投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及が一巡し、企業の関心は活用から「統制と安全」へとシフトしています。本記事では、最近のグローバルニュースで取り上げられた「ブラウザ拡張機能によるトークン窃取」「データ主権」「年齢確認規制」という3つのトピックを深掘りし、日本企業が今検討すべきセキュリティ対策とガバナンスについて解説します。
1. ブラウザ拡張機能に潜む「トークン窃取」のリスク
生成AIの業務利用が進む中、見落とされがちなのが「ブラウザ拡張機能（エクステンション）」を経由した情報漏洩リスクです。Computerworldのエピソードでも触れられているように、Chrome等のブラウザ拡張機能に悪意のあるコードが含まれており、ユーザーの認証トークン（セッション情報）を盗み出す事例が増加しています。
従来のフィッシング攻撃と異なり、ユーザーが正規のサイト（ChatGPTや社内SaaSなど）にログインした状態で、裏でこっそりとセッション情報を抜き取ります。これにより、多要素認証（MFA）を突破され、アカウントが乗っ取られる恐れがあります。特に日本企業では、現場の判断で「業務効率化プラグイン」を安易にインストールしてしまう「シャドーIT（管理外のIT利用）」が常態化しているケースが散見されます。
生成AIのチャット履歴には機密情報が含まれることが多いため、情シス部門は従来の境界型防御だけでなく、EDR（エンドポイントでの検知・対応）の強化や、ブラウザのポリシー設定による拡張機能の制限を真剣に検討する時期に来ています。
2. マイクロソフトと欧州に見る「データ主権」の行方
次に注目すべきは、マイクロソフトのサティア・ナデラCEOによる欧州での「主権（Sovereignty）」に関する動きです。欧州ではGDPR（一般データ保護規則）やAI法（EU AI Act）に基づき、データの保存場所や処理プロセスを域内に限定する「データ主権」の要求が極めて強まっています。
これは日本企業にとっても対岸の火事ではありません。日本国内でも「経済安全保障推進法」の施行に伴い、重要インフラや機密データを扱う企業には、データの保管場所や管理主体に対する厳格なガバナンスが求められ始めています。いわゆる「ソブリンクラウド（主権型クラウド）」へのニーズです。
グローバルなAIモデルを活用しつつも、データ自体は国内、あるいは自社の管理下から出さないアーキテクチャをどう構築するか。パブリッククラウドの利便性とデータの機密性を天秤にかけ、ハイブリッドな構成を含めたインフラ戦略の再考が求められます。
3. ChatGPTの年齢確認と「責任あるAI」への対応
OpenAIがChatGPTにおける年齢確認（Age-Checks）や未成年者保護の機能を強化している動きは、AIサービスを提供するすべての企業にとって重要な示唆を含んでいます。これは単なるコンプライアンス対応にとどまらず、AIが社会に与える影響に対する「責任あるAI（Responsible AI）」の実践そのものです。
日本企業がAIを組み込んだプロダクト（BtoCサービスなど）を開発する場合、ユーザーの年齢層に応じたコンテンツフィルタリングや利用制限の実装は、いまや必須の要件となりつつあります。不適切な回答によるブランド毀損を防ぐためにも、ID管理や属性確認のプロセスをサービス設計の初期段階から組み込む必要があります。
また、社内利用においても「誰がどのレベルのAIモデルにアクセスできるか」という権限管理（RBAC）の重要性が増しており、年齢確認の議論は、広義の「アイデンティティ管理とAIガバナンス」の問題として捉えるべきでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバルトピックから得られる、日本企業の実務者への主要な示唆は以下の通りです。
- エンドポイントセキュリティの再点検：「AIの利用禁止」ではなく、安全に使うための環境整備が必要です。特にブラウザ拡張機能のホワイトリスト化や、不審な挙動のモニタリング体制を強化してください。
- データレジデンシー（保管場所）の明確化：自社のデータがどこで処理されているかを把握してください。機密性の高い業務には、国内リージョンの利用や、学習データとして利用されない契約形態（エンタープライズ版）の徹底が不可欠です。
- 利用者の属性管理とガバナンス：AIサービスの開発・利用の両面において、適切なアクセス制御とフィルタリングを設けることが、将来的な法規制対応や炎上リスクの回避につながります。
AI技術の進化は速いですが、それを支えるセキュリティとガバナンスの原則は変わりません。流行のツールを導入するだけでなく、足元の「守り」を固めることが、結果として持続可能なAI活用への近道となります。