投稿者 global-ai-media 
生成AIのビジネス活用が進む中、米ウォートン・スクールのジェレミー・シーゲル教授はAIを取り巻く「No.1の懸念」としてサイバーセキュリティを挙げました。本記事では、このグローバルなリスク認識を起点に、日本企業が直面する特有の課題（シャドーAI、組織文化）と、イノベーションを阻害せずにリスクを管理するための現実的なアプローチを解説します。
生成AIブームの裏にある「最大の懸念」
米国の著名な経済学者であり、ペンシルベニア大学ウォートン・スクールのジェレミー・シーゲル名誉教授は、現在のAIブームにおいて「サイバーセキュリティ」が最大の懸念事項であると指摘しました。株式市場ではAI関連銘柄が活況を呈していますが、実務の現場、特に企業の意思決定層においては、AIの導入に伴うセキュリティリスクへの不安が、技術的な期待値と同じくらい、あるいはそれ以上に高まっているのが現状です。
従来のソフトウェア開発と異なり、大規模言語モデル（LLM）のような生成AIは、確率的に動作する「ブラックボックス」の要素を持ちます。これにより、従来のセキュリティ対策（境界防御やアクセス制御）だけでは防ぎきれない新たな脆弱性が生まれています。例えば、巧みなプロンプト入力によってモデルから機密情報を引き出す「プロンプトインジェクション」や、学習データへの悪意あるデータの混入（ポイズニング）などがその代表例です。
日本企業特有のリスク：シャドーAIとサプライチェーン
日本国内の文脈において、特に警戒すべきは「シャドーAI」の問題です。日本の現場では、業務効率化へのプレッシャーと、IT部門による承認プロセスの煩雑さの板挟みになり、従業員が会社の許可を得ずに無料のパブリックAIツールに業務データを入力してしまうケースが散見されます。
特に、翻訳や議事録作成、コード生成といったタスクにおいて、機密情報や顧客データが無意識にクラウド上の学習データとして吸い上げられるリスクは、多くの日本企業にとって「明日は我が身」の問題です。また、日本産業の特徴である重層的なサプライチェーン構造においては、自社が堅牢な対策をしていても、委託先や再委託先が不用意に生成AIを使用し、そこから情報が漏洩するリスクも考慮しなければなりません。
「全面禁止」から「ガードレール付き活用」への転換
セキュリティリスクを恐れるあまり、一部の日本企業では生成AIの利用を「全面禁止」にする動きも見られます。しかし、これはグローバルな競争力を維持する上で、長期的には大きな機会損失となり得ます。また、過度な禁止はかえって前述のシャドーAIを助長する結果にもなりかねません。
現在求められているのは、リスクをゼロにするのではなく、許容可能なレベルまで低減させる「AIガバナンス」の構築です。具体的には、Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockのような、入力データが学習に利用されないエンタープライズ向けの環境を整備し、その安全な環境内での利用を推奨することです。技術的なガードレール（個人情報の自動マスキング機能や、不適切な出力のフィルタリング）を実装することで、従業員が安全に「失敗できる」環境を作ることが、AI活用を成功させる鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
シーゲル教授の指摘するサイバーセキュリティへの懸念は、決してAIの導入を諦める理由にはなりません。むしろ、健全な危機意識を持って以下の対策を進めることが、競争優位につながります。
- ガイドラインの策定と周知：「禁止」ではなく「どう使うべきか」を明確にしたガイドラインを策定してください。特に「入力してはいけないデータ（個人情報、未公開の機密情報）」と「入力してもよいデータ」の境界線を具体例とともに示し、定期的な教育を行うことが不可欠です。
- セキュアなインフラへの投資：無料版のチャットツールではなく、API経由でデータを自社管理下（VPC等）に置ける環境を整備してください。これはコストではなく、情報資産を守るための必要な投資です。
- 「人」を中心としたセキュリティ文化：AIによる攻撃（精巧なフィッシングメールやディープフェイク）が増加している現在、最終的な防壁は従業員のリテラシーです。AIをツールとして使いこなすだけでなく、AIがもたらすリスクを正しく恐れ、判断できる人材育成が、ツール導入以上に重要となります。