AIはすでにあなたのビジネスに浸透している。無担保では遅れをとる

AIは、正式に導入しているかどうかにかかわらず、すでに組織に入ってきている。従業員はChatGPTを活用して文書を起草し、より迅速な分析のために機密情報をオンライン・ツールにアップロードする可能性があり、コード作成からカスタマー・サポートまであらゆるものを迅速化するためにジェネレーティブ・ツールに依存している。AIは承認の有無にかかわらず進化しており、この現実はすべての最高情報セキュリティ責任者が懸念すべきものです。

このように、すべての部門に未検証のAIツールが静かに広がっていることで、シャドーITの層が急速に拡大している。それは分散化され、しばしば検出されず、脆弱性に満ちている。コンプライアンス違反やデータ漏えい、追跡不能な意思決定など、その影響は重大だ。それにもかかわらず、多くの組織はいまだにポリシーやファイアウォールによってAIを封じ込められると考えている。

現実には、AIを止めることはできない。企業がこのことを早く認識すればするほど、AIがすでに生み出しているセキュリティ・ギャップに迅速に対処することができる。

シャドーAIは組織内で拡大するセキュリティの盲点

我々は以前にもこのシナリオを目撃したことがある。2010年代初頭にクラウドの導入が急増した際も、同じような軌跡をたどった。チームは生産性を向上させるツールを採用し、多くの場合、セキュリティ・プロトコルをバイパスした。多くのセキュリティ・チームはそれに抵抗しようとしたが、結局は違反や設定ミス、コンプライアンス上の問題を解決するために奔走することになった。

今日、同じ傾向がAIでも繰り返されている。当社の「2024年AIセキュリティの現状」レポートによると、半数以上の組織がAIを使用してカスタム・アプリケーションを構築しているが、これらのモデルがどこでホストされているのか、どのように設定されているのか、機密データを侵害していないかどうかを明確に可視化している企業はほとんどない。

この状況は2つの大きなリスクをもたらす：

1. 従業員が独自のデータや機密データを持つ公開AIツールを利用し、適切な監視なしにその情報を外部システムに公開している。
2. 社内のチームが十分なセキュリティ管理を行わずにAIモデルを導入し、脆弱性を悪用したり、コンプライアンス監査で不合格になる可能性がある。

シャドーAIはセキュリティの問題だけでなく、ガバナンスの危機にまで発展する可能性がある。AIの使用状況を可視化できなければ、トレーニングプロセス、データアクセス、出力生成を管理できない。AI主導の意思決定を追跡できないことは、その説明や擁護ができないことを意味し、組織は規制、評判、運用上の脅威にさらされやすくなる。

従来のセキュリティ・ツールが不十分な理由

ほとんどのセキュリティ・ソリューションは、AI特有の課題に対処するように設計されていません。モデルのアーティファクトの特定、AIデータ経路のスキャン、大規模言語モデル（LLM）の相互作用の監視、モデルガバナンスの強化はできません。特化したツールでさえ、孤立した側面にしか対処できない傾向があり、組織は統一されたセキュリティの視点を持たずに、断片的なソリューションを管理することを余儀なくされている。

これは非常に重要な問題です。AIセキュリティは、アドオンや後付けではありえない。クラウド管理戦略、データ保護プロトコル、DevSecOpsワークフローに統合する必要がある。これを怠ると、業務におけるAIの役割が大きくなることを過小評価し、基本的なビジネス・インフラとしてAIを保護するチャンスを逃してしまう。

AIをブロックするという欠陥のある戦略は捨てなければならない

サードパーティ製AIツールの使用禁止」や「社内でのAI実験の禁止」といったポリシーによって、AIを全面的に禁止することは簡単なように思えるかもしれない。しかし、このアプローチは非現実的だ。従業員はすでに生産性を高めるためにAIを活用している。

AIは生産性向上剤として機能し、期限を守り、反復作業を減らし、効率的に問題を解決するのに役立つ限り、人々はAIを使い続けるだろう。

AIの利用を完全にブロックしようとしても、AIはなくならない。いずれ問題が発生したとき、可視化も、確立されたポリシーも、対応策もないまま直面することになる。

戦略、セキュリティ、可視性をもってAIを導入する

よりインテリジェントなアプローチには、3つの重要な分野に焦点を当て、独自の条件でAIを積極的に取り入れることが含まれる：

1. 安全で承認された代替手段を従業員に提供する。リスクの高いツールへの依存を減らすため、安全な選択肢を提供する。社内のLLM、吟味されたサードパーティのアプリケーション、あるいはコア・プラットフォームに統合されたAIアシスタントのいずれであっても、目標は、同等の効率性を持ちながら大幅に安全なツールを提供することである。

2. 明確なポリシーを確立し、実施する。AIガバナンスは、正確かつ実用的で、導入が容易でなければならない。AIツールと共有できるデータを定義し、明確な境界を設け、社内のAIイニシアチブのレビューと承認に責任を持たせる。これらの方針を広く伝え、技術的および手続き的な実施手段を運用できるようにする。

3. 可視化と監視を優先する。見えないものを保護することはできない。シャドーAIの利用を検出し、公開されたアクセスキーを特定し、設定ミスのモデルにフラグを立て、機密データがトレーニングデータセットや出力に漏れている可能性がある場所を監視できるツールを導入する。AIの態勢管理は、クラウドセキュリティの態勢管理と同様に、急速に不可欠なものとなりつつある。

CISOはこの変革を導く必要がある

これは、セキュリティ・リーダーシップにとって極めて重要な瞬間である。CISOの役割は、インフラ保護にとどまらず、安全なイノベーションの実現にまで拡大しつつある。これは、組織がAIを活用してスピードと効率性を高めると同時に、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスがあらゆる段階で不可欠なものとなるよう支援することを意味する。

このリーダーシップには以下が含まれる：

• 取締役会メンバーや経営幹部に対して、実際に認識されているAIリスクと認識されていないAIリスクについて教育する。
• エンジニアリングチームや製品チームと連携し、AIの導入サイクルの早い段階でセキュリティを組み込む。
• AIシステムのセキュリティのために設計された最新のツールへの投資
• 責任あるAIの利用を共有責任とする文化の醸成

CISOはAIの専門家である必要はないが、重要な質問をしなければならない：どのモデルを使用しているのか？どのモデルを使用しているのか？どのモデルを使用しているのか？我々のセキュリティスタンスは検証できるのか？

本質的な教訓不作為が最大のリスクをもたらす

AIはすでにビジネスオペレーションを再構築している。顧客対応の迅速化、財務予測の強化、開発ワークフローの迅速化など、AIは日常業務に深く組み込まれている。この現実を否定してもAIの導入が遅れることはなく、脆弱性、データ暴露、コンプライアンスの失敗が増えるだけだ。

最も危険なアプローチは、何もしないことである。CISOやセキュリティ・リーダーは、否定できないことを認めなければならない：AIは貴社のシステムやワークフローに存在し、今後も存在し続ける。重要なのは、AIをプロアクティブに保護するのか、それともAIが取り返しのつかない被害をもたらすまで待つのか、ということだ。

AIを受け入れつつも、常にセキュリティ第一のアプローチで臨むこと。それが未来に備える唯一の方法なのだ。