「AI Everywhere」時代の新たな課題：AI利用制御の必要性
今日の「AI Everywhere」という現実は、企業内の日常的なワークフローに深く織り込まれています。SaaSプラットフォーム、ブラウザ、コパイロット、拡張機能、そしてセキュリティチームが追跡するよりも速く出現するシャドウツールの中にAIが組み込まれています。しかし、ほとんどの組織は、AIとのインタラクションが実際に発生する場所から遠く離れたレガシーな制御に依然として依存しています。その結果、AI利用が指数関数的に増加する一方で、可視性と制御が追いつかないというガバナンスギャップが拡大しています。
AIが生産性の中心となるにつれ、企業は「イノベーションを促進しつつ、ガバナンス、コンプライアンス、セキュリティを維持する」という新たな課題に直面しています。新しい「AI利用制御バイヤーズガイド」は、AIリスクがどこに存在するのかを企業が根本的に誤解していると指摘しています。AIセキュリティは、データの問題でもアプリケーションの問題でもなく、インタラクションの問題であり、レガシーなツールはこれに対応できるようには作られていません。
「AI Everywhere」だが「可視性ゼロ」：企業が直面する現状
典型的なセキュリティリーダーに「従業員が使用しているAIツールの数」を尋ねると、答えは返ってくるでしょう。しかし、「その数をどうやって知ったのか」と尋ねると、部屋は静まり返ります。このガイドが明らかにするのは、AIの導入がAIセキュリティの可視性と制御を数ヶ月ではなく数年単位で上回っているという不都合な真実です。AIはSaaSプラットフォーム、生産性スイート、メールクライアント、CRM、ブラウザ、拡張機能、さらには従業員の個人的なプロジェクトにも組み込まれています。
ユーザーは、同じセッション内で企業アカウントと個人アカウントのAIを使い分け、エージェントワークフローは、明確な帰属なしに複数のツール間でアクションを連鎖させます。しかし、ほとんどの企業は、AIの使用状況を信頼できる形で把握しておらず、ましてやプロンプト、アップロード、ID、自動化されたアクションが環境全体でどのように流れているかを制御できていません。これはツールの問題ではなく、アーキテクチャの問題です。従来のセキュリティ制御は、AIのインタラクションが実際に発生するポイントでは機能しません。このギャップこそが、リアルタイムのAI動作を統制するために特別に構築された新しいカテゴリとして「AI利用制御」が登場した理由です。
AI利用制御（AUC）とは何か？：従来のセキュリティとの決定的な違い
AI利用制御（AUC）は、従来のセキュリティを補強するものではなく、AIインタラクションのポイントにおける根本的に異なるガバナンスのレイヤーです。効果的なAUCには、静的な許可リストやネットワークフローではなく、コンテキストに基づくリスクシグナルによって、インタラクションの瞬間に発見と強制の両方が必要です。簡単に言えば、AUCは「AIツールからどんなデータが漏洩したか？」だけでなく、「誰がAIを使用しているのか？どのように？どのツールを介して？どのセッションで？どのIDで？どのような条件で？そして、その後に何が起こったのか？」という問いに答えます。このツール中心の制御からインタラクション中心のガバナンスへの移行こそが、セキュリティ業界が追いつくべき点です。
従来の「AI制御」が機能しない理由
セキュリティチームは、AI利用の保護を試みる際に、常に同じ罠に陥っています。それは、以下の点が挙げられます。
- CASBまたはSSE内のチェックボックス機能としてAUCを扱う
- 純粋にネットワークの可視性に依存する（これによりほとんどのAIインタラクションが見落とされる）
- 強制を伴わない検出に過度に重点を置く
- ブラウザ拡張機能やAIネイティブアプリケーションを無視する
- データ損失防止だけで十分だと考える
これらの一つ一つが、危険なまでに不完全なセキュリティ体制を生み出します。業界は、古い制御を全く新しいインタラクションモデルに適用しようとしてきましたが、それは単に機能しません。AUCが存在するのは、レガシーなツールがこれに対応できるようには作られていなかったためです。
AUCの4つの段階：可視性を超えた制御へ
AI利用制御において、可視性は最初のチェックポイントに過ぎず、最終目的地ではありません。AIがどこで使用されているかを知ることは重要ですが、真の差別化は、ソリューションがAIインタラクションを発生した瞬間にどのように理解し、統制し、制御するかという点にあります。セキュリティリーダーは通常、以下の4つの段階を経て進みます。
- 発見 (Discovery)：認可されたアプリ、デスクトップアプリ、コパイロット、ブラウザベースのインタラクション、AI拡張機能、エージェント、シャドウAIツールなど、すべてのAIタッチポイントを特定します。多くの人は、発見がリスクの全範囲を定義すると考えがちですが、実際には、インタラクションのコンテキストなしの可視性は、リスクの過大評価や広範なAI禁止のような粗雑な対応につながることがよくあります。
- インタラクション認識 (Interaction Awareness)：AIリスクは、プロンプトが入力されている間、ファイルが自動要約されている間、またはエージェントが自動化されたワークフローを実行している間など、リアルタイムに発生します。「どのツールが使用されているか」から「ユーザーが実際に何をしているか」へと焦点を移す必要があります。すべてのAIインタラクションが危険なわけではなく、ほとんどは無害です。プロンプト、アクション、アップロード、出力をリアルタイムで理解することが、無害な利用と真の露出を分けるものです。
- IDとコンテキスト (Identity & Context)：AIインタラクションは、個人のAIアカウント、認証されていないブラウザセッション、または管理されていない拡張機能を介して発生するため、従来のIDフレームワークを迂回することがよくあります。レガシーなツールは「ID＝制御」と仮定するため、この活動のほとんどを見逃します。最新のAUCは、インタラクションを実際のID（企業または個人）に結び付け、セッションコンテキスト（デバイスの姿勢、場所、リスク）を評価し、適応的でリスクベースのポリシーを強制する必要があります。これにより、「非SSOアカウントからのマーケティングサマリーは許可するが、非企業IDからの財務モデルのアップロードはブロックする」といったニュアンスのある制御が可能になります。
- リアルタイム制御 (Real-Time Control)：これが従来のモデルが破綻する点です。AIインタラクションは、許可/ブロックという考え方に合いません。最も強力なAUCソリューションは、編集、リアルタイムのユーザー警告、バイパス、ワークフローを停止することなくデータを保護するガードレールといったニュアンスの範囲で機能します。
- アーキテクチャへの適合 (Architectural Fit)：最も過小評価されているが決定的な段階です。多くのソリューションは、エージェント、プロキシ、トラフィックの再ルーティング、またはSaaSスタックの変更を必要とします。これらの展開は停滞したり、迂回されたりすることがよくあります。バイヤーは、既存のワークフローにシームレスに適合し、AIインタラクションの実際のポイントでポリシーを強制するアーキテクチャが勝者であることをすぐに理解します。
技術的側面と将来性：インタラクション中心のガバナンスが新たな標準に
技術的な適合性は最重要ですが、非技術的な要因がAIセキュリティソリューションの成否を決定することがよくあります。考慮すべき非技術的側面には以下のものがあります。
- 運用上のオーバーヘッド：数時間で展開できるのか、それとも数週間のエンドポイント構成が必要なのか？
- ユーザーエクスペリエンス：制御は透過的で最小限の妨害にとどまるのか、それとも回避策を生み出すのか？
- 将来性：ベンダーは、新たなAIツール、エージェントAI、自律ワークフロー、コンプライアンス体制に適応するためのロードマップを持っているのか、それとも動的な分野で静的な製品を購入しているのか？
これらの考慮事項は、「チェックリスト」というよりも持続可能性に関わるものであり、ソリューションが組織の採用と広範なAIランドスケープの両方でスケールできることを保証します。
AIはなくなることはなく、セキュリティチームは境界制御からインタラクション中心のガバナンスへと進化する必要があります。「AI利用制御バイヤーズガイド」は、この新たなカテゴリを評価するための実用的でベンダーに依存しないフレームワークを提供します。これは単なる新しいカテゴリではなく、安全なAI導入の次の段階であり、データ損失防止から利用ガバナンスへと問題を再定義し、セキュリティをビジネスの生産性と企業のリスクトラブルに合わせるものです。AI利用ガバナンスを習得した企業は、自信を持ってAIの可能性を最大限に引き出すことができるでしょう。
元記事: https://thehackernews.com/2026/02/the-buyers-guide-to-ai-usage-control.html