このチェックリストは、Akamaiの「インターネットの現状（SOTI）セキュリティ」レポート、「2026年エンタープライズAIの利用に関するリスクレポート」の主な調査結果を踏まえたものです。
重要ポイント
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AIの利用状況を監視できていないと、社内全体に重大な可視性の欠如が生じる。
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未承認のツールやシャドーAI、個人用アカウントからの利用によってアタックサーフェスが拡大し、社内の独自データが漏えいする恐れがあります。
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AIの利用を通じたデータ漏えいは、各種法令の遵守を脅かす要因となる。
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プロンプトの入力やファイルのアップロード、コピー／貼り付けの操作による機微な情報の漏えいを防ぐためには、こうした操作を直接監視し、専用のDLP対策を講じる必要があります。
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自律型AIエージェントや拡張機能は、管理の行き届かないリスクを招く。
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AIエージェントの把握漏れやリスクの高い拡張機能への権限付与により、機密性の高い社内リソースへの過剰なアクセスが可能になる恐れがあります。
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リスクを動的に管理することで、社内でのAI導入を安全に実現できる。
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利用状況をリアルタイムに可視化し、厳格なアイデンティティ管理を実施することで、継続的な監視とビジネスイノベーションを両立できます。
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
一律の制限はイノベーションを妨げる要因となります。一方、AIの安全な導入を効果的に進めるためには、継続的かつ動的なリスク管理のアプローチが必要です。
セキュリティ部門がAIアプリケーションの利用状況を監視するべき領域としては、ブラウザー、AIブラウザー、デスクトップアプリ、IDE、拡張機能が挙げられます。
未承認のAI利用の検知、承認済みのアプリケーションや制限対象となるアプリケーションのリストの整備、個人用アカウントからの利用の特定、およびガバナンスポリシーの策定といった方法が考えられます。
セキュリティ部門による監視が必要な対象としては、プロンプトの入力、ファイルのアップロード、コピー／貼り付けの操作に加え、機微な情報や社内の独自データを扱うやり取り全般が挙げられます。
これらの資産を洗い出してリストを作成し、AIエージェントがアクセスできるデータを監視するとともに、自律的な操作を管理し、リスクの高い拡張機能への権限付与を検知する必要があります。
SSOやMFAの適用、個人用アカウントと業務用アカウントをまたいだ利用の追跡、セッションの乗っ取りの検知、およびアクセス状況の継続的な監視を通じた異常なふるまいの検知が必要になります。
AIアプリケーションの利用状況を先回りで把握し、適切に管理することで、安全なイノベーションと包括的な監視を両立させることが目的となります。