AI使用制御は、あらゆるユーザー、アプリケーション、アイデンティティ、環境のインタラクションをリアルタイムで管理することにより、企業全体でAIがどのように使用されているかを探索、把握、制御できるようにするセキュリティおよびガバナンス機能です。
重要ポイント
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シャドーAIにより、ガバナンス上の深刻な可視性のギャップが生じます。
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管理されていないAIツールは、企業をデータ漏えいのリスクにさらします。すべてのインタラクションのセキュリティを確保するためには、継続的な探索が必要です。
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静的なセキュリティスタックでは、動的なAIインタラクションに起因するリスクを封じ込めることはできません。
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従来の境界防御ではブラウザーやSaaSのアクティビティが見逃されてしまうため、防御策としてリアルタイムのインタラクション制御が不可欠です。
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AIを全面禁止すると、ユーザーは管理の及ばないハイリスクな方法でその制限を回避しようとします。
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アクセス制限はシャドーAIの使用の増加につながりますが、コンテキストに応じた制御実行は安全で生産的なAI導入を可能にします。
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ポリシーが適用されない場合、企業はコンプライアンス違反のリスクにさらされます。
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ポリシー文書はあるが、技術的な制御が行われていない場合、監査によって処罰を受けるリスクがあるため、インタラクション時点での自動化されたセキュリティ対策が必要です。
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
GartnerはAI使用制御を、AIの信頼、リスク、セキュリティ管理（AI TRiSM）の基本要素であり、AI使用の探索、動的なリスク評価、ポリシー適用、異常なふるまいの検知のために設計されたものと定義しています。
従来のセキュリティスタックはネットワーク境界パスやインシデント発生後のデータ検査に依存していますが、AIインタラクションはネットワークパスをバイパスすることがよくあり、インタラクション時点におけるリアルタイムのガバナンスが求められます。
AIの使用が管理されずに行われると、可視性が失われる、ポリシーが適用されない、アイデンティティやコンテキストが断絶する、プロンプトの操作や異常なふるまいが検知されない、深刻なコンプライアンス上の不備が生じるといった問題につながります。
全面禁止ではAIの使用を阻止することはできません。むしろ、従業員は会社が可視化できない領域で個人デバイスや管理されていないシャドーAIツールを使用するようになり、セキュリティリスクが構造的に生み出されることになります。
効果的なソリューションには、許可、監視、警告、正当な理由のあるバイパス、ブロック、秘匿化など、柔軟かつ段階的な制御適用手段があります。
組織は、ブラウザーベースのツール、組み込み型のSaaS機能、ブラウザー拡張機能、デスクトップアプリケーション、企業アイデンティティと個人アイデンティティの両方に紐付けられたエージェント型ワークフローに対して、継続的な探索を行う必要があります。
Akamai Workforce ProtectorはラストマイルのAIセキュリティプラットフォームとして機能し、ネットワークアーキテクチャを変更したりユーザー体験を妨げたりすることなく、プロンプト、エージェントのアクション、データ交換をインタラクション時点で制御します。