生成AI「全面禁止」は逆効果…ChatGPTもCopilotも安全に使い倒す「8つの打ち手」
業務の合理化や生産性向上を狙い、生成AIの活用が全社に広がっている。一方で、従業員がIT部門の承認を得ずにAIツールを使う「シャドーAI」や、プラグイン経由でのデータアクセスなど、IT部門の目が届かないリスクも生まれている。だが、危ないからといって一律に禁止すれば、今度は現場の生産性が落ちてしまう。
本記事では、生成AIのメリットを手放さずにリスクを抑えるために、経営幹部が押さえるべき視点を解説する。
生成AIで業務は激変…その裏で進む“見えない情報流出”
生成AIがビジネスにもたらすインパクトは大きい。パロアルトネットワークスの資料によれば、開発部門では四半期あたりのコーディングプロジェクトの件数が126％増え、営業担当者が販売に費やした時間は2倍に、人事部門では、面接の予定を立てる時間が85％減るなど、生産性の向上が顕著である。
しかし、こうした成果の裏には、それぞれの業務ごとにリスクが潜んでいる。安全でないサードパーティーのコードの混入、機密情報の流出、風評や法務上のリスク、そして個人情報（PII）の漏えいだ。生成AIは強い味方であると同時に、“諸刃の剣”でもある。
問題を複雑にしているのは、生成AIの「入り口」の多さだ。誰でもWebから使えるChatGPTのようなアプリだけでなく、SaaSのマーケットプレイスから入手するプラグイン、社内システムに直接つながるツール、「Microsoft 365 Copilot」のように既存のSaaSに組み込まれた機能まで、形態は多岐にわたる。
たとえば、マーケティング部門のインターンが、無料のAI文書作成ツールでキャッチフレーズを作るうちに、会社の機密データを未承認のアプリにアップロードしてしまったとする。IT部門はこの「シャドーAI」の利用を把握できず、データ漏えいにも気づけない。
では、全面的に締め付ければよいのか。話はそう単純ではない。脅威を封じ込めようと厳格な管理策を導入した結果、業務上の必要性から認めていた生成AIアプリまで誤ってブロックしてしまい、従業員の不満と生産性の低下を招く──そんな“生産性のパラドックス”も起こり得るからだ。
生成AIの潜在能力を最大限に引き出しながら、最も価値のある資産であるデータを守るには、何から手を付ければよいのか。
パロアルトネットワークスが経営幹部向けにまとめた本資料では、生成AIアプリを3つに分類して管理する考え方をはじめ、安全な導入に向けた8つの推奨事項、そして取り組みの成果を測るための指標までを解説している。
しかし、こうした成果の裏には、それぞれの業務ごとにリスクが潜んでいる。安全でないサードパーティーのコードの混入、機密情報の流出、風評や法務上のリスク、そして個人情報（PII）の漏えいだ。生成AIは強い味方であると同時に、“諸刃の剣”でもある。
問題を複雑にしているのは、生成AIの「入り口」の多さだ。誰でもWebから使えるChatGPTのようなアプリだけでなく、SaaSのマーケットプレイスから入手するプラグイン、社内システムに直接つながるツール、「Microsoft 365 Copilot」のように既存のSaaSに組み込まれた機能まで、形態は多岐にわたる。
たとえば、マーケティング部門のインターンが、無料のAI文書作成ツールでキャッチフレーズを作るうちに、会社の機密データを未承認のアプリにアップロードしてしまったとする。IT部門はこの「シャドーAI」の利用を把握できず、データ漏えいにも気づけない。
では、全面的に締め付ければよいのか。話はそう単純ではない。脅威を封じ込めようと厳格な管理策を導入した結果、業務上の必要性から認めていた生成AIアプリまで誤ってブロックしてしまい、従業員の不満と生産性の低下を招く──そんな“生産性のパラドックス”も起こり得るからだ。
生成AIの潜在能力を最大限に引き出しながら、最も価値のある資産であるデータを守るには、何から手を付ければよいのか。
パロアルトネットワークスが経営幹部向けにまとめた本資料では、生成AIアプリを3つに分類して管理する考え方をはじめ、安全な導入に向けた8つの推奨事項、そして取り組みの成果を測るための指標までを解説している。
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