Microsoft Copilotは組織内の膨大なデータにアクセスし、ユーザーのプロンプトに応じて情報を抽出する。その仕組みは便利である一方、権限の設定が不適切な場合、従業員や取引先の情報といった機密データが意図せず利用されるリスクがある。特にコラボレーションを優先するあまり、過剰な共有設定が行われているケースは少なくない。
また、データに「機密」「内部」などのラベルを付与するMicrosoft Purview機能によって機密性の高いコンテンツを相応の形で扱うことは可能だが、そのラベル付けがユーザー任せのため、付け忘れや誤設定の恐れがある点は大きな課題だ。
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Microsoft Copilotの導入時に必要なデータ保護とは
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いま求められる包括的なデータ保護アプローチに迫る
こうした背景から、いま求められているのは包括的にデータを保護するためのアプローチだ。クラウドアクセスセキュリティブローカー（CASB）や情報漏洩防止（DLP）、SaaSセキュリティポスチャー管理（SSPM）などを組み合わせることで、権限の監査や設定ミスの修正を自動化できる。また、Microsoft Copilotに送信されるプロンプトを可視化し、機密データのインラインブロックが行えることも重要なポイントとなる。
AI時代のデータ保護は、単なるラベル付けや権限管理に留まらない。Webやメール、生成AIアプリ、エンドポイントなど、あらゆるチャネルでの情報流出を防ぐための統合的な戦略が必要といえる。Microsoft Copilotを導入する際は、こうしたリスクを理解し、適切な対策を講じることが不可欠だろう。
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リンク先から閲覧できる資料では、Microsoft Copilotの導入において直面するデータ保護の課題と、それを解決するための具体的なアプローチを詳しく解説している。安全なAI活用を実現するためにも、ぜひ参照してもらいたい。
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