生成AIの進化によってほぼ毎日、新たなアプリケーションとユースケースが生まれ、組織の業務環境も急速に変わってきた。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件数が126%増加し、人事部門では面接スケジューリングの時間が85%削減されるなど、部門を問わず生産性向上の効果が現れている。
しかしその裏側では、IT部門が把握していない生成AIツール「シャドーAI」の利用が静かに広がり、機密データの流出や不正アクセスのリスクを高めている。
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経営幹部向け生成AIリスク管理ガイド
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生成AIアプリケーションを3つに分類するアプローチ
そこで求められるのは、リスクを正しく評価し、管理することである。その際は、社内で利用される生成AIアプリケーションを「承認済み」「許容済み」「未承認」に分類し、それぞれの特性に応じたきめ細かなアクセス制御とデータ損失防止（DLP）ポリシーを適用するアプローチが重要となる。
さらに従業員への継続的な教育を行い、シャドーAIの削減と承認済みツールへの誘導を進めることで、生産性を損なわずセキュリティを高められるはずだ。
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リンク先のコンテンツでは、生成AIの利用状況を可視化し、リスクに応じた管理策を講じるための推奨事項を8つ解説している。セキュリティと生産性を両立させるための実践的なフレームワークとして、ぜひ活用してほしい。
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