コラム
シャドーAI対策と、社内のAI利用ルールの育て方を解説します。製品を選ぶ前に知っておきたい考え方を中心に。
AIのルールを整えた次に、何を確かめるか——IPA「DX動向2026」に見るAIリスク管理の内訳
IPAが2026年7月30日に公開した「DX動向2026」から、AIポリシー・ガイドラインの整備状況とAIリスクマネジメントの実施状況を、母数と設問の条件を確認しながら読みます。「AI固有のリスク管理は14.2%」を「残りは無管理」と読まないための内訳と、ルールを整えた会社が次に確かめる項目を整理します。
読む形骸化しない社内AI利用ルールの作り方——最初に決める7項目
社内の生成AI利用ルールは、作ること自体は難しくありません。難しいのは形骸化させないことです。ルールが守られなくなる典型パターンを踏まえ、中小企業が最初に決めるべき7項目と、ルールを「お願い」で終わらせないための仕組みづくりを解説します。
読む個人情報を扱う会社の生成AI利用——士業・医療・製造の現場で押さえる論点
顧客の個人情報や機密を日常的に扱う士業・医療・製造の現場では、生成AIの利用に他業種より一段慎重な整理が必要です。禁止一択でも黙認でもなく、業務にAIを取り入れるために押さえるべき論点を、業種の実情に沿って解説します。
読む取引先から「生成AIの利用管理」を問われたら——セキュリティチェックシートに答えられる状態の作り方
取引先のセキュリティチェックシートに、生成AIに関する設問が増えています。「利用ルールはあるか」「入力情報を管理しているか」「利用状況を把握しているか」。よくある設問の型を整理し、根拠を持って回答できる状態を最短で作る手順を解説します。
読むAI活用を組織に定着させる方法——「使う人だけが速い会社」から抜け出す
生成AIを導入したのに、使うのは一部の社員だけ。うまい使い方は個人の画面の中に埋もれたまま——多くの会社がこの「活用格差」で止まっています。なぜ広がらないのかの構造と、利用の見える化・良い使い方の共有で組織全体に定着させる実践を解説します。
読む社員のAI利用を可視化する3つの方法——サービス管理画面・端末・経路の使い分け
「誰が、どのAIを、どれだけ使っているか」を把握する方法は、大きく3つあります。AIサービスの管理画面で見る、端末側で見る、ネットワーク経路で見る。それぞれの得意・不得意と費用感の考え方を整理し、中小企業がどこから始めるべきかを解説します。
読む機密をAIに送らない「マスキング」という考え方——仕組みと限界を正直に
顧客名や金額を伏せ字や記号に置き換えてからAIに送る「マスキング（仮名化）」。人手でやると漏れが出るこの作業を、仕組みで支援するという考え方が広がっています。マスキングの基本的な仕組み、何ができて何ができないのか、導入を検討するときの確認点を解説します。
読むChatGPT経由の情報漏えいはどう起きるか——中小企業で現実的なパターンと対策
「ChatGPTから情報が漏れる」と言われますが、実際にはどんな経路で何が起きるのでしょうか。過度に怖がらず、軽視もしないために、漏えいが問題になる現実的なパターンを整理し、中小企業が優先すべき対策の順番を解説します。
読むIPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」を読む——初選出・第3位「AIの利用をめぐるサイバーリスク」
IPAが公表した「情報セキュリティ10大脅威 2026」組織編で、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初選出ながら第3位に入りました。何が脅威とされたのか、シャドーAI・生成結果の鵜呑み・攻撃の高度化という3つの側面を整理し、中小企業が明日からできる備えを解説します。
読むClaude CodeやCodexを会社で使わせる前に——開発AI特有のリスクと管理の考え方
AIコーディング支援は開発現場の生産性を大きく変えますが、ブラウザで使うAIとはリスクの質が違います。ソースコード・設定ファイル・APIキーという開発特有の情報を守りながら、Claude CodeやCodexなどの開発AIを会社として使わせるための管理の考え方を解説します。
読むシャドーAI対策の始め方——「禁止」がむしろリスクを増やす理由
会社が把握しないまま社員が生成AIを使う「シャドーAI」。禁止を強めるほど利用は見えなくなります。なぜ禁止だけでは対策にならないのか、放置すると何が起きるのか、実態把握から経路の見える化まで、中小企業が現実的に始められる対策の順番を解説します。
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