AIを仕事に活用する際に知っておくべき10のセキュリティリスク

2025年半ばまでに、職場における人工知能はもはや未来的な概念ではなくなります。マーケティング、法務、エンジニアリング、カスタマーサポート、人事など、あらゆる部門の日常的なワークフローに組み込まれています。AIモデルは現在、文書の作成、レポートの作成、コーディング、さらには社内チャットサポートの自動化を支援しています。しかし、AIへの依存度が高まるにつれて、リスク環境も変化します。

レポート サイバーセキュリティベンチャーズは、10.5年までに世界のサイバー犯罪によるコストが2025兆ドルに達すると予測している。 これは、AI関連の侵害が前年比で38%増加したことを反映しています。同じ情報源によると、企業の約64%が何らかの形で生成AIを活用している一方で、正式なデータ取り扱いポリシーを整備している組織はわずか21%にとどまっています。

これらの数字は単なる業界の話題性ではなく、大規模なリスクの増加を示しています。多くのチームが依然として公開または無料版のAIツールに依存しているため、AIセキュリティへの意識向上は喫緊の課題となっています。

以下は、AIを業務で活用する際にチームが直面する10の重大なセキュリティリスクです。各セクションでは、リスクの性質、仕組み、危険性、そして最も発生しやすい場所について説明します。これらの脅威は、2025年には既に実際の組織に影響を及ぼしています。

プロンプトによる入力漏れ

最も頻繁なセキュリティギャップの一つは、最初のステップ、つまりプロンプト自体から始まります。マーケティング、人事、法務、カスタマーサービス部門など、従業員は機密文書、顧客からのメール、社内コードをAIツールに貼り付けて、迅速に回答を作成することがよくあります。これは効率的に思えますが、ほとんどのプラットフォームはこれらのデータの少なくとも一部をバックエンドサーバーに保存し、そこでログに記録されたり、インデックス付けされたり、モデルの改善に使用されたりする可能性があります。 Varonisの2025年のレポートによると、企業の99%が機密データや顧客データをAIと共有していることを認めている。 内部セキュリティ制御を適用せずにサービスを実行します。

企業データがサードパーティのプラットフォームに流入すると、多くの企業が十分に管理していない保存ポリシーや従業員のアクセスに晒されることがよくあります。「プライベート」モードであっても、デバッグのために断片的なデータが保存される可能性があります。これは、特にGDPR、HIPAA、その他の類似の法律において、法的リスクをもたらします。リスクを軽減するため、企業は現在、AIツールに送信する前にフィルターを使用して機密データを削除し、共有可能なデータについてより明確なルールを設定しています。

AIログ内の隠しデータ保存

多くのAIサービスは、ユーザーが削除した後でも、ユーザーのプロンプトと出力の詳細な記録を保持します。 2025年タレスデータ脅威レポートで指摘 組織の 45% が AI ログに残るデータに関連するセキュリティ インシデントを経験しました。

これは、金融、法律、医療などの分野では特に重要です。氏名、口座情報、病歴などの一時的な記録でさえ、コンプライアンス違反となる可能性があります。一部の企業は、フロントエンドでデータを削除すれば十分だと考えていますが、実際には、バックエンドシステムは、特に最適化やトレーニングに使用される場合、数日または数週間にわたってコピーを保存することがよくあります。

この落とし穴を避けたいチームは、「履歴を削除」という曖昧なダッシュボードのトグルに頼るのではなく、厳格なデータ保持契約を備えたエンタープライズ プランに目を向け、バックエンドの削除を確認するツールを実装するケースが増えています。

機密データの学習によるモデルのドリフト

従来のソフトウェアとは異なり、多くのAIプラットフォームはユーザー入力から学習することで応答を改善します。つまり、独自の法的用語、顧客戦略、または独自のコードを含むプロンプトは、無関係なユーザーに表示される将来の出力に影響を与える可能性があります。 スタンフォードAIインデックス2025は前年比56%増加 企業固有のデータが他の場所の出力で誤って表示されたという報告されたケース。

知的財産が競争力の源泉となる業界では、たとえ小さな漏洩であっても収益と評判に悪影響を与える可能性があります。学習は明示的に無効化しない限り自動的に行われるため、多くの企業は、ユーザーデータを保持せず、機密性の高い入力から学習しないローカル展開や分離されたモデルを必要としています。

AIによるフィッシングと詐欺

AIによってフィッシング攻撃はより高速化し、より説得力を持ち、検知がはるかに困難になりました。2025年には DMARCは4000%の急増を報告した AIが生成したフィッシング攻撃では、漏洩した企業データや公開された企業データから収集した本物の社内言語パターンが使われていた。 Hoxhuntによると、音声ベースのディープフェイク詐欺は今年15％増加した。 攻撃4.88回あたりの平均被害額はXNUMX万ドル近くに上ります。

これらの攻撃は、経営幹部の話し方やコミュニケーションスタイルを非常に正確に模倣することが多く、従来のセキュリティトレーニングではもはや阻止できなくなっています。企業は自らを守るため、音声認証ツールの拡充、高リスクの承認に対する二次確認チャネルの導入、そして、たとえ洗練されていて間違いがないように思えても、疑わしい言葉遣いに気付くようスタッフを教育しています。

プライベートAPIに対する弱い制御

新しいツールの導入を急ぐあまり、多くのチームがダッシュボードやCRMなどのシステムにAIモデルをAPIで接続していますが、その際の保護は最小限にとどめられています。こうした統合では、トークンのローテーション、レート制限、ユーザー固有の権限といった重要な設定が抜け落ちているケースが少なくありません。トークンが漏洩したり、推測されたりすると、攻撃者は誰にも気づかれることなくデータを盗み出したり、接続されたシステムを操作したりすることができます。

このリスクは理論的なものではない。最近の Akamaiの調査によると、セキュリティ専門家の84%がAPIセキュリティインシデントを報告している。 過去1年間で、APIトークンの漏洩によるデータ侵害は半数近くに上りました。あるケースでは、研究者が 公開リポジトリで18,000件以上の公開APIシークレットを発見 .

これらのAPIブリッジはバックグラウンドで静かに実行されるため、企業は分析データや顧客記録に異常な動きが見られてから初めて侵害に気付くことがよくあります。これを阻止するために、大手企業はトークンの有効期間を短く設定し、AI接続エンドポイントで定期的に侵入テストを実施し、すべてのAPIアクティビティの詳細な監査ログを記録するなど、管理を強化しています。

チームにおけるシャドーAIの導入

2025年までに、「シャドーAI」と呼ばれる許可されていないAIの使用が蔓延する。 Zluriの調査によると、企業のAI利用の80%が IT 部門によって承認されていないツールを通じて発生します。

従業員は、差し迫ったニーズに対応するために、ダウンロード可能なブラウザ拡張機能、ローコードジェネレーター、または公開AIチャットボットを利用することがよくあります。これらのツールは、内部データを未検証のサーバーに送信したり、暗号化が不十分だったり、組織から隠された使用ログを収集したりする可能性があります。共有されるデータの可視性がなければ、企業はコンプライアンスを徹底したり、管理を維持したりすることができません。

これに対抗するため、多くの企業では、未知のサービスを検知する社内監視ソリューションを導入しています。また、承認済みのAIツールのリストを整備し、従業員には安全な環境下で認可されたチャネルのみを利用するよう求めています。

プロンプトインジェクションと操作されたテンプレート

プロンプトインジェクションは、共有プロンプトテンプレートや外部入力に、正当なテキスト内に隠された有害な指示を埋め込むことで発生します。例えば、「最新の顧客メールの要約」を目的としたプロンプトが改ざんされ、スレッド履歴全体を抽出したり、意図せず機密情報を漏洩させたりする可能性があります。 OWASP 2025 GenAIセキュリティトップ10では、プロンプトインジェクションが主要な脆弱性として挙げられています ユーザーが指定した入力、特に外部データと組み合わせた入力は、簡単にシステム命令を上書きし、安全策をバイパスする可能性があると警告しています。

適切な監視なしに社内プロンプトライブラリに依存する組織は、不要なデータの漏洩、誤解を招く出力、ワークフローの破損といった連鎖的な問題のリスクにさらされます。この問題は、プロンプトテンプレートに基づいて構築されたナレッジ管理システムや、顧客対応や法務対応の自動化システムでよく発生します。この脅威に対抗するため、専門家は階層化されたガバナンスプロセスを適用することを推奨しています。具体的には、導入前にすべてのプロンプトテンプレートを一元的に検証し、可能な限り外部入力をサニタイズし、隔離された環境でプロンプトをテストすることで、隠れた指示が漏れないようにする必要があります。

検証されていない出力によるコンプライアンス問題

生成AIは洗練されたテキストを生成することが多いものの、その出力は不完全、不正確、あるいは規制に準拠していない場合もあります。これは特に金融、法律、医療といった分野では危険であり、些細な誤りや誤解を招くような表現が罰金や法的責任につながる可能性があります。

Hubspot ISACAの2025年調査によると、企業の83%が生成型AIを日常的に使用していると報告 しかし、正式な社内AIポリシーを策定している企業はわずか31%にとどまっています。驚くべきことに、専門家の64%が不正使用について深刻な懸念を表明しているにもかかわらず、ディープフェイク検出やコンプライアンスレビューなどの保護対策に投資している組織はわずか18%にとどまっています。

AIモデルは法的ニュアンスを理解できないため、多くの企業では、AI生成コンテンツを公開する前に、人間によるコンプライアンスまたは法的レビューを義務付けています。このステップにより、主張内容が規制基準を満たし、顧客やユーザーに誤解を招かないようにすることができます。

サードパーティ製プラグインのリスク

多くのAIプラットフォームは、メール、カレンダー、データベース、その他のシステムに接続するサードパーティ製のプラグインを提供しています。これらのプラグインは、厳格なセキュリティレビューを受けていないことが多く、 2025年のチェックポイントリサーチのAIセキュリティレポートによると、AIプロンプトの1件に80件は情報漏洩の危険性が高いことが判明した。 機密データのリスクの一部は、プラグインを介したやり取りに起因しています。チェック・ポイントはまた、不正なAIツールや不適切な設定の統合が、企業のデータ整合性に対する新たな脅威として最も多く挙げられていると警告しています。

審査なしにインストールされたプラグインは、プロンプトの入力、出力、および関連する認証情報にアクセスできるようになります。これらの情報は、暗号化や適切なアクセスログなしで、企業の管理外にある外部サーバーに送信される可能性があります。

現在、多くの企業では、プラグインの導入前に審査を義務付け、ホワイトリストに登録されたプラグインのみを許可し、アクティブな AI 統合にリンクされたデータ転送を監視して、データが管理された環境から流出しないようにしています。

AIツールにおけるアクセスガバナンスの欠如

多くの組織は、ユーザー固有の権限のない共有AIアカウントに依存しているため、誰がどのプロンプトを送信したか、どの出力にアクセスしたかを追跡することは不可能です。 2025のクラウド環境を分析した1,000年のVaronisレポート 調査によると、企業の98%が未検証または無許可のAIアプリを使用しており、88%が機密システムへのアクセス権を持つゴーストユーザーを維持していることが明らかになりました（出典）。これらの調査結果は、ほぼすべての企業が追跡不可能なデータ漏洩につながるガバナンスのギャップに直面していることを浮き彫りにしています。

個々のアクセスが追跡されていない場合、内部データの不正使用（偶発的なものか悪意によるものかを問わず）は、長期間にわたって気づかれないままになることがよくあります。認証情報の共有は責任の所在を曖昧にし、侵害発生時のインシデント対応を複雑化させます。この問題に対処するため、企業はきめ細かな権限設定、プロンプトレベルのアクティビティログ、ユーザー属性の適用を可能にするAIプラットフォームへの移行を進めています。このレベルの制御により、異常な行動を検知し、非アクティブなアクセスや不正なアクセスを迅速に取り消し、あらゆるデータアクティビティを特定の個人にまで遡って追跡することが可能になります。

今何をする

チームが日々AIをどのように活用しているかを実際に確認しましょう。どのツールが個人データを扱っているか、そして誰がアクセスできるかを明確に把握しましょう。AIシステムと共有できるものについて明確なルールを設定し、シンプルなチェックリストを作成しましょう。APIトークンのローテーション、未使用のプラグインの削除、そしてデータを保存するツールに実際に削除オプションが用意されていることを確認するなどです。多くのセキュリティ侵害は、企業が「誰かが監視している」と想定していることから発生します。実際には、セキュリティ対策は今日から始める小さなステップから始まります。