シャドウAI

  • 非公式ツール
  • パーソナルAIアカウント
  • OAuthアクセストークンのリスク
  • 監査証跡なし

エージェンティックAIリスク

  • 自律型AIエージェント
  • MCP接続ツール
  • 過剰な権限
  • 制御不能なエージェントの行動

開発者AI

  • AIコーディングアシスタント
  • 認証情報漏洩
  • リポジトリの公開
  • コードの出所に関するギャップ

AI資産レジストリ

  • 中央AIシステム在庫
  • モデル、エージェント、ツール、データセット
  • 所有権および承認記録
  • 継続的なリスクとコストの追跡

シャドウAI：誰も承認しなかったツール

従業員の68%が、職場で個人アカウントを使用して無料のAIツールにアクセスしています。その利用の57%には機密データが含まれています。平均的な企業では1,200以上の非公式なAIアプリケーションが稼働しており、86%の組織は、それらが生成しているデータフローについて全く把握できていません。 無料の一般向けプランでは、承認されていないツールに入力された機密文書がすべて、競合他社がクエリを実行できる公開AIモデルに組み込まれている可能性があります。.

シャドウAI検出
親指

開発者AI：コードパイプラインに潜む漏洩

ガートナーの調査によると、AIコーディングアシスタントがもたらすセキュリティリスクのうち、影響が最も大きいのは「脆弱な出力」と「機密データの漏洩」の2つであることが明らかになった。2025年の調査では、GitHub Copilotのコード提案の36%に、SQLインジェクションからハードコーディングされたシークレットに至るまでのセキュリティ脆弱性が含まれていることが判明した。 2025年後半、s1ngularityおよびShai-Hulud攻撃は、管理されていない開発者向けAIがもたらす相乗効果を明らかにした。 これらのマルウェアは、開発者のローカルAIツールである「Claude Code」や「Gemini」を乗っ取り、GitHubやnpmのトークンを特定して盗み出し、その認証情報を使って数千もの悪意のあるコードパッケージを自動的に再公開するように特別に設計されていた。.

開発者 AI 検出
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見えざるコンプライアンス露出

AIガバナンスの不在は、もはや理論上の将来のリスクではなく、現在のコンプライアンス上のリスクとなっています。AIツールが従業員のワークフロー、開発者環境、SaaSプラットフォーム、サードパーティシステム全体に広がるにつれて、規制対象データは、明確な所有権、契約上の保護、または監査証拠なしに、プロンプト、出力、および外部モデルに移動する可能性があります。金融サービス、ヘルスケア、その他の規制対象分野では、AIが使用されているかどうかだけが問題ではありません。組織がAIが何を実行しているか、どのデータに触れているか、誰が承認したか、そしてどのようなガバナンス措置が講じられているかを証明できるかどうかが問題なのです。.

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AIコストの急騰：誰も測定していない予算

定額制AIサブスクリプションから従量課金制への移行は、新たなカテゴリーの財務リスクを生み出しています。コストはプロンプト、トークン、API呼び出しごとに増加しますが、多くの財務およびテクノロジーリーダーは、誰が何を使用しているかを把握する信頼できる可視性を欠いたままです。このギャップは、新しいツール、部門ごとのAIパイロット、シャドーAIワークフローが増えるにつれて拡大します。予算は、経費精算、重複したサブスクリプション、APIの使用量、請求書が届くまでわからない隠れた超過料金によって消費される可能性があります。.

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見えない露出から管理されたAIへ

1

AIエクスポージャーを発見する

シャドーAI、自律エージェント、開発者AIアクティビティ、漏洩した認証情報、および未登録のAIアセットをエンタープライズ全体で特定する。.

2

リスクとコストの評価

データ感度、権限、ビジネスコンテキスト、潜在的影響、規制義務、運用コストの各側面から、各エクスポージャーを評価してください。.

3

対応を優先

高リスクツール、過度な権限、認証情報漏洩、未承認プロジェクト、コンプライアンス違反を、担当者による修正ワークフローにルーティングしてください。.

4

証拠ガバナンス

ステークホルダーが検証可能な、ボード準備完了のダッシュボード、監査証跡、資産記録、リスク決定、およびコンプライアンス証拠を作成します。.

今すぐ貴社でこれらの質問に答えることはできますか？

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