禁止やブロックだけでは、利用を完全には止められません。見えていない利用は制御しづらく、何を渡しているのかも分かりません。

多くの会社では、正確には答えられないはずです。

Zscalerの調査では、企業のネットワーク上で観測されたAI関連のアプリケーションは3,400を超えて、前年の約4倍に増えています^※1。会社が契約して配ったものだけとは限りません。承認済みのツールの外側で社員が使い始めたサービスや、既存のSaaSに組み込まれたAI機能も含まれます。

禁止やブロックだけでは、利用を完全には止められません。見えていない利用は制御しづらく、何を渡しているのかも分かりません。

議事録の要約、コードのチェック、メール文面の手直し。AIが業務に入っている会社では、社員は毎日のように何かを AIに渡しています。便利だから使う。それ自体は自然なことです。

問題は、渡してよいかどうかを、誰がどんなルールで判断しているかです。ファイル共有なら機密度に応じたラベルがあり、社外への送信には承認が要ります。同じレベルの確認を、AIへの入力にも適用できているかが問われます。

社内では当たり前にやってきた確認を、AIだけがすり抜けている。多くの会社は、いまそういう状態にあります。

これは遠い未来の話ではなく、足元の話です。

社内データと連携する業務AIは、多くの場合、そのユーザーがアクセスできる情報を参照します。問題は、その「アクセスできる範囲」が想定より広いことです。共有設定が緩いままのフォルダ、退職者がオーナーのままの機密ファイル、機密ラベルの付いていない人事評価資料。これまで誰も開かなかったから問題にならなかった情報が、AI経由で要約され、別の社員に届きます。

しかも、受け取った側は、AIの回答であることによって、かえって疑いにくくなります。アクセス権の綻びが、いちばん見えにくい形で表に出てくるわけです。

守る側がAIの導入を検討している間に、攻撃側はすでに実戦で使っています。

IPAの「情報セキュリティ10大脅威2026」では、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織編の3位に初めて選出されました^※2。AIの悪用による攻撃の容易化や手口の巧妙化は、すでに企業が向き合うべき脅威として扱われています。

スピードも変わりました。脆弱性が公開されてから悪用されるまでの時間は、月単位から日単位、さらに時間単位へと縮まっているという分析が出ています^※3。人手でログを追いかける体制が前提にしてきた「猶予」は、なくなりつつあります。

象徴的なのは、2025年11月にAnthropic社が公表した事例です。国家支援の攻撃グループがAIを助言役ではなく実行役として使い、約30の組織を標的にした攻撃工程の80〜90%をAIが担っていました^※4。偵察、攻撃コードの作成、データの持ち出しまでが含まれます。この事例は、AIが攻撃の補助役ではなく、実行役になり得る段階に入ったことを示しています。

なお、AIそのものも新しい攻撃対象になります。外部から与えられたデータがAIには命令として解釈される余地があり、OWASPはこれ（プロンプトインジェクション）をLLMアプリの脅威の1位に置いています^※5。詳しくは、本シリーズの個別記事で扱います。

Accentureの世界調査では、AI時代のサイバー脅威に対して防御態勢が整っている組織は、10社に1社でした。日本に限ると、8%まで下がります^※6。

リスクに気づいていないわけではありません。JIPDEC／ITRの国内調査では、生成AIを全社利用している企業の59.9%が、機密情報や個人情報の入力・外部漏えいを最上位のリスクに挙げています^※7。気づいているのに、備えが追いついていない。多くの企業の現在地はここです。

「うちはまだAIをそこまで使っていない」と感じている会社もあるかもしれません。しかし、使っていないのではなく、見えていないだけかもしれません。