新たな調査により、ほとんどの従業員がChatGPTのような生成AIツールを通じて、意図せず機密性の高い企業情報を漏えいさせていることが明らかになり、企業データのセキュリティは前例のない課題に直面している。
LayerX Securityの「Enterprise AI and SaaS Data Security Report 2025」によると、従業員は日常的に機密性の高い企業データをAIチャットボットに貼り付けている。その多くは、企業の管理下になく、エンタープライズ向けの制御を迂回する個人アカウントから行われている。オンラインでのLLMアクセスの77％はChatGPT向けである。企業従業員の約18％がGenAIツールにデータを貼り付けており、その貼り付けのうち50％以上に企業情報が含まれている。
The Registerへのメッセージで、LayerX SecurityのCEO、Or Eshed氏は次のように述べた。「…AIツール経由で企業データが漏えいすると、地政学的な問題や規制・コンプライアンス上の懸念を引き起こす可能性があるほか、個人によるAIツールの利用を通じて露出した場合、企業データがトレーニングに不適切に使われることにもつながる」
AIを活用した生産性向上と、コンプライアンスに起因するリスク
この調査結果は、企業環境におけるアイデンティティーおよびデータ管理の危機が深刻化していることを浮き彫りにしている。
世界各地の組織を対象に、企業向けブラウザーの監視を通じて収集したLayerXのテレメトリーデータによると、企業ユーザーの45％が生成AIプラットフォームを積極的に利用しており、その43％はChatGPTだけを使っている。
報告書は警告している生成AIツールが最も主要な企業から個人へのデータ持ち出し経路となり、認可されていないデータ移動全体の32％を占めていると
。アップロードされたファイルのほぼ40％には、個人を特定できる情報（PII）またはペイメントカード業界（PCI）データが含まれている一方、貼り付けられたテキストの22％には規制に関する機密情報が含まれている。
GDPR、HIPAA、SOXなどの規制の対象となる組織にとって、こうした情報露出は、刻々と迫るコンプライアンス上の時限爆弾となる。GDPR、HIPAA、SOXなどの規制の対象となる組織にとって、こうした情報露出は、刻々と迫るコンプライアンス上の時限爆弾となる。
シャドーAIに潜むリスク
LayerXの研究者によると、リスクの高いインタラクションの大半は、管理対象外のブラウザーや個人アカウントを通じて行われており、これらはアイデンティティー管理システムの完全な対象外となっている。
実際、生成AIへのアクセスの71.6％は企業外のアカウント経由で行われている。この傾向は、Salesforce（77％）、Microsoft Online（68％）、Zoom（64％）など、その他の主要なSaaSプラットフォームでも同様だ。
本当の危険は、その手法の単純さ、つまりコピー＆ペーストという行動にある。
GenAIツールに貼り付けるユーザーは、1日平均6.8回貼り付けている。そのうち半数以上（3.8回）には機密性の高い企業データが含まれている。
この手作業による見えないプロセスは、従来のデータ損失防止（DLP）システム、ファイアウォール、アクセス制御を完全に迂回する。
脅威アクターやデータ収集業者は、この漏えいをさまざまな方法で悪用できる。露出したデータを大規模言語モデルのトレーニングに使うことから、漏えいしたコード、認証情報、独自のワークフローを通じて特定の業界を標的にすることまで、その手口は多岐にわたる。
AI時代に向けた多層防御の構築
AIを駆使した攻撃やデータ露出から身を守るため、組織はユーザーのインタラクションとバックエンドインフラの双方を保護する多層的なアプローチを採用すべきだ。主な対策は次のとおり。
- SSOを含む一元的なアクセス制御を最小権限とデバイスベースのポリシーを適用し、すべてのAIツールに。
- ブラウザーとエンドポイントを監視し、データフローを追跡して、認可されていないAIの利用やデータ漏えいを阻止する。
- AIシステムとAPIを強化し、セグメンテーション、検証、プロンプトフィルタリングによって悪意のある入力を阻止する。
- ランタイムとコンテナを監視し、異常、認可されていない活動、永続化の手口を検出する。
- AIガバナンスとポスチャー管理（AI-SPM）を導入し、資産を一覧化してリスクを評価し、ポリシーを適用する。
- 従業員を対象に安全なAI利用について研修し、データ共有のリスクとプロンプト操作への認識を高める。
セキュリティチームは、AIを駆使したデータ漏えいの可能性を特定し、インシデント対応計画がテストされていることを確認するため、ブラウザーログやネットワークトラフィックのフォレンジック分析も実施すべきだ。
AIイノベーションとセキュリティ制御の広がる隔たり
LayerXの報告書は、AIの導入が企業ガバナンスを追い越している現状を鮮明に描き出している。
National Bureau of Economic Researchによると、労働者の23％が現在、仕事で生成AIを利用している。
しかし、これほど普及しているにもかかわらず、AI関連のリスクを管理するための一貫したセキュリティフレームワークを備えていない組織が大半を占める。
この傾向は、企業のリスク管理におけるより大きな変化を示している。かつてはフィッシングやストレージの設定ミスがデータ損失の原因だったが、今では日常的なAI支援業務を通じて発生している。
AIが企業のワークフローに組み込まれ続けるなか、セキュリティチームはイノベーションと規律のバランスを取り、生産性向上への熱意が機密性を損なわないようにしなければならない。
データ露出に加え、ディープフェイク技術の台頭は、真実を曖昧にし、信頼を損ない、高度な検知能力を必要とする、AIを駆使した新たな脅威を生み出している。