セキュリティ・ガバナンス

業務用のAIは、利用者本人のアクセス権の範囲で動きます。Googleの発表も「利用者がアクセスできない文書には、Geminiもアクセスできない」と明記しています 。つまり、AIの見える範囲は、社内の共有設定そのものです

2026年5月、Claude Codeの利用環境を狙った、悪意のあるnpmパッケージ（＝プログラムの部品）が見つかりました。676回ダウンロードされた後に発覚し、AIツールに特化した供給網（サプライチェーン）攻撃の、最初

広告収入を目的にAIチャットが使われるようになると、利用者にとって最善の答えと、AI企業の利益が食い違う場面が出てきます。2026年の研究（arXivに投稿された論文）は、多くのAIモデルが、こうした場面で利用者の利益よ

「プロンプトインジェクション」とは、入力された文章が、AIの動きを意図しない形に変えてしまう問題です。OWASP（＝Webの安全性を扱う国際的な非営利団体）は、この問題を、AIアプリのリスクの第1位に挙げています

2026年に公開された研究（arXiv）では、AIが、誰が言ったかという「権威」の手がかりに引きずられて、事実と異なる方向に答えを変えやすいことが報告されています。専門性が高い人物が言ったとされるほど、誤った意見への同調

セキュリティ企業Cobaltの2026年の調査（約450人の専門家への調査）では、脆弱性の診断を「AIの自動化だけ」に頼る組織の割合が、29%から9%に下がりました。約半数（47%）は、人がAIを補助する「ハイブリッド型

セキュリティ企業XBOWの2026年の調査では、最先端ではない「中位」のAIモデルが、攻撃に使える水準（脆弱性の悪用など）に達してきたと報告されました。価格が安いため、同じ課題を何度も繰り返し試せる点が、攻撃側に有利に働