AI セキュリティで
守るべき対象
入力データ
AIに送信されるテキスト・ファイル・URL・業務情報です。
出力データ
AIが生成する回答・要約・コード・提案文です。
利用状況
どの部門が、どのAIツールを、どのように利用しているかの把握です。
AIの権限と動作
AIエージェントによる検索・送信・更新・実行などの自律的な動作や権限です。
AI セキュリティとは
生成AIやAIエージェントの利用にともなう情報漏えい、シャドーAI、不正利用、プロンプトインジェクションなどのリスクを可視化・制御し、防御するための対策です。
企業でAI活用が広がる一方、従来のセキュリティ対策だけでは、AIへの入力内容、AIの出力、AIの自律的な動作まで十分に守れない場面が増えています。
そのためAIセキュリティ対策は、企業の安全なAI活用を支える不可欠なビジネス基盤になっています。
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「見えない」AI活用
情報システム担当者が把握していない未承認のAIツールが現場で使われ、統制が効かない状態が広がっています。どのツールにどのようなデータが入力されているか不透明な状態は、潜在的なインシデントのリスクを高めます。
「操られる」AI
悪意のある入力でAIの安全制限を突破する「ジェイルブレイク」や、AIに不正な動作をさせる「プロンプトインジェクション」など、新しい攻撃手法が登場しています。
今までの
セキュリティ対策では
足りない理由
「うっかり」情報漏えい
プロンプト（入力）を通じて、顧客情報や社外秘データが意図せず外部のAIサービスに送信されるリスクがあります。利用するサービスの設定や契約内容によっては、入力内容が保存・分析・学習利用される場合もあるため、事前の制御とルール整備が重要です。
プロンプトインジェクション
ユーザー入力やWebページ、ファイル、URLなどに悪意ある命令を紛れ込ませ、AIに本来意図しない回答や操作をさせる攻撃です。機密情報の漏えいや、外部ツールの不正実行につながる可能性があります。
ハルシネーションの悪用
AIが生成する「もっともらしい嘘」を悪用し、脆弱性のあるコードや誤った情報を信じ込ませる手口です。
AIエージェントの過剰権限
AIが検索・送信・更新・実行などを自律的に行う際に、過剰な権限を持つことで被害が拡大するリスクです。
機密情報の過剰露出
AIの出力や連携処理の過程で、本来開示すべきでないデータが意図せず露出するリスクです。
データポイズニング
学習データに悪意ある情報を紛れ込ませ、AIの判断精度を意図的に歪めるリスクです。
AI セキュリティの
主要なリスクとは
AI セキュリティでは、従来のITセキュリティに加えて、生成AIやLLM特有のリスクを理解することが重要です。
OWASP Top 10 for LLM Applications 2025でも、AIアプリに特有の脆弱性や運用上の課題が整理されています。
社内で利用されているAIツールや利用状況を把握し、シャドーAIを発見できる状態をつくります。
AI利用を可視化する
ユーザー、部門、データ種別に応じてポリシーを適用し、安全なAI活用を継続できるようにします。
利用ルールを適用する
企業に必要な4つの
AI セキュリティ対策
機密情報の入力や不適切な出力を検知・制御し、情報漏えいや不正利用を防ぎます。
入力と出力を保護する
AIが外部ツールや社内システムと連携する場合は、権限の最小化、実行範囲の制御、監査ログの確保が重要です。
AIエージェントの権限を管理する
AI セキュリティに
関連する
法規制・ガイドライン
AI セキュリティは、単なる技術課題ではなく、ガバナンスやコンプライアンスのテーマでもあります。
国内外では、AIの安全性と信頼性を担保するための法規制やフレームワーク整備が進んでおり、企業も対応していく必要があります。
欧州AI法
EU AI Act
リスクに応じたAI利用の制限と透明性の確保。
AI事業者ガイドライン
（総務省・経済産業省）
日本国内で求められる安全な 運用の指針。
NIST AI Risk Management
Framework
米国標準技術局（NIST）が策定した、国際的に参照されるリスク管理フレームワーク。
AI セキュリティについて
よくある質問
AI セキュリティを導入すると、AIの動作速度は落ちますか？
最新の解析エンジンを搭載したソリューションであれば、ミリ秒単位の処理で遅延を最小限に抑えることが可能です。利便性を損なうことなく、リアルタイムで入出力を保護できます。
既存のWAFやEDRだけでは不十分なのですか？
既存の対策はネットワークや端末の保護には有効ですが、AIとの「対話内容」のリスクを判断する機能はありません。プロンプトインジェクションやハルシネーションの悪用といったAI特有の攻撃を防ぐには、文脈を解析できる専用のセキュリティ対策が必要です。
自社開発のAIアプリと、ChatGPTなどの外部サービス、どちらが対象ですか？
両方が対象です。従業員がブラウザ経由で利用する外部サービスの保護から、自社で構築したAIエージェントの権限管理まで、利用形態に合わせた対策が求められます。
「AIエージェント」の対策は、通常のチャット形式のAI対策と 何が違いますか？
チャット形式は主に「情報の流出」を防ぐのが目的ですが、AIエージェントは自らシステムを操作するため、意図しない「動作（ツール実行）」の制御が不可欠です。権限の最小化やアクションの実行可否をリアルタイムで監視する機能が重要になります。
導入にあたって、何から始めるのが一般的ですか？
まずは「可視化」から始めることを推奨します。社内でどのようなAIツールが、どの程度使われているかの現状を把握（シャドーAIの発見）することで、優先的に対策すべきリスクを明確にできます。
高速
NVIDIA GPUを搭載したグローバルネットワーク「Cato Neural Edge」と独自の「検出エンジン」により、リアルタイムかつ低遅延での分析を実現します 。AIアプリのパフォーマンスやユーザー体験を損なうことなく保護します 。
既存のネットワーク環境を大きく変える必要はありません。ブラウザプラグインなどの軽量な統合により、最短2週間で社内の「シャドーAI」利用状況の把握（可視化）を開始できます。
手軽
Cato AI Security
だからできる3つのメリット
未来的
従業員が使う会話型AIの保護にとどまらず、今後ビジネスの主役となる「自律型AIエージェント」のセキュリティ（データの過剰露出やツール乗っ取りの防止）にもいち早く対応。最新のAI脅 威から企業を守り抜きます。
これからのセキュリティは
AI セキュリティが必須
昨今のAI進化はめまぐるしく、企業でAIを業務に活用することも一般化してきました。しかし、その急速な普及に伴い従来のセキュリティで対応できない「AI特有のセキュリティリスク」が顕在化しています。
未来のビジネス環境において、もはやAIセキュリティは必須です。従業員がリスクを恐れることなく、最新テクノロジーを最大限に活用できる環境を整える必要があります。