<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[AI セキュリティ]]></title><description><![CDATA[AI セキュリティ]]></description><link>https://www.ai-sec.jp/ai-column</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 12 Jun 2026 20:04:59 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://www.ai-sec.jp/blog-feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[ハルシネーションの原因とビジネスリスクとは？企業向け対策5選]]></title><description><![CDATA[生成AIの業務利用が急速に広がる中で、「ハルシネーション（AIの事実誤認）」は企業にとって無視できないリスクとなっています。AIがもっともらしい嘘をつくこの現象は、意思決定ミスや信用低下など重大な影響を引き起こします。 本記事では、ハルシネーションが発生する仕組みやビジネス上のリスク、そして企業が今すぐ取り組むべき5つの対策を分かりやすく解説します。 INDEX ●ハルシネーション（AI事実誤認）とは？生成AIが嘘をつく仕組み ●企業が直視すべきハルシネーションの主な原因 ●ハルシネーションがもたらす重大なビジネスリスク ●実務で使える企業向けハルシネーション対策5選 ●なぜ個人の意識だけで防げないのか ●まとめ：ハルシネーション対策は「セキュリティ投資」である ハルシネーション（AI事実誤認）とは？生成AIが嘘をつく仕組み ▶︎ハルシネーションの定義 ハルシネーション（Hallucination）とは、生成AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように自信を持って生成してしまう現象を指します。たとえば、「実在しない法律の条文」を引用したり、「存在しない新製品のスペッ...]]></description><link>https://www.ai-sec.jp/ai-column-post/ai-hallucination-risks</link><guid isPermaLink="false">6a1e946061de78e3b2171e66</guid><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 09:10:47 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/936d10_e191f80bfcae46d8ab2b30de1fd05b0f~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>Fuva Brain</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AIエージェントのセキュリティリスクとは？Agentic AI時代に企業が備えるべき対策]]></title><description><![CDATA[AIは単なる『回答ツール』から、自律的に業務を遂行する『AIエージェント（Agentic AI）』へと進化を遂げています。ビジネスプロセスの劇的な効率化が期待される一方で、IT部門やセキュリティ担当者が直面しているのが、従来とは根本的に異なるセキュリティリスクです。実際に、情報漏えいや不正操作、想定外の暴走といったインシデント（情報セキュリティ上の事故）の懸念が高まり、企業にとって重要な課題となっています。 本記事を読めば、AIエージェント特有のリスクを整理し、NISTやIPAの基準に基づいた具体的な対策の考え方や実践ポイントが理解でき、安全な導入判断が可能になります。 INDEX ●AIエージェント（Agentic AI）とは？従来の生成AIとの違いとセキュリティの変化 ●なぜAIエージェントは危険視されるのか？企業が直面する4つのセキュリティリスク ●企業で特に警戒すべきAIエージェントを狙う具体的な攻撃手法 ●AIエージェントのセキュリティ対策で押さえるべき基本原則 ●技術対策だけでは不十分？企業が実践すべきAIエージェントの運用・ガバナンス設計...]]></description><link>https://www.ai-sec.jp/ai-column-post/agentic-ai-security-risks</link><guid isPermaLink="false">6a1e600bd87dcf57d548aa1b</guid><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 04:47:09 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/936d10_4f0d879a5dcc4cfdb41fc2ce964ddce4~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_1000,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>Fuva Brain</dc:creator></item><item><title><![CDATA[生成AIの社内利用ガイドライン作成マニュアル｜サンプル・チェックリスト付き]]></title><description><![CDATA[生成AI（ChatGPTやGeminiなど）の普及により、業務効率は飛躍的に向上しました。しかし、無計画な利用は情報漏洩やコンプライアンス違反といった深刻なリスクを招きます。本記事では、企業のDX推進担当者や管理職の方が、安全かつ効果的にAIを運用するための「生成AI利用ガイドライン」の作り方を、具体的なサンプルと共に徹底解説します。 INDEX ●生成AI利用ガイドラインが必要な理由と企業が直面するリスクとは？ 　・シャドーAIが招く3つの重大リスク 　・生成AI利用ガイドラインが業務効率化につながる理由 ●生成AI利用ガイドラインに必ず盛り込むべき「基本構成」7項目 ●【実践】生成AI利用ガイドラインの作り方4ステップ ●【テンプレあり】生成AI利用ガイドラインのサンプル雛形 　・社内規定向け標準テキスト案 　・公開前にチェックすべき「安全性確認リスト」 ●生成AI利用ガイドラインだけでは不十分？技術的対策との違い ●まとめ：安全なAI活用が企業の競争力を決める 生成AI利用ガイドラインが必要な理由と企業が直面するリスクとは？ ▶︎生成AI利用ガイドラインとは...]]></description><link>https://www.ai-sec.jp/ai-column-post/generative-ai-guidelines-manual</link><guid isPermaLink="false">6a1cf6d874254bcae0834b39</guid><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 03:51:34 GMT</pubDate><enclosure url="https://static.wixstatic.com/media/936d10_7fc2c697a1f04936afb7cbcd160170e8~mv2.png/v1/fit/w_1000,h_675,al_c,q_80/file.png" length="0" type="image/png"/><dc:creator>Fuva Brain</dc:creator></item></channel></rss>