「テキストのコピー＆ペーストが禁止されているから、エラー画面や設計図をスクリーンショットしてAIに画像を解説させよう」 従業員の何気ないその行為が、新たなセキュリティリスク「画像経由の情報漏えい」として注目されています。 これまでは、文字テキストの送信であれば社内ルールや従来のセキュリティツールで検出・制御できていました。しかし、画像化することでセキュリティの網をかいくぐり、機密情報や個人情報が社外へ流出してしまうケースが増加しています。（参考：3） 本記事では、なぜAIへの画像入力が危険なのか、従来のテキスト監視（CASBやプロンプトDLP）の限界、そしてVision APIやOCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）を活用した最新の「マルチモーダルAI対応プロンプトDLP」の仕組みと実務的なセキュリティ対策までをわかりやすく解説します。 INDEX ●なぜChatGPT等のAIへの画像入力で情報漏えいが起こるのか？ ●スクリーンショット・画像経由で実際に漏えいする情報の具体例 ●従来のプロンプトDLP・

生成AIの業務利用が急速に進むなか、多くの企業がセキュリティ対策の要として「ゼロデータリテンション（ZDR）」を掲げるようになっています。これは、企業がAIに入力した機密データが、AIモデルに保存され、学習に使われないようにする仕組みです。 しかし、本当に「ZDR環境＝セキュリティリスクゼロ」なのでしょうか？ 実は、ZDR環境であっても、AIとの会話の文脈を通じた情報漏えいや、悪意ある外部データによるサイバー攻撃などの脅威は防ぎきれません。 本記事では、ゼロデータリテンション（ZDR）の基本概念から、ZDRだけでは防げない3つの重大なAIセキュリティリスク、およびその解決策となる「プロンプト匿名化」や「プロンプトDLP」の重要性について、わかりやすく徹底解説します。 INDEX ●生成AIの「ゼロデータリテンション（ZDR）」とは？企業が押さえるべき基本概念 ● ゼロデータリテンション（ZDR）環境でも防げない3つのAIセキュリティリスク ●ZDRの盲点をカバーする「プロンプトDLP」と「プロンプト匿名化」の連携 ●リスクを根本から防ぐ「プロンプ

成AI（LLM：大規模言語モデル）のビジネス活用が急速に進む中、従来の「一問一答（シングルターン）」から、チャットを何度も往復させて成果物をブラッシュアップする「複数回の会話（マルチターン）」へのシフトが進んでいます。しかし、この便利さの裏には、会話の流れ（文脈）の中に機密情報が蓄積・推測されて漏えいする「コンテキスト漏えい」という新たなセキュリティリスクが潜んでいます。従来のDLPでは防げないこの新たな脅威に対し、AIのプロンプトや生成結果を双方向で監視する「プロンプトDLP」が注目を集めています。 本記事では、マルチターン会話に潜むリスクの仕組みから、企業が今取るべき対策までを解説します。 INDEX ●AIとのマルチターン会話とは？「AIコンテキスト」が鍵になる理由 ● マルチターン会話に潜む「コンテキスト漏えい」の脅威と攻撃手法 ●従来のDLP（ネットワーク・ゲートウェイ型）では防げない理由 ●プロンプトDLPとは？AI特有のリスクに対応するセキュリティ対策 ●プロンプトDLPを導入する5つのステップ ●コンテキスト漏えいとプロンプトDL

ビジネス現場での生成AI活用が急速に進む中、経営層や情報システム担当者が最も懸念しているのが、「情報漏えい」のリスクです。「ChatGPTに機密情報を入力してはいけない」とは聞くものの、「なぜ漏えいするのか」「具体的にどう対策すればいいのか」を体系的に理解できているケースは多くありません。 職場のAI導入は、便利さと安全性をどう両立させるかが大きな課題です。AI活用を全面的に禁止するのではなく、どこにリスクがあり、どう対策すればよいかを理解したうえで利用を進めることが重要です。 本記事では、AI情報漏えいの基本から、なぜ起こるのかという原因、ChatGPT・Microsoft 365 Copilot・開発支援AIごとの違い、業務で起こりやすい失敗例、企業が取るべき対策まで、初心者にもわかりやすく整理して解説します。 INDEX ●AI情報漏えいとは？生成AIによる情報漏えいのリスクと現状 ●AI情報漏えいはなぜ起こる？ 5つの主な原因とメカニズム ●ChatGPT・Microsoft 365 Copilot・開発支援AIで異なる情報漏えいリスク.