シャドーAIとは?
シャドー人工知能(AI)とは、組織の可視性やガバナンスなしにAIツールを使用することを指します。 言い換えれば、従業員は会社によるセキュリティレビューなしに、日常的にAIツールを使用しています。
AIツールは、ワークフローの一部となりつつあります。 75%の労働者が利用しています、Microsoftによると。 そのうち78%が「自分のAIツールを仕事に持ち込んでいる」と回答しています。
これは、前例のない速度と量でコンテンツを作成および処理できるAIのアプリケーションであるジェネレーティブAI(GenAI)に特に当てはまります。パーソナルアシスタントとしてGenAIを採用する人が増えており、多くの人がAIが提供するさまざまなカスタマイズされたエクスペリエンスと最適化されたプロセスに依存するようになっています。
ChatGPTを例にとると、ローンチから1年以内に、ChatGPTは次のように成長しました 週間ユーザー数1億人. その機能は、生産性とパーソナライゼーションに大きなメリットをもたらしますが、その使用にはセキュリティ上のリスクが伴います。 ChatGPTを運営するOpenAIは、ユーザーがオプトアウトしない限り、モデルトレーニングにインタラクションを使用しているため、プライベートなトレーニングデータや機密性の高いトレーニングデータが誤って公開される可能性が生まれています。 これにより、多くの組織がドラフトを行うようになりました AI固有のセキュリティポリシー そのようなリスクを軽減するため。
しかし、AIを完全に禁止すると裏目に出て、不正なツールの使用が増えたり、機会を逃したりする可能性があります。 AIを安全に解き放つために'のビジネスの可能性、組織は バランスを取る. 安全なフレームワーク内で責任ある採用を奨励することで、シャドーAIの普及を抑制しながら、その変革的な利点を活用することができます。
聞いたところでは ガートナーでは、2022 年の従業員の 41% が、IT 部門の視界が及ばないアプリケーションをインストールして使用していました。 この数字は、2027年までに75%に上昇すると予測されています。
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シャドーAIとシャドーITの比較
シャドーIT とは、アプリのやデバイスなど、組織のITフレームワークの外部で、承認されていないテクノロジーを一般的に使用することを指します。 多くの場合、従業員が自分のニーズを満たす回避策を見つけることに起因しますが、セキュリティの脆弱性を生み出す可能性があります。
シャドーAIはシャドーITと似ていますが、特に許可されていないAIプログラムとサービスに焦点を当てています。 これには、予測不可能で絶えず進化するモデルが関与するため、セキュリティ保護が難しくなります。 AIのガバナンスフレームワークはまだ開発中であり、困難を増しています。
開発者や技術に精通したユーザーに限られることが多いシャドーITとは異なり、シャドーAIはあらゆる役割の従業員に採用されており、そのほとんどが適切なセキュリティプラクティスに従うための知識を欠いています。 これにより、はるかに広く、予測しにくくなります 攻撃対象領域.
シャドーAIに対処するには、従来のシャドーITソリューションを超えた焦点を絞ったアプローチが必要です。 組織は、ユーザーを教育し、チームのコラボレーションを促進し、AI固有のリスクに合わせたガバナンスを確立する必要があります。
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シャドーAIのリスク
適切な監視がなければ、Shadow AIは、その攻撃対象領域と同じくらい広範囲に及ぶ重大なリスクをもたらします。上位3つのリスクについて詳しく見ていきましょう。
広範な可用性: 生成 AI ツールと大規模言語モデルは、承認や技術的な支援を必要とせずに、従業員が簡単にアクセスして使用できます。
不十分なガバナンス: 多くの企業は、明確なポリシー、審査プロセス、または AI ツールをどの方法で使用できるかの施行を欠いています。 ガードレールがなければ、承認されていないツールは気づかれずに日常のワークフローに侵入します。
満たされていないビジネスニーズ: 従業員は、生産性のギャップを埋めたり、反復的なタスクを自動化したり、承認されたソリューションが要件を満たしていない場合に作業をスピードアップしたりするために、AI ツールを採用することがよくあります。
Shadow AIには、その攻撃対象領域と同じくらい広範囲にわたるリスクが伴います。上位3つのリスクについて詳しく見ていきましょう。
シャドウAIリスク
適切な監視がなければ、Shadow AIは、その攻撃対象領域と同じくらい広範囲に及ぶ重大なリスクをもたらします。 上位3つのリスクを深く掘り下げてみましょう。
1. データの漏洩と機密性の喪失
シャドーAIのユーザーは、AIモデルと対話する際に、意図せずにプライベートなユーザーデータ、企業データ、知的財産を漏洩する可能性があります。 これらのモデルは、大規模言語モデルのプロンプトなど、ユーザーのインタラクションに基づいてトレーニングでき、ユーザーから提供された機密性の高い顧客データは、NDAや競業避止契約に署名していない第三者がアクセスできるようになります。 このようなシナリオでは、機密性が損なわれ、悪意のあるアクターが公開された情報を有害な目的で悪用するデータ侵害が発生する可能性があります。
ここでは、実例を 1 つ紹介します。 複数のSamsungの従業員が独自のコードをChatGPTに貼り付けました 彼らの仕事を合理化するために。 ChatGPT は、ユーザーがオプトアウトしない限り、ユーザー入力でトレーニングできるため、Samsung のコードが将来のモデル リリースに含まれる可能性があります。
State of AI in the Cloud 2025
AI data security is critical, but staying ahead of emerging threats requires up-to-date insights. Wiz’s State of AI Security Report 2025 reveals how organizations are managing data exposure risks in AI systems, including vulnerabilities in AI-as-a-service providers.
2. 誤った情報とバイアスされた出力
シャドーAIシステムのユーザーは、AIモデルとのインタラクションによって生成された誤った情報に基づいて行動する可能性があります。 GenAIモデルは、答え方がわからないときに情報を幻覚で見ることが知られています。 1つの顕著な例は? 2 ニューヨークの弁護士が架空の判例の引用を提出した ChatGPTによって生成されたため、5,000ドルの罰金と信用の失墜が生じました。
バイアスは、AIの情報整合性に関するもう一つの差し迫った問題です。 GenAIモデルは、偏りがちなデータでトレーニングされているため、同様に偏った応答になります。 たとえば、ハウスキーパーの画像を生成するように求められた場合、 Stable Diffusionは人種的および性別の偏見を示しています ほとんどの場合、黒人女性のイメージを生成することによって。
AIモデルの出力に頼り、レスポンスをファクトチェックせずに使用する場合、財政的および評判上のダメージが発生し、回復が困難になることがあります。
3. 規制基準への違反
シャドーAIは、規制基準が満たされていることを確認する監査および監視プロセスによってまだ保護されていません。 世界中で、AIに関連する新しいGDPR規制や、AIに特化した新しいデータ保護規制が起草され、リリースされています。 EU AI法. ヨーロッパでビジネスを行う組織は、これらの新しい基準に準拠する準備ができている必要があります。 そして、将来のコンプライアンス要件は、次の「既知の未知数」の1つです。 AIセキュリティ それが分野の複雑さを増しています。
規制違反は、法的リスクだけでなく、ブランドイメージにもリスクをもたらします:結局のところ、AIの使用に関する世論は急速に変化する可能性があります。 コストに関しては、その複雑さと予測不可能性により、シャドーAIの財務コストはシャドーITの財務コストを上回ると見積もるのが妥当です。
個人の生産性の向上
シャドーAIに直接対処することで、組織は運用を合理化し、部門を超えたチームを強化することができます。 ここでは、組織が得ることができるものをご紹介します。
プロセス効率の向上
AIツールは、データ入力やスケジューリングなどの反復的なタスクをチームの負担から解放し、最も重要な仕事に集中できるようにします。 これらのプロセスを自動化すると、運用がスピードアップするだけでなく、エラーも減り、ワークフローがよりスムーズで信頼性の高いものになります。
個人の生産性の向上
AIは、日常的なタスクを自動化したり、複雑なタスクを支援したりすることで、従業員がより短い時間でより多くのことを成し遂げるのを支援します。 創造的なアイデアを生み出す場合でも、データの分析を行う場合でも、AI により、個人は自分が最も得意とすることに集中でき、全体的な生産性が向上します。
より良い顧客エンゲージメント
AIを活用したインサイトにより、顧客とのやり取りを顧客固有の好みやニーズに合わせて調整できます。 パーソナライズされた推奨事項と積極的なサポートにより、全体的なエクスペリエンスが向上し、より強力な関係と長期的なロイヤルティにつながります。
セキュリティとGRCチームへのサポート
AIは、セキュリティとコンプライアンスの取り組みを強化する上で重要な役割を果たすことができます。 これは、潜在的な脅威を特定し、インシデント対応を合理化し、従来のアプローチでは見逃されがちなギャップを埋めるのに役立ちます。 この追加のサポートレイヤーにより、セキュリティチームはリスクの先を行くことができます。
shadow AIを軽減するためのベストプラクティス10選
シャドーAIの使用は、多くの場合、既存のポリシーの弱点を浮き彫りにします。 従業員が不正なツールを使用する方法と理由を分析することで、ガバナンス フレームワークを改良し、より実用的で効果的なものにするための貴重な洞察が得られます。
注意深く管理された場合、シャドウAIは負担ではなく財産となり、あなたの組織がより賢く働くのを助けながら安全を維持するのに役立ちます。
より良い顧客エンゲージメント
AIを活用したインサイトにより、顧客とのやり取りを顧客固有の好みやニーズに合わせて調整できます。 パーソナライズされた推奨事項と積極的なサポートにより、全体的なエクスペリエンスが向上し、より強力な関係と長期的なロイヤルティにつながります。
セキュリティとGRCチームへのサポート
AIは、セキュリティとコンプライアンスの取り組みを強化する上で重要な役割を果たすことができます。 これは、潜在的な脅威を特定し、インシデント対応を合理化し、従来のアプローチでは見逃されがちなギャップを埋めるのに役立ちます。 この追加のサポートレイヤーにより、セキュリティチームはリスクの先を行くことができます。
shadow AIを軽減するためのベストプラクティス10選
シャドーAIの使用は、多くの場合、既存のポリシーの弱点を浮き彫りにします。 従業員が不正なツールを使用する方法と理由を分析することで、ガバナンス フレームワークを改良し、より実用的で効果的なものにするための貴重な洞察が得られます。
注意深く管理された場合、シャドウAIは負担ではなく財産となり、あなたの組織がより賢く働くのを助けながら安全を維持するのに役立ちます。
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シャドウAIを軽減するための10のベストプラクティス
シャドウAIを緩和し、ワークフローに安全に統合するための10の実用的なステップをここに示します。
1. 組織を定義する'のリスク選好度
組織の決定'のリスク許容度は、AI ソリューションをデプロイする前に重要です。 コンプライアンス義務、運用上の脆弱性、潜在的な評判への影響などの要素を考慮してください。 コンプライアンス義務、運用上の脆弱性、潜在的な評判への影響などの要素を評価します。 この分析では、厳格な制御が必要な場所と、より柔軟性を許容できる場所が浮き彫りになります。
リスク選好度が明確になったら、それを使用してAIの採用を導きます。 リスクのレベルに基づいてアプリケーションを分類し、リスクの低いシナリオから開始します。 リスクの高いユースケースでは、リスクを最小限に抑えながらイノベーションを成功に導くために、より厳格な制御を実施する必要があります。
2. 漸進的な AI ガバナンス アプローチを採用する
AIガバナンスで一度に多くのことを引き受けすぎると、チームを圧倒し、抵抗を生み出す可能性があります。 制御された環境または特定のチーム内でAIツールを試験的に導入することで、小規模に開始できます。 結果が観察されたら、ガバナンス アプローチを洗練させ、導入を徐々に拡大します。
この測定された戦略により、リスクを最小限に抑え、従業員の信頼を築きます。 チームは各フェーズでフィードバックを提供できるため、組織のニーズと実際の現実の両方に合わせた方法でガバナンス ポリシーを進化させることができます。
3. 責任あるAIポリシーの確立
従業員は、許容されるAIの使用に関する明確なガイダンスを必要としており、そのためには、明確に定義された責任あるAIポリシーが不可欠です。 このポリシーでは、処理できるデータの種類、禁止されている活動、および全員が従わなければならないセキュリティプロトコルを概説する必要があります。 また、データプライバシーの維持に重点を置きながら、機密情報が安全かつ一貫して取り扱われるようにするためのデータ管理慣行にも対処する必要があります。 さらに、すべての新しいAIプロジェクトに対して、組織による審査と承認を受けることを義務付けます'の実装前にIT部門。
このポリシーの定期的な更新も同様に重要です。 AIテクノロジーは急速に進化し、それがもたらすリスクも急速に進化しています。 ポリシーを、新しい課題や機会に適応する動的なリソースとして扱い、組織のニーズとセキュリティの優先事項に合わせます。
4. AI導入戦略に従業員を関与させる
従業員は、承認されたテクノロジーのギャップを埋めるために、シャドーAIツールを採用することがよくあります。 アンケートやワークショップを開催することで、彼らが使用しているツールやその背後にある理由を明らかにすることができます。 このインサイトは、ガバナンスの弱点を特定し、認可されたソリューションでニーズを満たす機会を特定するのに役立ちます。
従業員を巻き込むことで、AI イニシアチブが従業員のワークフローに合致していることを確認することができます。 このコラボレーションにより、ガバナンス戦略がより実用的になり、不正なツールへの依存が軽減されます。
5. 部門間で連携してAIの使用を標準化
AIの導入は組織の複数の領域に関わるため、すべてのチームの足並みを揃えることが重要です。 IT、セキュリティ、コンプライアンス、運用が連携して、AIツールの選択、統合、監視に関する一貫した標準を作成する必要があります。
統一されたポリシーは、監視を簡素化し、リスクを軽減します。 すべての部門が同じルールに従うと、セキュリティのギャップを見つけやすくなり、全体的な導入プロセスがより合理化され、効率的になります。
6. トレーニングを提供し、導入サポートを有効にする
AIのリスクとベストプラクティスについて従業員を教育することは、シャドーAIを減らすための最も効果的な方法の1つです。 保護方法など、彼らの役割に合った実践的なガイダンスに焦点を当てます 機密データ また、リスクの高いシャドウAIアプリケーションを避けます。
トレーニングと並行して、ヘルプデスク、詳細なガイド、デジタル導入ツールなどの継続的なサポートを提供します。 これらのリソースにより、従業員は責任を持ってAIツールを使用できるようになり、課題を安全にナビゲートする自信を得ることができます。
7. リスクとビジネスへの影響に応じてAIソリューションに優先順位を付ける
すべてのAIツールが同じように作られているわけではないため、まずは低リスクで価値の高いアプリケーションに注目してください。 機密データを扱わずに単純なタスクを自動化することで、最小限の露出で迅速な成果を上げることができます。 これらのツールは、AI の利点をチームに示すための基盤として機能します。
強力なガバナンスフレームワークを確立した後、より高度なツールを導入できます。 リスクの高いアプリケーションの場合は、より厳格な制御を適用して、潜在的なリスクに対するビジネス価値を効果的に管理します。
8. シャドーAIツールの使用を定期的に監査する
不正なAIの使用は、積極的に監視されない限り、隠されたままになる可能性があります。 定期的な監査を実施して、シャドーAIツールを特定し、そのデータセキュリティリスクを評価し、それらを削除すべきか、承認されたテクノロジースタックに正式に採用すべきかを決定します。
また、これらの監査では、従業員がAIをどのように使用しているかのパターンが明らかになり、ガバナンスを改善するための貴重な洞察を得ることができます。 特定のツールが承認なしに繰り返し使用される場合、それはあなたの認可された製品に対処が必要なギャップを示している可能性があります。
9. AIガバナンスに対する明確な説明責任を確立する
説明責任を割り当てることで、AIポリシーが効果的に実装され、監視されます。 AI の使用の監督、コンプライアンスの維持、リスクの管理を担当するチームまたはリーダーを指名します。 組織全体で彼らの役割と権限を明確にします。
AIガバナンスのための専用窓口を持つことで、コミュニケーションと意思決定が簡素化されます。 この明確さにより、リスクに迅速に対処し、ポリシーの施行に一貫性を持たせることができます。
10. AIガバナンスプロセスを継続的に更新する
AI技術は急速に変化し、それに合わせてガバナンスも進化していかなければなりません。 ポリシーの定期的なレビューをスケジュールして、新しいベスト プラクティスを組み込み、新たなリスクに対処し、進化するビジネス目標に合わせます。
AIガバナンスのための専用窓口を持つことで、コミュニケーションと意思決定が簡素化されます。この明確さにより、リスクに迅速に対処し、ポリシーの施行に一貫性を持たせることができます。
ターンアラウンドとリスクのバランスを取るためのベストプラクティス
1つの戦略は、ターンアラウンドとリスクの可能性に基づいてAIソリューションを導入することです。 関心のあるAIソリューションを定義するために、委員会はワークショップや調査を通じて従業員からのフィードバックを求める必要があります。
まず、ターンアラウンドが高く、リスクが低い関心のあるAIソリューションを導入します。 これらは、会話ログを保持せず、クエリにアクセスできず、明示的な同意が与えられない限り、モデルトレーニングにユーザー操作を使用しないオンプレミスまたはサードパーティのソリューションである可能性があります。 次に、リスクの高いターンアラウンド AI ソリューションの計画を開始し、その間にリスクの低い AI ソリューションを開発します。
機密性の低いワークフローの場合、 良い解決策は、既存のサードパーティの AI システムへのゲート API アクセスを提供し、入力と出力の両方にデータの機密性とプライバシー要件の保証を導入することです。 より機密性の高いワークフローの場合、最も安全なアプローチは、データを外部システムに転送するリスクがないため、データが存在する AI ソリューションを開発することです。
新しい AI オファリングのサポートを完了するには、インサイトを収集し、ウォークスルー、ワークフロー、コンテキスト ヘルプを配置して、正しい使用を保証するのに役立つデジタル アダプション プラットフォームで関連情報を共有する必要があります。
Wizで影のAIを発見
組織は、知らないものから身を守ることはできません。 シャドーAIを明らかにするには、チーム内およびチーム間の透明性を奨励し、サポートすることが最初のステップです。 次のステップは、AIソリューションの不正な実装と使用を検出できる自動化ソリューションを設定することです。
Wizは、クラウドネイティブアプリケーション保護プラットフォーム(CNAPP)として初めて提供した製品です。 AIリスクの軽減 私たちの AIセキュリティポスチャマネジメント(AI-SPM) 解決。 AI-SPMにより、組織はAIパイプラインを完全に可視化し、AIの設定ミスを検出して安全な構成基準を適用し、AIモデルやデータへの攻撃経路をプロアクティブに排除することができます。
詳細については、次のWebサイトをご覧ください。 Wiz ドキュメント (ログインが必要)、またはスケジュールして自分の目で確かめてください。 ライブデモ 今日！
