生成AI活用のリスクを考慮した情シスの統制戦略とは

近年、生成AIの利用は急速に広がり、多くの企業でその活用が進んでいます。しかし、その一方で、生成AIの導入に伴うリスクもまた高まっています。特に、現場主導での生成AI利用が増える中、従来のセキュリティ対策が効果を発揮しきれないケースが目立つようになっています。この状況を受けて、情報システム部門の役割は非常に重要になっています。

現状の課題

生成AI、特にChatGPTなどのツールは、業務効率を向上させるための強力な助けとなりますが、同時に情報の入力内容が可視化できないという課題を抱えています。つまり、従業員がどのような情報を生成AIに入力しているかを把握できず、機密情報や個人情報が意図せず流出する可能性があります。この「見えないリスク」を放置することはできませんが、従来のSASE（Secure Access Service Edge）環境は、通信の可視化や制御が不十分で、業務の実情に合わせた運用が難しいのが現実です。

情シスの判断が求められる時代

生成AIが業務に浸透する中で、情報システム部門には「どの程度の情報流出を許容するべきか」「どのようにリスクを統制すべきか」という判断が求められています。多くの企業では、この判断がなされないまま、実際の運用が続いており、リスクを軽視することはできません。

新たなアプローチの提案

このような課題に対して、本ウェビナーでは、既存のSASE環境を大きく変更することなく、生成AI利用の実態を可視化し、制御するアプローチを提案します。具体的には、Check Point Browser Securityを利用して、ブラウザを起点にした情報の把握とリスクに応じた柔軟なポリシー制御の方法について解説します。従来の「許可・拒否」の二択を超え、実用的なセキュリティ対策を講じるための考え方をご提示します。

参加者への期待

このウェビナーは、生成AIの活用に不安を感じている情シス担当者、ChatGPTなどへの入力内容の管理ができていない方、また既存のSASEではAI利用の可視化や制御が不十分だと感じている方に特におすすめです。また、AI活用を停止せず、現実的な統制の方法を模索している方々も、積極的にご参加いただきたい内容となっています。

情報システム部門の役割や責任が新たに問われる中、必ず押さえておきたい情報や戦略をお伝えし、参加者の皆様が何を把握し、どこまで制御すべきかの指針を持ち帰っていただけるようにしたいと考えています。