AI活用のリスクを徹底解剖！新たなフレームワークで安全対策を強化

AI活用の安全性を考える

最近、企業でAIの導入が急増していますが、それに伴って特有のリスクも明らかになっています。株式会社MONO BRAINが公開したレポート「企業のAI活用におけるリスク列挙フレームワーク（2026年5月版）」は、80種類のAIリスクを徹底的に整理し、企業が自社のリスクをしっかり把握できるよう支援しています。このレポートは、ユースケース、AI構成要素、入力データの3つの観点からリスクを洗い出しています。

AI活用の拡大とそのリスク

企業の業務におけるAIの活用が進む中、ChatGPTやAI議事録ツール、顧客対応AIなど多彩なAIツールが導入されています。しかしながら、それらの活用は新たなセキュリティリスクを伴います。例えば、シャドーAIの利用や顧客情報の外部AIへの入力、プロンプトインジェクションによる情報漏えいが挙げられます。これらのリスクは、従来のITセキュリティ対策では見過ごされがちです。

AIリスクを体系的に把握

本レポートでは、AIリスクを「業務」「構成」「データ」の3軸で整理し、企業が抱えるリスクを具体的に示しています。

1. ユースケース別のリスク

この観点では、AIがどの業務で利用されているかに基づいて、そのリスクを整理しています。例えば、社内ナレッジ検索や顧客対応AI、営業支援AIなど、業務によってリスクが異なります。

2. AI構成要素別のリスク

AIシステムに含まれる機能や技術に着目し、そのリスクを評価します。RAGや画像生成、音声認識といった要素が、どのようにリスクに影響を与えるかを分析します。

3. 入力データ種別のリスク

入力されるデータがどのようなものであるかも重要です。個人情報やセンシティブ情報、顧客情報など、データの種類によって情報漏えいの影響は大きく変わります。

リスクは利用状況によって変化

同じAIツールでも、その利用方法によってリスクの種類が異なることがあります。例えば、AIが社内文書を参照する場合、権限外情報の出力リスクが高まることがあります。加えて、AIエージェントがCRMシステムと連携する場合には、不正な操作が行われる可能性も否定できません。このように、AI利用はその状況によって多角的にリスクを評価する必要があります。

AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」

「MODEL SAFE」は、AI特有のリスクから企業を守るために開発されたセキュリティプラットフォームです。具体的には、プロンプトインジェクションやAIサプライチェーン攻撃、機密データ流出などの脅威に対応できます。その機能は、自社開発AI向けのモデルスキャンやランタイム監視、外部AI利用者向けのマスキング技術を備えています。

まとめ

企業がAIを安全に活用するためには、まず自社のAIリスクを正確に把握し、適切な対策を講じることが必要です。MONO BRAINが提供するレポートは、その第一歩として非常に有用です。業務の特性やリスク要因を理解して、より安全なAI利用を目指しましょう。

このレポートは無料でダウンロードできますので、ぜひ一度チェックしてみてください！

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【株式会社MONO BRAIN 会社概要】
代表者：加藤真規
所在地：東京都渋谷区
事業内容：AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」の開発・運営
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