セキュリティ担当者のための生成AIセキュリティ

最終更新日：2026年7月31日

背景

生成AIの進化やAIエージェントの登場により、あらゆる企業で導入が爆発的に進んでいます。しかし、この劇的な普及スピードに対し、組織のセキュリティやガバナンス体制の構築が追いついていないのが実情です。具体的には、従業員が未承認のAIを業務で使ってしまう「シャドーAI」等による情報漏洩リスクや、不正確な出力による業務品質の低下などが顕在化しています。さらに、高度化するサイバー攻撃によってセキュリティ担当者の負荷は増大しており、人手だけでの対応は困難になりつつあり、セキュリティ業務の効率化が求められています。

こうした背景を踏まえ、当プロジェクトでは、生成AIやAIエージェントによってセキュリティ担当者が直面している課題を解決することを目標に、2つの観点から成果物を作成しました。

ガバナンスの観点では、生成AIやAIエージェントに対する既存ガイドラインは理想論に寄りがちで、企業が自社の実態に即して使える実践的な指針が不足している、という課題を解決するため、企業が自社の状況に応じ、根拠を持ってAIリスクを評価し対策を判断できる状態を目指し、セキュリティ担当者向けの実務指針として「手引書」をまとめました。

業務効率化の観点では、生成AIを活用した場合の定量的な評価データが不足しており、活用可能性のある業務・モデル・評価方法が分からない、という課題に対し、コスト・リスクを正しく把握した上で導入・活用できる状態を目指し、3つのセキュリティ業務における生成AIの活用可能性を実証的に検証した「検証レポート」を作成しました。

本成果物が、生成AIを活用したセキュリティ業務の高度化と、安全なAI導入の推進に取り組む企業の一助となれば幸いです。

プロジェクトメンバー一同

成果物の構成

1. 生成AIおよびAIエージェントを安全に活用するための手引書

第1章　はじめに: 本手引書の背景、目的、AI関連用語の定義、想定読者と活用イメージについて説明します。
第2章　全社AIガバナンス: AIガバナンス体制の整備、利活用ガイドラインの策定、シャドーAIへの対応方針など、全社レベルでの統制の考え方を整理します。
第3章　AIシステムのライフサイクル: 企画、調達、技術検証・設計、運用、廃棄の各フェーズにおけるセキュリティ対策を示します。
第4章　AIシステムによる発生被害: 生成AIやAIエージェントの利用、あるいはサイバー攻撃や誤用によって引き起こされる可能性のある7つの主要な発生被害を定義し、事例とともに解説します。
第5章　AIシステムの固有リスク評価: 定義された発生被害ごとに、AIシステムの対象業務や扱う情報に基づいて固有リスク（影響度の大きさ）を測るための評価観点と判定基準を提示します。
第6章　対策の効果と残存リスク: 「技術要件」「運用対策」「人的統制」に分類された具体的な対策と発生被害との対応関係、および実務上直面しやすい2つの課題へのアプローチを整理します。
第7章　おわりに: 本手引書の全体を総括し、急速に進化するAI技術を企業が安全かつ効果的に業務活用することの重要性と今後の期待について述べます。
付録　発生被害ごとの対策の進め方: 7つの発生被害ごとに「まず取り組むべき基本対策」と「固有リスクに応じて追加する対策」の具体的な組み合わせ、残存リスク、運用上の留意点を詳述します。

2. セキュリティ業務への生成AI活用可能性検証レポート

第1章　はじめに: 本レポートの目的、対象読者、免責事項および著作権について説明します。
第2章　検証概要: 検証対象のLLMモデル選定方針、評価手法、検証環境の概要を紹介します。
第3章　メール解析: 不審メールの検知における生成AIの性能を評価し、実業務への適用可能性を議論します。
第4章　Threat Intelligence照合: 脅威情報と自社資産表の照合業務における生成AIの活用可能性を検証します。
第5章　セキュリティ戦略: 突発的な対外脅威の発生を想定し、セキュリティ戦略文書の修正業務における生成AIの適用性を評価します。
第6章　まとめ・おわりに: 3業務の検証結果を総括し、生成AIのセキュリティ業務への適用に関する知見と今後の展望を示します。

成果物（ダウンロード）

更新履歴

2026年7月31日

「セキュリティ担当者のための生成AIセキュリティ」を公開しました。