#AIガバナンス
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AI開発セキュリティ実践：AIに書かせたものを、どう守るか
AIで作る側のためのセキュリティ連載。エージェントに渡す権限の設計、Hooks でのガードレール、生成AIツール側の設定、生成コードのレビュー観点、デプロイ基盤の本番前チェックまでを全12回で扱う。
業務AI安全利用ガイド：使う側が毎回下す5つの判断
AIを業務で安全に使うための判断軸を、利用者の目線で6回に整理したシリーズ。どのAIか・何を入れるか・何を見られるか・回答は正しいか・使ってよいか。Microsoft Copilot を題材に扱う。
AI導入ガバナンス解説：リスク・法律・統制を実装可能な仕組みに落とす
生成AI導入における統制（ガバナンス）を、リスク地図→法律3論点→Who/What/Whereの三段で整理した解説シリーズ。中核は第2回。
第1回 判断の枠組み — 5つの確認点と入力の3段階判断
業務AI安全利用ガイド第1回。AI利用のリスクを5つの確認点に分解し、安全性の3層モデル、入力してよいかを決める3段階判断、設定変更より先にすべき環境選びを整理する。
第1回 生成AIの全体像 — パラダイムシフトと4大リスク
生成AI導入ガバナンス解説シリーズ第1回。知能の限界費用ゼロ化、4大用途、4大リスク、3つの防壁、成功・失敗ケーススタディ。
第2回 業務AIは何を見ているか — 「学習されない」の正確な範囲
業務AI安全利用ガイド第2回。Microsoft Copilot の参照3系統、環境とアカウントで変わるデータの扱い、「基盤モデルの学習に使われない」が何を保証しないのか、残るのは権限と習慣のリスクという整理。
第2回 生成AIの統制（ガバナンス）— 条件付きで「使える」状態を設計する
生成AI導入ガバナンス解説シリーズ中核。リスク5領域→法律3論点（著作権・秘密情報・ハルシネーション）→Who/What/Whereの3軸＋3社のガバナンス型を解説。
第3回 Shadow AI — 同じ作業でも、開く場所で管理の外に出る
業務AI安全利用ガイド第3回。未承認AIの利用が悪意ではなく便利さから生まれる構図、日常業務に潜む4つの入口、一度出た情報を追えなくなる理由、未承認AIかどうかを見分ける5つの軸。
第3回 生成AIの導入戦略 — 95%失敗の罠と5%成功企業の行動原則
生成AI導入ガバナンス解説シリーズ第3回。95%失敗の現実、3つの罠（実験・配置・混同）、Defend/Extend/Upend、Productivity Leak、5%企業の行動原則。
第4回 ハルシネーション — 出ない前提ではなく、出る前提で確認する
業務AI安全利用ガイド第4回。もっともらしい誤りが生まれる仕組み、誤りが出やすい4場面、照合すべき4種類、確認の4手順、影響と対外性で決める確認強度、検証しやすい回答を作る依頼文5つの型。
第5回 権限と過剰共有 — AIは権限を突破しない、見つけやすくするだけ
業務AI安全利用ガイド第5回。「既存のアクセス権」の実像、Copilot が本人の権限の範囲でしか動かない仕組み、導入で表面化する過剰共有、利用者では塞げない問題に対する組織側の4つの手立て。
第6回 生成AIツール側の設定で守る — 開発者と管理者が実際に触る項目
ChatGPT / Claude / Gemini の管理者設定を横断比較し、学習利用・保持期間・共有範囲・コネクタ・監査ログ・SSO の7軸で何が設定でき、何が設定では解けないかを整理する。個人プランと法人プランの断絶、設定の優先順位、設定が効いていることの確認方法まで扱う。
第6回 生成物と外部入力 — 使ってよいか、記録してよいかを分ける
業務AI安全利用ガイド最終回。AI生成物と著作権の4つの確認軸、引用リンクが証明しないもの、プロンプトインジェクションへの現実的な対処、会議の文字起こしと「作れる ≠ 記録してよい」、安全利用の5原則。
第7回 AI生成コードのレビュー観点 — 何を見て、AIに何をレビューさせるか
AI生成コードのレビューを「機械が確実にやる層・AIにやらせる層・人間が必ず見る層」に分け、OWASP Top 10:2025 と ASVS 5.0.0 を土台にした観点リストと、そのまま使えるレビュー依頼テンプレートをまとめます。
第12回 運用と初動 — 気づける状態を作り、起きたときに順番を間違えない
AI開発セキュリティ実践の最終回。何を記録し何を記録しないか、気づく経路の三本立て、事故が起きたときの初動5手順とよくある順番の間違い、四半期ごとの棚卸し、そして全12回を3層モデルへ戻して5つの原則にまとめます。