AI（セキュリティも含む）（２０）

脆弱性診断の高度化：データリスク可視化と対策優先順位付け

診断における戦略的な焦点の欠如という課題
Webアプリケーションやサーバーの脆弱性診断を外部ベンダーへ委託する企業は多いものの、診断範囲や深さが不明確なままでは、重大なデータリスクを見落とす危険性があります。特に、予算や期間の制約がある中で、対策の着手点や優先順位付けが困難となり、結果としてセキュリティ対策が後手に回るケースが散見されます。

過去にツールによる簡易診断しか実施していない、あるいは1年以上診断を実施していない企業では、ECサイトや個人情報・決済情報を扱うサービスにおいて、不正利用や情報漏洩のリスクが加速度的に高まっています。サービス拡大や新機能追加のタイミングは、脆弱性が新たに発生しやすいデータリスクの高まる局面として、特に注意が必要です。

このような状況下で企業に求められるのは、単に「チェックリストを埋める」診断ではなく、リスクを正確に可視化し、対策の優先順位を明確に示す「質の高い」診断です。

「攻撃者視点」によるリスクの戦略的洗い出し
脆弱性診断において最も重要となるのは、単なる網羅性の確保ではなく、「攻撃者視点」で潜在的なデータリスクを洗い出し、その深刻度に基づいて優先順位を付けることです。

「Webアプリケーション診断」の1つは、この課題を解決するための実践的なソリューションです。同サービスでは、世界トップクラスのセキュリティエキスパートが、ツールでは検出困難な論理的な脆弱性（ビジネスロジックの欠陥を含む）までを手動で評価します。

1万2,600件以上の実績に基づいた客観的評価により、自社システムのセキュリティリスクをデータドリブンに可視化し、どの領域の対策が投資対効果の観点からも急務であるかを明確に示します。これにより、情報システム部門や開発部門の担当者は、実行可能な対策にリソースを集中させることが可能となります。

Copilot導入とガバナンス：AIを業務改善の切り札にするために
Microsoft 365環境におけるCopilot導入の加速
生成AIの急速な普及を背景に、Microsoft 365を導入している多くの企業において、Copilotの追加導入が急速に進行しています。会議の議事録作成、資料作成の効率化、そしてデータ分析の迅速化など、多様な業務効率化への期待が高まっています。特に中堅・中小企業においては、**「限られた人材で最大の成果を上げるための切り札」**として、Copilotの導入検討が戦略的に進められています。

「使いこなせないAI」がもたらすデータガバナンスリスク
Copilotは非常に有用なツールですが、「何でもAIに任せられる」という誤解や、十分な教育・運用ルールがないままの利用拡大は、新たなリスクを生み出します。

誤情報の取り込み： AIの成果をそのまま鵜呑みにし、誤った情報を業務プロセスや意思決定に取り込んでしまうリスク。これは、データアナリストとして最も懸念すべき「質の低いデータによる意思決定」に直結します。

投資効果の損失： 自社の業務フローに対して、どのCopilot機能をどう活用すべきかが不明確な場合、導入しても十分に活用されず、投資効果が最大化されないリスク。

シャドーITと情報漏洩： 全社導入に慎重になる企業で、積極派の社員がChatGPTなどの外部サービスを独自に利用し、結果として機密データの漏洩や業務トラブルを招くシャドーITのリスクが増加します。

包括的なサポートによる定着化と投資対効果の最大化
Copilotを業務フローに沿って正しく使いこなすための「実践トレーニングサービス」が、導入成功の鍵となります。AIの得意領域と不得意領域を理解し、その出力を批判的に評価できる能力を現場社員に養うことで、安心して利用できる環境を構築できます。

提供されるサービスは、教育機会を広く提供するため、**参加人数に関わらず定額制（例：70万円）**のオンライン研修にも対応しています。

さらに重要なのは、教育と同時にガバナンスのフレームワークを確立することです。

アセスメント： Microsoft 365環境のセキュリティ課題や既存の導入障壁を事前に洗い出します。

ガイドライン策定： AIの安全な利用とデータ取り扱いに関する利用ガイドラインを策定します。

構築支援： 必要に応じてMicrosoft 365環境の構築支援を行い、セキュアな基盤を整備します。

これらの包括的なサポートを通じて、Copilotの全社的な定着化を促し、企業はAIへの投資効果を最大化する道筋を確立することが可能となります。