Gartnerの最近の分析によると、2027年までに、人工知能関連データ漏洩の40％以上が生成AI（GenAI）の誤用によるものになると予測されています。GenAI技術の急速な普及に伴い、企業や組織はデータガバナンスとセキュリティ対策の策定に大きな課題に直面しています。特にデータローカリゼーションの観点から、これらの技術は集中的な計算能力を必要とするため、問題はさらに深刻化しています。
Gartnerの副社長アナリストであるJoerg Fritsch氏は、組織がGenAIツールを統合する際に、十分な監視が不足していることが、意図しない越境データ転送につながっていると指摘しています。「従業員がGenAIツールを使用して機密性の高い情報を送信した場合、そのツールやAPIが不明な場所でホストされていると、セキュリティリスクが生じます。」と述べています。これらのツールは承認された商業用途に使用できますが、潜在的なセキュリティリスクは無視できません。
Gartnerが指摘する重要な課題として、世界的に一貫性のあるベストプラクティスとデータガバナンス基準が不足していることも挙げられます。このギャップにより市場が断片化され、企業は特定の地域向けに戦略を策定せざるを得なくなり、グローバルでのAI製品やサービスの有効活用を阻害しています。Fritsch氏はまた、「データフロー管理の複雑さと、ローカライズされたAIポリシーによる品質維持の問題により、運用効率が低下する可能性があります。」とも述べています。
機密データを保護し、コンプライアンスを確保するために、企業はこれらのリスクに対処するために、AIガバナンスとセキュリティへの投資が必要です。Gartnerは、2027年までに、特に主権AIの法律や規制の枠組みの中で、世界的にAIガバナンスが求められるようになると予測しています。必要なガバナンスモデルをタイムリーに統合できない組織は、競争上の不利に直面することになります。
AIデータ漏洩に関連するリスクを軽減するために、Gartnerは企業に対し、以下の戦略を採用することを推奨しています。まず、国際的な規制の遵守、意図しない越境データ転送の監視などを含む、データガバナンスの強化です。次に、AIの導入とデータ処理の透明性と監視を向上させるためのガバナンス委員会の設立です。最後に、暗号化や匿名化技術などの高度な技術を採用して機密情報を保護する、データセキュリティの強化です。
企業は、AI技術関連の信頼、リスク、セキュリティ管理（TRiSM）製品と能力への投資も奨励されています。これには、AIガバナンス、データセキュリティガバナンス、プロンプトフィルタリングとレッドアクション、および合成生成非構造化データが含まれます。Gartnerは、2026年までに、AI TRiSMコントロールを実装した企業は、不正確な情報の発生を少なくとも50％削減し、誤った意思決定のリスクを軽減すると予測しています。
重要なポイント：
🔍 AIデータ漏洩の40％以上は生成AIの誤用が原因となる。
🛡️ 企業はデータガバナンスを強化し、コンプライアンスとセキュリティを確保する必要がある。
📈 AI関連の信頼、リスク、セキュリティ管理製品への投資は、誤情報の発生を大幅に削減する。
