AI Access Security
従業員のAI利用を
保護
セキュリティやコンプライアンスを損なうことなく、
組織全体でのAI導入を実現します。
概要とメリット
安全で積極的なAI活用を支援
企業全体でAI導入を加速
可視性、制御、信頼を確保する統一ガバナンスにより、安全でスケーラブルなAI活用を実現します。
シャドーAIによる漏えいリスクの低減
組織全体のAI可視性を継続的に確保し、リスクをプロアクティブに検知・測定・低減します。
手作業による再構築なしで監査に対応
完全なAIインタラクション記録で、報告とコンプライアンスを効率化し、即座に監査対応が可能になります。
背景と重要性
AI導入とAIガバナンスの差が拡大
半数近くの組織が、今後1年以内にシャドーAIツールに起因とするセキュリティ インシデントの発生を予測しています。しかし、ほとんどの組織はこれらを検知する能力を備えていません。AIが大規模言語モデル（LLM）をベースにしたスタンドアロンアプリから埋め込みアプリ、自律型エージェント、MCP（Model Context Protocol）サーバーに進化するにつれて、リスクが増大しています。
従来のセキュリティは、クラウドアプリへのアクセス保護を目的としています。そのため、AIとのやり取りの検査、エージェントの挙動の管理、取締役会や規制機関に提出できる監査証跡の提供までは想定されていません。
製品の詳細
可視性と制御を備え、安心してAIを活用
企業全体でAI導入を加速
導入初期からあらゆるレイヤーのガバナンスを効かせ、AIイニシアチブをシームレスに拡大します。セキュリティチームは、AI利用を安心して承認できます。経営陣も、AI導入の拡大に伴うリスクが適切に管理されていることを確認できます。
新しいAIツール、アプリ、エージェントを導入しても、同様の可視性、ポリシー適用、フォレンジック機能が適用されます。管理されていないリスクを生じさせることなくAI戦略を拡大できます。
未承認または未監視のAIによるリスクを最小化
組織全体のAIアクティビティを完全かつ継続的に把握できるようになります。以前は見えなかったリスクが、測定・管理可能なものになります。
AIがスタンドアロンツールから埋め込みアプリ、自律型エージェントへと広がっても、利用状況や挙動を可視化できます。AI環境が複雑化しても、管理外のリスクを抑え、セキュリティ体制を強化できます。
手動の証跡再構築なしで監査に対応
すべてのAIとのやり取りについて、完全なフォレンジック記録を作成します。やり取りを開始したユーザー、AIの実行内容、関連するデータ、適用されたポリシーの記録を確認できます。
断片化されたログからのエビデンスを何週間もかけて収集することなく、取締役会、規制機関、監査人に迅速かつ簡単にレポートを提出できます。AIへの規制上の監視が強まるなか、継続的な監査対応を業務負担から戦略的な強みへと転換します。
AIの検出とインベントリ
自社開発、サードパーティ、埋め込みのAIアプリケーションに加え、カスタムまたは管理対象のAIエージェント、ツール、統合、外部サービス、MCPサーバーを検出し、インベントリを作成します。
AI実行時の可視性
プロンプトのログだけでなく、動作レベルのテレメトリを使って、運用中のAIシステムの挙動を継続的に可視化します。
エージェント、ツール、MCP経路全体のアクティビティを関連付け、複数ステップにわたる実行の流れを把握できるようにします。
実行時のリアルタイム検査と制御
ユーザーの意図を解釈して、AIインタラクションを実行時に評価します。タスクの目的に照らしてプロンプト、出力、モデルの動作を検査します。
18の内蔵検出機能により、テキスト、画像、PDFの内容を分析し、正当な動作と、通常とは異なる動作や操作された動作を区別します。
ポリシーの強制適用
エージェント、ツール、MCP接続においてポリシーを実行時に適用します。
アプリケーションを書き換えることなく、その時点で発生している内容に基づいて、アクションのブロック、マスキング、制限、エスカレーションといったガードレールを適用します。
インシデント レスポンスとSOC統合
AI関連のセキュリティ イベントを既存の企業内ワークフローへ組み込みます。
SIEMやSOARのプラットフォームと連携して、SOC運用やガバナンス、インシデント対応をサポートします。実際のセキュリティインシデントとガバナンス違反を区別します。
フォレンジックと監査に耐えうる証跡
あらゆるAIインタラクションに対し、フォレンジック記録を生成します。誰が開始し、何が発生し、どのデータが使用され、どのポリシーと適用措置が実施されたかを記録します。
トランザクション全体を再構築し、発信元のユーザーやセキュリティ コンテキストと関連付けながら、ユーザーから結果までの完全な経路を追跡します。
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デモのリクエスト
FAQ
FAQ
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AI導入を全社規模で安全に進めるには、どうすればよいでしょうか？
単にアクセスを制限するだけでは不十分です。AIの導入を安全に拡大するには、すべてのAIインタラクションに対して、継続的な実行時のガバナンスを適用する必要があります。主な手順は以下のとおりです。単にアクセスを制限するだけでは不十分です。AIの導入を安全に拡大するには、すべてのAIインタラクションに対して、継続的な実行時のガバナンスを適用する必要があります。主な手順は以下のとおりです。
- すべてのAI使用状況を検出：承認済み、未承認、組み込み、エージェントベースのAIシステムをすべて可視化します。
- 実行時の動作を監視：マルチステップ ワークフローにおいて、AIシステムが実際に実行する処理を追跡します。
- ポリシーをリアルタイムで適用：意図とコンテキストに基づいて、アクションをブロック・マスキング・制限します。
- SOCワークフローと連携：AI関連イベントをSIEMやSOARのツールに送り、一貫したインシデント対応を実現します。
- 完全なフォレンジック記録を維持：誰がやり取りを開始し、何が起き、どのポリシーが適用されたかを記録します。
このアプローチにより、組織はAIを安全に拡張するために必要な可視性、制御、監査可能性を得られます。
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企業のAI実行環境を守るには、どのようなセキュリティ機能が必要ですか？
AIの挙動を可視化し、その意図を評価した上で、リスクのあるアクションを即座に制御できる機能が不可欠です。主な機能は以下のとおりです。AIの挙動を可視化し、その意図を評価した上で、リスクのあるアクションを即座に制御できる機能が不可欠です。主な機能は以下のとおりです。
- AIの検出とインベントリ：すべてのAIアプリ、組み込み機能、エージェント、ツール、統合、MCPサーバーを識別し、監視の目を逃れて動作するAIを排除します。
- AI実行時の可視性：AI動作の各段階（エージェント→ツール→MCP→外部サービス）を表示し、通常とは異なる動作や安全でないアクティビティを明らかにします。
- ランタイム検査と適用：プロンプト インジェクション、データ漏えい、過剰な権限を持つツールの利用などの脅威を検知します。アクションを即座にブロックまたは制限します。
- ポリシーの一元的な統合管理：コードの変更なしでエージェントやツール全体にガードレールを適用し、拡張性と一貫性を備えたガバナンスを実現します。
- SOC連携とインシデント対応：AIイベントをSIEMまたはSOARツールに送信し、アナリストが既存のワークフローを用いて、トリアージして対応できるようにします。
- 完全なフォレンジック監査証跡：あらゆるインタラクションを完全なコンテキストと共に記録し、調査、コンプライアンス、報告に対応します。
これらの機能により、AIの導入が進んでも、企業はAIの挙動をリアルタイムで制御できます。
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従来のクラウド セキュリティでは、なぜAIガバナンスに不十分なのですか？
従来のクラウド セキュリティは、アクセス制御を目的としており、AIのモデルやエージェント、ツールのリアルタイムな挙動までを制御できないからです。AIは実行中に以下のようなリスクが発生します。従来のクラウド セキュリティは、アクセス制御を目的としており、AIのモデルやエージェント、ツールのリアルタイムな挙動までを制御できないからです。AIは実行中に以下のようなリスクが発生します。
- プロンプト インジェクションまたは改ざん
- 意図しないツールの呼び出しや外部APIのリクエスト
- モデル出力を通じたデータ漏えい
- マルチステップ自律型エージェント動作
これらは、IDログ、構成スキャン、ネットワークルールのいずれにも表れません。したがって、効果的なAIガバナンスには、実行時の検査、意図の把握、挙動を認識するポリシーが必要です。従来のクラウド セキュリティは、これらを提供することを想定して設計されていません。
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セキュリティチームが、未承認の「シャドーAI」を検知し制御するには、どうすればよいでしょうか？
管理外のAI利用を継続的に把握し、ランタイム ガードレールを適用してリスクのある挙動を制限することで、シャドーAIを効果的に制御できます。このプロセスには以下が含まれます。管理外のAI利用を継続的に把握し、ランタイム ガードレールを適用してリスクのある挙動を制限することで、シャドーAIを効果的に制御できます。このプロセスには以下が含まれます。
- すべてのAIアクティビティを検出：未承認のアプリ、埋め込み機能、エージェント、外部AIサービスを可視化します。
- リスクを評価：各システムにおけるデータの露出、権限、行動パターンを評価します。
- ランタイム コントロールを適用：安全でないアクションのブロック、機密データのマスキング、ツール使用の制限を即座におこないます。
- SIEMまたはSOARと統合：既存のSOCワークフローにイベントを送信し、インシデントとガバナンスの問題を区別します。
- 承認済み使用を標準化：シャドーAIを、管理されたポリシー制御ワークフローに移行させます。
隠れたリスクを低減しながら、責任あるAI導入を可能にします。