業務における生成AIやAIエージェントの活用が急速に進む昨今。
セキュリティリーダーの80%が「AIエージェントが新たなセキュリティの課題をもたらす」と考えています。

本書では、ルールを設ける「前」に必ず行うべき重要なアプローチを解説しています。

システム側の防御だけでは防げない「AIリスクの本質」

セキュリティ対策として、システム側の防御設定を強化する企業は多いでしょう。
しかし、「システム側の防御設定は整えたはずなのに、なぜ問題が起きるのか？」という声も多く聞かれます。

その原因は、「人がAIをどう使うか」に対するガバナンスを後回しにしていることにあります。
AIやエージェントはあくまでツールであり、それをどう使うかは「人」次第です。

利用の実態を把握しないまま、ただ禁止や制限のルールだけを作っても、結果的にルールが形骸化してしまう危険性があります。

本書の読みどころ

• ルールより先に必要な“見える化”の重要性

• 提供者（開発者）の視点： 設計の初期段階から“人の使い方”を見越す「DevSecOps」の考え方

• 運用者の視点： 業務利用時の行動を観察し、継続的に見直すためのヒント

自社の状況を正しく理解し、無理のない、実効性あるルール設計の具体的なステップと仕組み化のヒントをまとめています。

目次

• はじめに
• なぜ“人の使い方”が論点になるのか？
• 提供者(開発者)のための視点: 設計・実装フェーズでの“人の使い方”を把握
• 運用者のための視点: 業務利用時の“人の使い方”の観察と制御
• 「まず把握する」ことがガイドライン策定の出発点
• まとめ

こんな方におすすめ

• AIの利用ルールが未整備でお悩みの方

• 従業員のAI利用実態を正確に把握したい方

• これからAI利用のガイドラインを作成する方

• AI開発にセキュリティを組み込みたい開発担当者

• リスクや異常操作を早期に検知したい運用担当者

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