はじめに：AI活用が進むほど「見えない経路」が増える

生成AIやAIエージェントの業務導入が進むと、入力（プロンプト）、出力（応答）、そして裏側のデータ連携（API・コネクタ）が一気に増えます。
ところが統制は「利用禁止」か「自己申告頼み」になりがちで、現場は止まり、リスクは残る――というねじれが起きます。そこで注目されるのが、AIの利用を前提に“可視化→制御→検証”まで一貫させるNetskope One AI Securityのアプローチです。

現状の課題：加速するAIリスクの多様化

AIの活用が進む中、AIリスクの多様化も同じスピードで進んでいます。
一般的なSaaSと同様、どのAI/SaaSが使われ、誰がどんな操作をしているのか、というシャドーITならぬ“シャドーAI”が最初の懸念点ではありますが、AIのリスクは更に拡大しています。
(シャドーAI対策については、ぜひ ｢企業で契約すれば問題ない」と思い込んでいませんか？生成AI活用のガバナンス強化にNetskopeが最適なワケ をご覧ください。)

プロンプトインジェクション・ジェイルブレイクによる不適切応答の生成：
悪意のあるプロンプトによってAIの安全制御が回避され、本来禁止される情報の出力や危険な回答が生成されるリスク

シャドーMCPによる機密情報の意図しない外部連携：
利用者や管理者が把握していないMCPサーバーへAIエージェントが接続し、企業データが予期せず外部システムへ送信されるリスク

社内RAG・自社AIアプリからの機密情報漏洩：
自社開発AIやRAG基盤がLLM APIへ送信するプロンプトやファイルに機密情報が含まれ、外部AIサービスへ流出するリスク

本番運用後に発覚するLLMの脆弱性：
モデルやプロンプト設計の不備により、情報漏洩や不適切応答が可能な状態のまま本番展開されるリスク

4つの新機能（概要）：AIを止めずに可視化・制御するポイントを増やす

上記AIリスクに対し、Netskopeでは下記4つの主要AI Security機能により、高い安全性を担保します。

AI Guardrails：プロンプト / 応答のリアルタイム検査
入力と出力をその場で点検し、インジェクション、ジェイルブレイク、不適切コンテンツを検知します。重要なのは“ブロック一択”ではなく、コーチング（注意喚起）のような段階的制御を組み合わせ、業務を止めない運用に落とし込める点です。

Agentic Broker：MCP連携を可視化・制御する
MCP（Model Context Protocolのような“エージェントが外部データに接続する枠組み”）経由の通信を見える化し、シャドーMCP発見やリスクスコアリング、DLP（情報漏洩防止）との連携で制御します。エージェントが勝手にデータベースやSaaSへ触る状況を、監査可能な形に整える役割です。

AI Gateway：プライベートAI⇔LLMのAPI通信を可視化・制御する
プライベートAIアプリとLLM間のAPI通信を可視化し、アクセス制御やDLP、脅威防御などの通常の対クラウドアプリと同等のセキュリティを提供します。社内のRAG（社内文書検索＋生成）対応AIアプリや独自AIアプリが外部LLMを叩く構成では、ここが最重要の制御点になります。

AI Red Teaming：敵対シナリオでデプロイ前に強度試験
多数の攻撃・脅威シナリオでストレステストし、脆弱性を事前に発見します。CI/CD（継続的インテグレーション/デリバリー）に組み込めれば、モデル更新やプロンプト変更のたびに“安全性の回帰テスト”が可能になります。

AI活用フェーズ別の導入パターン：いきなり全部ではなく、効果が出る順に

Netskopeは上記のソリューションを全てワンコンソールで提供します。つまり、AI活用のフェーズに応じて、同じ基盤に段階的に拡張し運用していくことが可能です。
★Phase1, 2までは、Netskope Client (エージェント) 導入で実装可能なので、従来のSSE導入と同様の導入方式となり、既存でNetskopeをご利用のお客様に関しては、テナントで当該機能を有効化するだけですぐにご利用いただけます。

Phase1：SaaS型AIの利用拡大 ★
NG-SWG（次世代セキュアWebゲートウェイ）で「まず見える化」し、
DLP+AI Guardrails＋コーチングで「危険な送信を抑え、統制する」。

Phase2：AIエージェント導入 ★
Agentic Broker+DLPで「エージェントの接続先と振る舞い」を管理する。

Phase3：プライベートAIアプリ・プライベートLLM運用
AI Red Teamingで「作る前に脆弱性評価→運用中も継続的に検証」しつつ、
AI Gateway＋AI Guardrailsで「自社開発AIの通信も見える化、統制する」。

このように段階導入にすることで、現場の反発を抑えつつガバナンスを強化できます。

まとめ：AI活用とともに広がる多様なリスクに対して業務を止めずに対処できるソリューションが必要不可欠に

AI活用が広がるほど、企業が守るべき対象は「利用するAIサービス」だけでなく、プロンプト、応答、API連携、エージェントの振る舞いへと広がっています。
Netskope One AI Securityは、こうしたAI利用の実態を可視化し、業務を止めずにリスクを制御・検証するための統合的なアプローチを提供します。
次回は、特に利用頻度の高い生成AIに対して、AI GuardrailsとDLPを組み合わせてプロンプトの中身をどのように保護できるのかを具体的に解説します。

■生成AIセキュリティに最適なSSEとは？

上記の可視化、制御、教育の全てを実現できるのが、Netskope です。Netskopeでは、生成AIサービスだけでも3000以上 (2026/06時点) のサービスを可視化でき、幅広いテナント識別や柔軟なユーザーコーチングが可能です。
生成AIに対してNetskopeが最適なワケを知りたい方は、ぜひ下記資料をダウンロードしてみてください！

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