秘密度ラベルは嘘をつく：Copilotが暴く権限の混乱とAIデータサイロの危機

Copilotを導入して生産性の波を待っていたのに、実際にはデータ損失防止（DLP）イベントが300%増加。このエピソードでは、Copilotが既存の権限の不備をそのまま引き継ぐ理由、静的なラベルがデータサイロを生む理由、そして「封じ込め」から「コンテキスト」へ移行する方法を解説します。

▶ 秘密度ラベルは嘘をつく：Copilotが暴く権限の混乱とAIデータサイロの危機（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. 継承のパラドックス：Copilotは新しいアクセス権を作るのではなく、SharePointの「Everyone」グループのような潜在的な過剰共有をマシンの速度で可視化する一方、手動ラベル付けの適用率は10%を超えることがほとんどない
2. 手戻りの高いコスト：AIで節約した時間の約40%が修正に消え、パワーユーザーは年間約1.5週間を失う
3. 封じ込めからコンテキストへ：リアルタイムのリスクシグナルを使う属性ベースのアクセス制御（ABAC）、ジャストインタイムアクセス、サイバー保険料の15〜30%削減
4. Purviewの2026年ロードマップ：Endpoint DLPの常時オン診断、緊急ブレーキとしての制限付きSharePoint検索、ライブラリの既定ラベルによる自動ラベル付け、Graph APIによる利用状況分析
5. 市民開発者と経営層：Copilot Studioのエージェントに対する段階的ガバナンス、ID基盤への予算5〜20%増、90日間のサイトクリーンアップ

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。