WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:06.840
コパイロットを導入して生産性の向上を待ち望んでいたのに突破口が開くどころかデータ損失防止イベントが300%も急増してしまいました

00:00:06.840 --> 00:00:12.520
AIが私たちの優れた知見を見つけ出してくれると期待していたのですが実際には権限の不採を掘り起こしているだけなのです

00:00:12.520 --> 00:00:20.960
シェアポイント環境のエブリワングループは今や組織最大のセキュリティホールであり地下深くに埋もれていたデータに誰も鍵をかけなかったがために開放されたドアのような状態になっています

00:00:20.960 --> 00:00:23.760
今やそのデータはAIとの対話を通じて引き出されるようになりました

00:00:23.760 --> 00:00:34.200
現在の機密ラベル付け戦略はもはや盾にはなりませんそれは情報の墓場であり本当に必要な人からは情報を隠す一方でAIが不適切な情報を不適切な相手に提示するのを防ぐ役には立っていないのです

00:00:34.200 --> 00:00:36.760
これがコラボレーティブAIサイロ機器です

00:00:36.760 --> 00:00:44.000
今日私たちは封じ込めからコンテキスト文脈重視へと移行しデータガバナンスモデルの革新にある構造的な嘘を正すことでAIへの投資を守り抜きます

00:00:44.000 --> 00:00:45.780
継承のパラドックスについてです

00:00:45.780 --> 00:00:50.060
ほとんどのAI導入における根本的な欠陥はマシンの思考メカニズムに対する誤解にあります

00:00:50.060 --> 00:00:54.160
コパイロットが誰に何を見せるかを判断していると思われがちですが実際はそうではありません

00:00:54.160 --> 00:00:59.120
コパイロットは鏡のようなもので組織が抱える既存のエントロピーを継承しているに過ぎず新たなアクセス権を作り出しているわけではないのです

00:00:59.120 --> 00:01:02.640
それは何年も前にあなたが許可してしまったアクセス権をただ機械的に実行しているだけなのです

00:01:02.640 --> 00:01:04.900
スポットライト効果と考えてみてください

00:01:04.900 --> 00:01:09.940
AI以前情報の過剰共有は地下の散らかった書類棚のように潜在的なものでしたが

00:01:09.940 --> 00:01:12.860
AIはそれを機械的なスピードで可視化してしまいます

00:01:12.860 --> 00:01:15.700
もし若手のアナリストが最近の戦略変更の概要を尋ねた時

00:01:15.700 --> 00:01:18.140
M&Aホルダの設定が社内になっていれば

00:01:18.140 --> 00:01:20.980
AIはまだ公表していない合併の要約まで提示してしまうでしょう

00:01:20.980 --> 00:01:24.500
これは情報漏洩ではなくあなた自身のアーキテクチャが持つ機能なのです

00:01:24.500 --> 00:01:27.200
現実として手動によるラベル付けがカバーできている範囲は

00:01:27.200 --> 00:01:29.760
平均的な企業では10%にも満たないのが現状です

00:01:29.760 --> 00:01:34.080
なぜなら10年間ユーザーにタグ付けを求めてもほとんど行われてこなかったからです

00:01:34.080 --> 00:01:37.840
私たちは設定して忘れるという機密ラベルの考え方に頼り

00:01:37.840 --> 00:01:41.200
一度公開とマークされたファイルはずっとそのままだと思い込んでいました

00:01:41.200 --> 00:01:42.900
しかしデータは流動的なものであり

00:01:42.900 --> 00:01:44.500
昨日まで公開されていた文書が

00:01:44.500 --> 00:01:47.600
今日は機密性の高いプロンプト回答を含んでいる可能性もあるのです

00:01:47.600 --> 00:01:52.740
静的なラベルに頼ると部門を超えたインテリジェンスの共有を阻害する見えない障壁が生まれます

00:01:52.740 --> 00:01:55.800
プロジェクト計画に極秘ラベルが貼られることで

00:01:55.800 --> 00:01:59.140
マーケティングチームが必要な発売日さえ確認できなくなるのです

00:01:59.140 --> 00:02:00.480
そうしてサイロが形成され

00:02:00.480 --> 00:02:03.160
そのサイロのせいであなたのAIはアシスタントというより

00:02:03.160 --> 00:02:05.640
制限ばかりする図書館員のように感じられてしまうのです

00:02:05.640 --> 00:02:09.660
私たちは世界を一度分類すればそれで終わりという前提でシステムを構築してきましたが

00:02:09.660 --> 00:02:12.100
共同作業を行う環境ではそのモデルは崩壊します

00:02:12.100 --> 00:02:14.280
ラベルがなければAIは見過ぎてしまい

00:02:14.280 --> 00:02:15.920
ラベルがあれば厳格すぎて

00:02:15.920 --> 00:02:19.340
AIが部門間で情報を結びつけることを妨げてしまいます

00:02:19.340 --> 00:02:25.060
現在経営人がAIに期待することとデータアーキテクチャが許容することの間には大きな乖離があり

00:02:25.060 --> 00:02:28.600
90年代スタイルのホルダ階層にデータが閉じ込められていては

00:02:28.600 --> 00:02:31.080
高性能なAIエージェントは実現できません

00:02:31.080 --> 00:02:32.740
継承のパラドックスにより

00:02:32.740 --> 00:02:38.040
AIの安全性は2014年の最もずさんなシェアポイント管理者のミスと同等にまで低下してしまいます

00:02:38.040 --> 00:02:41.500
現在の分類手法が失敗していることを認めなければなりません

00:02:41.500 --> 00:02:43.800
なぜならそれは静的で主導であり

00:02:43.800 --> 00:02:45.840
データを活用すべき資産ではなく

00:02:45.840 --> 00:02:48.300
閉じ込めるべき対象として扱っているからです

00:02:48.300 --> 00:02:52.760
多くの組織は現在導入から6週間で権限設定がめちゃくちゃであることに気づき

00:02:52.760 --> 00:02:54.440
パイロット運用の泥沼にはまっています

00:02:54.440 --> 00:02:56.900
彼らはラベルを増やすことで解決しようとしますが

00:02:56.900 --> 00:02:59.620
壊れたシステムにラベルを増やしてもサイロ化が進むだけで

00:02:59.620 --> 00:03:02.020
可視性という根本的な問題は解決しません

00:03:02.020 --> 00:03:05.800
私たちに必要な転換はタグを改善することではなくモデルを改善することです

00:03:05.800 --> 00:03:08.880
私たちはこれまでファイルそのものという何をに注目してきましたが

00:03:08.880 --> 00:03:12.000
これからは誰がどこでなぜに焦点を当てる必要があります

00:03:12.000 --> 00:03:13.840
問題はラベルがないことだけではなく

00:03:13.840 --> 00:03:15.540
既存のラベルが性的であり

00:03:15.540 --> 00:03:18.500
今日の仕事の在り方という現実を反映していないことです

00:03:18.500 --> 00:03:19.820
仕事が動的である以上

00:03:19.820 --> 00:03:21.920
セキュリティも動的である必要があります

00:03:21.920 --> 00:03:23.080
これを修正しなければ

00:03:23.080 --> 00:03:25.260
AIは誤ったデータを見ることでハルシネーション

00:03:25.260 --> 00:03:26.500
幻覚を起こし続け

00:03:26.500 --> 00:03:29.560
あるいはさらに悪いことに隠すべきデータの真実を語ってしまうでしょう

00:03:29.560 --> 00:03:31.160
修正作業のループを止めるには

00:03:31.160 --> 00:03:34.140
アクセス権を付与する基盤となるモデルを見直さなければなりません

00:03:34.140 --> 00:03:36.060
修正作業にかかる高いコスト

00:03:36.060 --> 00:03:39.500
私たちはAIによる生産性向上を総数として語り

00:03:39.500 --> 00:03:42.880
月間9時間の節約を見て仕事が終わったと考えがちです

00:03:42.880 --> 00:03:44.880
しかし現実はもっと複雑です

00:03:44.880 --> 00:03:48.280
現在従業員がAIを使って節約した時間の約40%は

00:03:48.280 --> 00:03:50.860
AIが間違えた箇所を修正するために失われているからです

00:03:50.860 --> 00:03:52.940
これがサイロ化による隠れた摩擦です

00:03:52.940 --> 00:03:54.300
コパイロットが正確なデータ

00:03:54.300 --> 00:03:56.120
確定した契約書実際の予算

00:03:56.120 --> 00:03:58.560
承認済みのプロジェクト計画にアクセスできないとき

00:03:58.560 --> 00:03:59.760
AIは立ち止まりません

00:03:59.760 --> 00:04:01.000
推測するのです

00:04:01.000 --> 00:04:02.640
共有フォルダにある古いドラフトや

00:04:02.640 --> 00:04:05.180
不確かなチャットメッセージといったダークデータを見て

00:04:05.180 --> 00:04:07.400
それに基づいて回答を作成してしまうのです

00:04:07.400 --> 00:04:09.500
その結果修正作業のループが生まれ

00:04:09.500 --> 00:04:10.940
ロイが密かに失われています

00:04:10.940 --> 00:04:13.900
私たちはこのデジタル負債を実際に数値化できます

00:04:13.900 --> 00:04:16.920
最もツールを活用している優秀なユーザーの場合

00:04:16.920 --> 00:04:21.220
この修正作業だけで年間約1.5週間もの時間が失われています

00:04:21.220 --> 00:04:22.660
よく考えてみてください

00:04:22.660 --> 00:04:25.620
時間を節約するためにプレミアムライセンス料を払っているのに

00:04:25.620 --> 00:04:27.040
データが孤立しているせいで

00:04:27.040 --> 00:04:29.000
最高の社員が機械的なエラーの監査に

00:04:29.000 --> 00:04:30.460
2週間近くも費やしているのです

00:04:30.460 --> 00:04:32.400
彼らは実質的に本来は副操縦士

00:04:32.400 --> 00:04:33.980
コパイロットであるはずのシステムに対して

00:04:33.980 --> 00:04:35.440
高級な構成者として働かされています

00:04:35.440 --> 00:04:38.440
これは硬直的な分類が空白を生むために起こります

00:04:38.440 --> 00:04:39.800
時代遅れのラベルによって

00:04:39.800 --> 00:04:42.080
AIが正しい記録システムにアクセスできないと

00:04:42.080 --> 00:04:43.460
AIはその空白を

00:04:43.460 --> 00:04:45.820
手近にある都合の良い情報で埋めてしまいます

00:04:45.820 --> 00:04:47.320
経理や人事のような部門では

00:04:47.320 --> 00:04:50.720
これが自信満々に間違った出力を招く原因となります

00:04:50.720 --> 00:04:52.080
例えば財務マネージャーが

00:04:52.080 --> 00:04:54.100
市販機の支出要約を求めたとします

00:04:54.100 --> 00:04:56.580
正式なERPデータがロックされていても

00:04:56.580 --> 00:04:59.220
パブリックなチームチャンネルに乱雑なドラフトがあれば

00:04:59.220 --> 00:05:01.180
AIはそちらを要約してしまいます

00:05:01.180 --> 00:05:01.780
その結果

00:05:01.780 --> 00:05:03.440
マネージャーは差異を見つけるために

00:05:03.440 --> 00:05:04.800
20分を費やすことになります

00:05:04.800 --> 00:05:08.180
これが見かけの効率と実質的な価値の間に生じる摩擦です

00:05:08.180 --> 00:05:09.900
レポート作成に2分かかっても

00:05:09.900 --> 00:05:12.220
AIが真実のソースを参照できないために

00:05:12.220 --> 00:05:13.720
数値の検証に20分かかるなら

00:05:13.720 --> 00:05:15.520
実際には何の利益も得ていません

00:05:15.520 --> 00:05:18.980
ただ単に労働の対象が作成から修正へとシフトしただけです

00:05:18.980 --> 00:05:20.800
この修正作業は単なる迷惑ではなく

00:05:20.800 --> 00:05:22.520
構造的な欠陥の兆候なのです

00:05:22.520 --> 00:05:23.380
私たちは長年

00:05:23.380 --> 00:05:25.580
情報を守るためにデータサイロを築いてきましたが

00:05:25.580 --> 00:05:26.640
生成AIの時代において

00:05:26.640 --> 00:05:28.700
それらのサイロは目隠しのような役割を果たしています

00:05:28.700 --> 00:05:29.940
AIが目隠しをされていれば

00:05:29.940 --> 00:05:31.480
幻覚ハルシネーションを起こします

00:05:31.480 --> 00:05:33.000
AIはユーザーを喜ばせようとして

00:05:33.000 --> 00:05:35.020
本来繋ぐべきではない点を繋ぎ合わせてしまうのです

00:05:35.020 --> 00:05:36.780
修正率があまりに高いために

00:05:36.780 --> 00:05:39.680
ツールへの信頼を失い始めている組織も出てきています

00:05:39.680 --> 00:05:42.140
彼らはAIに複雑な分析を求めるのをやめ

00:05:42.140 --> 00:05:44.340
基本的なメール作成にしか使わなくなります

00:05:44.340 --> 00:05:45.520
そうなってしまった時点で

00:05:45.520 --> 00:05:47.420
あなたのAI戦略は失敗したと言えます

00:05:47.420 --> 00:05:49.020
エンジンに対して料金を支払っているのに

00:05:49.020 --> 00:05:50.520
ヘッドライトしか使っていないようなものです

00:05:50.520 --> 00:05:51.780
この修正ループを解消するには

00:05:51.780 --> 00:05:52.460
AIではなく

00:05:52.460 --> 00:05:53.440
その背後にあるインフラ

00:05:53.440 --> 00:05:54.800
配管を見直さなければなりません

00:05:54.800 --> 00:05:56.820
優れたデータも洞察も存在しますが

00:05:56.820 --> 00:05:59.580
それらは人間が全て検索していた時代の遺物である

00:05:59.580 --> 00:06:02.240
古い権限設定と静的なラベルという壁の中に

00:06:02.240 --> 00:06:03.200
閉じ込められているのです

00:06:03.200 --> 00:06:04.800
セキュリティを損なうことなく

00:06:04.800 --> 00:06:07.840
AIが必要な時に必要なデータへアクセスできる

00:06:07.840 --> 00:06:09.420
モデルへと移行する必要があります

00:06:09.420 --> 00:06:11.540
私たちはアクセス権限の付与に関する

00:06:11.540 --> 00:06:13.480
根本的なモデルを見直す必要があります

00:06:13.480 --> 00:06:16.200
AIが不完全なコンテキストで動作し続ける限り

00:06:16.200 --> 00:06:18.620
その結果を修正するために残業することになるからです

00:06:18.620 --> 00:06:21.460
これはどのような組織も無視できないコストです

00:06:21.460 --> 00:06:23.140
封じ込めからコンテキストへ

00:06:23.140 --> 00:06:25.700
セキュリティを壁として考えるのはやめるべきです

00:06:25.700 --> 00:06:28.920
何十年もの間業界は境界防御モデルに頼ってきました

00:06:28.920 --> 00:06:30.580
ネットワークの内側にいるか外側にいるか

00:06:30.580 --> 00:06:32.400
それが全てでしたがそんな時代は終わりました

00:06:32.400 --> 00:06:34.540
今日その境界は多項室になっています

00:06:34.540 --> 00:06:35.920
人々は在宅勤務をし

00:06:35.920 --> 00:06:37.620
管理されていないデバイスを使い

00:06:37.620 --> 00:06:38.880
外部ベンダーと連携しています

00:06:38.880 --> 00:06:41.420
この環境下ではデータをホルダに閉じ込め

00:06:41.420 --> 00:06:44.000
ホルダが非公開であれば安全だと想定するような

00:06:44.000 --> 00:06:46.500
古い封じ込めモデルは危険な幻想にすぎません

00:06:46.500 --> 00:06:50.320
それが危険なのは脅威が外部にしか存在しないと想定しているからです

00:06:50.320 --> 00:06:52.220
しかしコパイロット時代の真の脅威は

00:06:52.220 --> 00:06:54.440
長年蓄積されてきた内部の権限の肥大化にあります

00:06:54.440 --> 00:06:56.160
私たちは封じ込めの戦略から

00:06:56.160 --> 00:06:57.840
コンテキストの戦略へと移行しなければなりません

00:06:57.840 --> 00:06:59.860
古いモデルは構造を重視して作られていました

00:06:59.860 --> 00:07:02.780
ファイルの機密性は固定された属性であると想定していたのです

00:07:02.780 --> 00:07:04.660
ドキュメントに機密とタグを付ければ

00:07:04.660 --> 00:07:05.840
それで話は終わりでした

00:07:05.840 --> 00:07:07.580
しかしAIが共同する環境において

00:07:07.580 --> 00:07:08.900
そのタグはあまりに大雑把です

00:07:08.900 --> 00:07:10.580
それだけでは情報が足りないのです

00:07:10.580 --> 00:07:11.560
誰が要求しているのか

00:07:11.560 --> 00:07:12.760
どのデバイスを使用しているのか

00:07:20.320 --> 00:07:21.640
哲学的な転換です

00:07:21.640 --> 00:07:22.860
意思決定のプロセスを

00:07:22.860 --> 00:07:24.140
ファイル作成の瞬間から

00:07:24.140 --> 00:07:26.600
データが要求されるミリ秒の瞬間へと移動させます

00:07:26.600 --> 00:07:29.900
それは静的な鍵とスマートセンサーの違いのようなものです

00:07:29.900 --> 00:07:33.080
2026年までに業界は属性ベースのアクセスコントロール

00:07:33.080 --> 00:07:35.200
つまりアバックへの移行を義務付けるようになります

00:07:35.200 --> 00:07:38.000
これこそが現代のアイデンティティファブリックの基盤です

00:07:38.000 --> 00:07:39.840
単一の静的なラベルに頼るのではなく

00:07:39.840 --> 00:07:42.740
アバックはリアルタイムで多数の異なるリスク信号を評価します

00:07:42.740 --> 00:07:44.280
ユーザーの役割はもちろん

00:07:44.280 --> 00:07:46.220
ノートPCの健全性まで確認します

00:07:46.220 --> 00:07:47.940
物理的な場所も確認します

00:07:47.940 --> 00:07:50.280
さらにはユーザーの行動までをも見ます

00:07:50.280 --> 00:07:52.680
普段マーケティングファイルしか扱わないユーザーが

00:07:52.680 --> 00:07:54.720
突然海外のカフェからコパイロットに

00:07:54.720 --> 00:07:57.000
給与データベース全体の要約を求めた場合

00:07:57.000 --> 00:07:59.340
システムは機密ラベルを見るだけではいけません

00:07:59.340 --> 00:08:01.800
コンテキストを判断してノート言うべきなのです

00:08:01.800 --> 00:08:03.860
これによってこのファイルにはラベルがあるかという問いから

00:08:03.860 --> 00:08:06.240
今このユーザーにこのデータを見せるべきかという問いへと移行できます

00:08:06.240 --> 00:08:08.960
これは微妙な変化ですが非常に大きな影響をもたらします

00:08:08.960 --> 00:08:10.420
リスクが低い時には柔軟に

00:08:10.420 --> 00:08:13.000
リスクが高い時には厳格に対応できるようになるのです

00:08:13.000 --> 00:08:15.400
ジャストインタイムでのアクセスを可能にすることで

00:08:15.400 --> 00:08:16.700
サイロ化を解消します

00:08:16.700 --> 00:08:20.260
マーケティングチームが極秘の立ち上げ費を確認する必要がある場合

00:08:20.260 --> 00:08:23.140
システムは現在のプロジェクトのコンテキストに基づいて

00:08:23.140 --> 00:08:25.740
ファイルのセキュリティを高級的に損なうことなく

00:08:25.740 --> 00:08:28.480
一時的な読み取り専用アクセス権を付与できます

00:08:28.480 --> 00:08:31.580
これこそがテナントをデータの無法地帯にすることなく

00:08:31.580 --> 00:08:36.220
AIが約束する部門横断的なインテリジェンスを実現する唯一の方法です

00:08:36.220 --> 00:08:37.580
こうした動的システムのロイ

00:08:37.580 --> 00:08:40.180
投資利益率はすでに明らかになりつつあります

00:08:40.180 --> 00:08:43.380
性的なラベルからコンテキストを認識するモデルへと移行した組織では

00:08:43.380 --> 00:08:46.680
サイバー保険料が15%から30%削減されています

00:08:46.680 --> 00:08:47.680
なぜでしょうか

00:08:47.680 --> 00:08:49.660
性的なラベルは回避や無視が容易であることを

00:08:49.660 --> 00:08:50.980
保険会社が理解しているからです

00:08:50.980 --> 00:08:54.040
一方で動的システムが悪用されることは遥かに困難です

00:08:54.040 --> 00:08:58.020
動的システムは性的モデルでは到底及ばないレベルの継続的な検証を提供します

00:08:58.020 --> 00:09:01.000
攻撃者が長年放置されてきたずさんな権限をそのまま悪用することはできないため

00:09:01.000 --> 00:09:03.340
侵害されたアカウントの影響範囲を最小限に抑えられます

00:09:03.340 --> 00:09:05.480
すべてのリクエストがその都度評価されます

00:09:05.480 --> 00:09:08.360
すべてのやり取りが信頼を検証する新たな機会となります

00:09:08.360 --> 00:09:11.380
これはITアーキテクトにとって単なる理論上の変化ではありません

00:09:11.380 --> 00:09:14.800
次の波であるエージェント型AI時代における生存のための要件なのです

00:09:14.800 --> 00:09:17.880
会議のスケジュール調整資金の移動記録の更新など

00:09:17.880 --> 00:09:21.400
私たちに代わってアクションを実行できるエージェントへと移行する中で設定して終わり

00:09:21.400 --> 00:09:22.680
のセキュリティモデルには頼れません

00:09:22.680 --> 00:09:25.460
アクションの背後にある意図を理解するシステムが必要です

00:09:25.460 --> 00:09:28.600
保護対象であるAIと同等にスマートなセキュリティが求められています

00:09:28.600 --> 00:09:31.000
これが技術的なロードマップへとつながります

00:09:31.000 --> 00:09:32.340
哲学は変化していますが

00:09:32.340 --> 00:09:36.060
それを実装するためのツールがようやくパービューエコシステムに登場しつつあるからです

00:09:36.060 --> 00:09:38.400
2026年のパービューロードマップでは

00:09:38.400 --> 00:09:41.060
コンテキストを認識するインテリジェンスへのシフトが

00:09:41.060 --> 00:09:44.440
マイクロソフトエコシステムの実際のアーキテクチャに反映され始めています

00:09:44.440 --> 00:09:47.860
パービューは単なるコンプライアンス報告ツールであった時代を過ぎ

00:09:47.860 --> 00:09:51.820
2026年にはリアルタイムの診断エンジンへと進化を遂げます

00:09:51.820 --> 00:09:53.680
最も重要な変更の一つが

00:09:53.680 --> 00:09:56.960
エンドポイントDLP向けの常時稼働型診断への移行です

00:09:56.960 --> 00:09:59.160
以前はポリシー違反のトラブルシューティングといえば

00:09:59.160 --> 00:10:01.160
一度発生した不具合を再現するために

00:10:01.160 --> 00:10:04.320
IT部門とユーザーの間で1週間もやり取りを繰り返す必要がありました

00:10:04.320 --> 00:10:08.560
今ではそれらの診断トレースはデバイス上に安全かつ圧縮された形式で

00:10:08.560 --> 00:10:10.240
90日間ローカルに保存されます

00:10:10.240 --> 00:10:13.180
これにより機密性の高いコンテンツそのものをクラウドに送信することなく

00:10:13.180 --> 00:10:14.720
特定のファイルがブロックされた理由や

00:10:14.720 --> 00:10:17.440
ラベルが適用されなかった理由をシステムが正確に分析できるようになります

00:10:17.440 --> 00:10:20.800
これはローカルでの可視性とグローバルな強制力を組み合わせたものです

00:10:20.800 --> 00:10:21.920
この診断能力は

00:10:21.920 --> 00:10:24.800
AIを活用した説明ツールによってさらに増幅されています

00:10:24.800 --> 00:10:28.960
管理者が手作業で十数種類ものDLPポリシーの違いを追跡することが不可能なほど

00:10:28.960 --> 00:10:30.660
複雑化のレベルに達しているのです

00:10:30.660 --> 00:10:31.960
ポリシーが変更されると

00:10:31.960 --> 00:10:34.120
システムが自然言語で要約を生成し

00:10:34.120 --> 00:10:35.140
何が変更され

00:10:35.140 --> 00:10:38.040
どのユーザーグループが影響を受けるかを正確に説明します

00:10:38.040 --> 00:10:41.420
また共同作業ワークフローへの潜在的な影響も示されるため

00:10:41.420 --> 00:10:43.240
ポリシーの乖離リスクを低減できます

00:10:43.240 --> 00:10:45.340
これはセキュリティルールが複雑になりすぎて

00:10:45.340 --> 00:10:47.520
正当な業務を阻害し始める状態のことです

00:10:47.520 --> 00:10:48.640
これらのツールを使えば

00:10:48.640 --> 00:10:50.580
セキュリティチームは単なる門番ではなく

00:10:50.580 --> 00:10:53.380
ビジネス側が理解できる言葉でルールを明確にすることで

00:10:53.380 --> 00:10:55.020
業務を促進する存在になれます

00:10:55.020 --> 00:10:56.680
このロードマップの重要な要素が

00:10:56.680 --> 00:10:59.800
RSSシェアポイント制限付き検索の役割です

00:10:59.800 --> 00:11:02.780
これはAI導入における緊急ブレーキのようなものです

00:11:02.780 --> 00:11:04.880
取締役会議事録や給与データ

00:11:04.880 --> 00:11:07.440
法務戦略などリスクの高いサイトを

00:11:07.440 --> 00:11:09.880
コパイロットの根拠データから明示的に除外できます

00:11:09.880 --> 00:11:11.800
秘密ドラベルに触れる前段階で

00:11:11.800 --> 00:11:15.340
RSSを使ってAIがテナント内の最も危険な領域に

00:11:15.340 --> 00:11:16.920
アクセスできないように制限できます

00:11:16.920 --> 00:11:20.460
これは全てのデータが同等ではないという前提に基づく

00:11:20.460 --> 00:11:22.020
保護の基礎となるレイヤーです

00:11:22.020 --> 00:11:24.820
これによりAIの実験全体を停止することなく

00:11:24.820 --> 00:11:27.680
権限設定の不採を解消するための余裕が生まれます

00:11:27.680 --> 00:11:30.400
自動ラベル付け機能も大幅に拡大しています

00:11:30.400 --> 00:11:34.300
2026年の目標はデフォルトで安全な状態を維持することです

00:11:34.300 --> 00:11:36.880
シェアポイントライブラリはもはや単なる受動的な箱ではなく

00:11:36.880 --> 00:11:39.800
セキュリティ体制において能動的な役割を果たすようになります

00:11:39.800 --> 00:11:42.180
ファイルが特定のライブラリにアップロードされると

00:11:42.180 --> 00:11:45.280
そのライブラリのデフォルトラベルが保存時に自動適用されます

00:11:45.280 --> 00:11:47.420
そのファイルに機密情報が含まれている場合

00:11:47.420 --> 00:11:50.940
システムは手動で付けられた優先度の低いラベルを上書きできるようになりました

00:11:50.940 --> 00:11:54.720
これにより長年手動システムを悩ませてきた網羅性のギャップが解消されます

00:12:00.400 --> 00:12:02.760
システムから強制的な自動化インフラへの移行です

00:12:02.760 --> 00:12:07.960
これを大規模に管理するため私たちはグラフAPIを利用したカスタム利用分析にますます依存しています

00:12:07.960 --> 00:12:12.120
システムの内部を確認することでどの部門が孤立しているかを正確に把握できるようになりました

00:12:12.120 --> 00:12:16.560
R&Dチームが技術仕様にアクセスできず手戻り率が90%に達している場合

00:12:16.560 --> 00:12:18.120
データはそれを明らかにします

00:12:18.120 --> 00:12:23.300
厳格な分類が生産性を低下させているボトルネックを特定しリアルタイムでポリシーを調整できます

00:12:23.300 --> 00:12:27.960
これこそが受動的なセキュリティ体制から能動的なガバナンス戦略へと移行する方法です

00:12:27.960 --> 00:12:33.100
ユーザーからの不満や侵害を待つのではなくデータを使ってシステムがどこで破綻しているかを把握します

00:12:33.100 --> 00:12:37.440
しかし最高のツールがあっても経営層との連携がなければ戦略は失敗します

00:12:37.440 --> 00:12:42.440
世界で最も高度なパービュー環境を構築してもリーダー層が依然としてデータを蓄え込むべきものと考えているなら

00:12:42.440 --> 00:12:44.760
AIの真の価値を最大限に引き出すことはできません

00:12:44.760 --> 00:12:48.100
ここで現場から浮上している新たなリスクについて触れる必要があります

00:12:48.100 --> 00:12:53.340
これはハッカーや外部の脅威による課題ではなく生産性を高めようとする自社の従業員から生じる課題です

00:12:53.340 --> 00:12:56.280
市民開発者のジレンマについて語らなければなりません

00:12:56.280 --> 00:12:57.960
市民開発者のジレンマ

00:12:57.960 --> 00:13:03.600
私たちは今エンタープライズコンピューティングの歴史上未規制の製作物がかつてないほど爆発的に増加する事態を目の当たりにしています

00:13:03.600 --> 00:13:07.940
現在マイクロソフトエコシステム内には100万を超えるローコード資産が存在しています

00:13:07.940 --> 00:13:13.260
従業員は自分自身でアプリやフローそして今やAIエージェントまで構築できる力を手にしました

00:13:13.260 --> 00:13:15.920
しかしこの権限付与には負の側面もあります

00:13:15.920 --> 00:13:21.980
シャドウITからシャドウAIへと移行し技術に詳しくないユーザーが管理されていない煩雑なデータを基盤に複雑なエージェントを構築しています

00:13:21.980 --> 00:13:24.420
これがエージェントの乱立というリスクです

00:13:24.420 --> 00:13:29.800
例えばマーケティング担当者がベンダーからの問い合わせ対応のためにコパイロットスタジオでカスタムGPTを作成した際

00:13:29.800 --> 00:13:35.520
誤って2012年以降の全契約書が含まれるシェアポイントサイトをエージェントの基盤にしてしまうといったことが起こるのです

00:13:35.520 --> 00:13:38.520
ジレンマは単にこれを禁止することができないという点にあります

00:13:38.520 --> 00:13:43.600
人々が自ら問題を解決する能力を奪ってしまえばAIが提供するはずの機敏性そのものを損なうことになります

00:13:43.600 --> 00:13:46.460
その代わりに階層的なガバナンスモデルへと移行する必要があります

00:13:46.460 --> 00:13:48.860
すべてのエージェントが同じ価値を持つわけではありません

00:13:48.860 --> 00:13:53.580
標準のチームコネクタを使用して個人のメールを要約するローコードツールは低リスクな資産であり

00:13:53.580 --> 00:13:56.040
厳格なレビュープロセスを省略すべきものです

00:13:56.040 --> 00:14:02.640
しかしデータバースのようなシステムレコードや機密性の高いSQLデータベースにアクセスするエージェントにはゲートキーパーが必要です

00:14:02.640 --> 00:14:07.860
市民開発を一括りにするのではなくリスクのスペクトラム連続体として捉えるべきです

00:14:07.860 --> 00:14:13.660
業界は従来の市民開発という概念からAI拡張型パーソナルビルディングへと軸足を移しつつあります

00:14:13.660 --> 00:14:16.160
その違いはわずかですが決定的に重要です

00:14:16.160 --> 00:14:20.420
旧来の世界ではユーザーは開発者でしたが新しい世界ではユーザーはオーケストレーター調整役です

00:14:20.420 --> 00:14:23.500
彼らはAIに対して解決策を構築するように指示を出しているのです

00:14:23.500 --> 00:14:27.420
このためコードそのものよりもコパイロットスタジオのガードレール安全装置が重要になります

00:14:27.420 --> 00:14:35.380
ユーザーが想定もしなかったプロンプトインジェクション攻撃を通じてエージェントがハルシネーション幻覚を起こしたりデータを漏えいしたりすることを防ぐコンテンツモデレーション層の実装が必要です

00:14:35.380 --> 00:14:38.440
夏のインターンにファイアウォールのルール設定を任せることはないでしょう

00:14:38.440 --> 00:14:42.180
同様に全社的なウィキへの読み取り権限を持つエージェントの構築も任せるべきではありません

00:14:42.180 --> 00:14:44.000
解決策は構造的なものです

00:14:44.000 --> 00:14:48.280
ローコード環境内においてデータ損失防止ポリシーの適用を自動化する必要があります

00:14:48.280 --> 00:14:54.700
ユーザーがAIエージェントを管理外の外部ドロップボックスアカウントに接続しようとした場合システムは即座にそれをブロックすべきです

00:14:54.700 --> 00:14:58.600
極秘のラベルが付けられたライブラリにクエリを投げるボットを作成しようとした場合

00:14:58.600 --> 00:15:02.420
展開時にIT運用チームによる手動レビューが自動的にトリガーされるべきです

00:15:02.420 --> 00:15:06.200
これによりイノベーションのためのセキュアビーデザイン設計段階からのセキュリティな道筋が生まれます

00:15:06.200 --> 00:15:12.400
開発者が構築を進める一方で組織の最も機密性の高い資産をこれまで述べてきたコンテキストアウェアな壁の内側に確実に守ることができます

00:15:12.400 --> 00:15:17.320
私たちは今すべての従業員が会社の知能を設計し得るそのような時代に足を踏み入れています

00:15:17.320 --> 00:15:22.120
正しく管理されれば大きな競争優位となりますが放置すれば壊滅的な不採となります

00:15:22.120 --> 00:15:25.800
目的は無秩序な拡大を止めることではなく流れを統制することです

00:15:25.800 --> 00:15:32.220
私たちは市民開発者に事前承認されたテンプレートと重要資産を危険にさらさずに実験できる安全な領域を提供する必要があります

00:15:32.220 --> 00:15:37.940
これにより彼らが作成するエージェントがガバナンス戦略の例外ではなく戦略そのものの延長線上にあることが保障されます

00:15:37.940 --> 00:15:42.140
そして最後のハードルは経営層にアクセス管理を戦略的資産として扱わせることです

00:15:47.320 --> 00:15:52.200
サーバー室から役員会議室へと移す時が来ています経営人の賛同を得るための戦略です

00:15:52.200 --> 00:15:57.900
コンテキストアウェアセキュリティを巡る技術的な戦いはコード上で勝利しつつありますが戦略的な戦いは依然として役員会議室で敗北しています

00:15:57.900 --> 00:16:01.720
長年アイデンティティとアクセス管理は単なる配管工事のような問題として扱われてきました

00:16:01.720 --> 00:16:05.760
ビジネスが成長に集中する間地下室のチームが処理すべきものだと考えられていたのです

00:16:05.760 --> 00:16:08.920
2026年においてその考え方は不採でしかありません

00:16:08.920 --> 00:16:13.240
アイデンティティはもはや単なるログインではないため私たちは議論の枠組みを根元から変える必要があります

00:16:13.240 --> 00:16:16.400
それはデジタルな信頼を支える核となるコントロールプレーンなのです

00:16:16.400 --> 00:16:21.420
リーダー層がそれを理解できなければあなたのAI導入は高コストで断片的な実験の繰り返しに終わるでしょう

00:16:21.420 --> 00:16:24.220
セキュリティをコストセンターとして売り込むのはやめるべきです

00:16:24.220 --> 00:16:27.400
代わりに意思決定のスピードを加速させるためのツールとして位置づける必要があります

00:16:27.400 --> 00:16:30.520
多くの経営幹部はセキュリティをノーダメの連続とみなしています

00:16:30.520 --> 00:16:33.060
ダメだそのツールは使えないダメだそのファイルは共有できない

00:16:33.060 --> 00:16:35.400
しかし現代のアイデンティティファブリックはその逆を実現します

00:16:35.400 --> 00:16:38.860
ビジネスがより早く動くことを可能にするイエスできるを提供するのです

00:16:38.860 --> 00:16:44.620
継続的でコンテキストアウェアな検証があれば新しいパートナーのオンボーディングを数週間ではなく数時間で完了できます

00:16:44.620 --> 00:16:47.940
コンサルタントに必要なアクセス権を3日間のプロジェクトに合わせて付与し

00:16:47.940 --> 00:16:51.560
終了した瞬間にそのアクセス権が自動的に消滅する様子を確認できます

00:16:51.560 --> 00:16:54.480
これは制限の話ではなく俊敏性の話なのです

00:17:00.520 --> 00:17:03.020
市場を見ればこれを無視することの代償がわかります

00:17:03.020 --> 00:17:10.280
IDガバナンスを習得した組織と依然として性的なレガシーモデルに依存する組織との間で成熟度の大きな格差が生まれています

00:17:10.280 --> 00:17:16.400
成熟度の高い企業が競合を買収した場合新しい従業員を数日でAIエコシステムに統合できますが

00:17:16.400 --> 00:17:21.100
ID管理が不十分な企業では統合に数ヶ月もかかりその遅延が価値を損ない

00:17:21.100 --> 00:17:24.200
合併が本来生み出すはずだった相乗効果を停滞させます

00:17:24.200 --> 00:17:28.020
IDガバナンスの不備は合併後の価値に直接的な打撃を与えます

00:17:28.020 --> 00:17:32.300
それは多くのCEOが未だ数値化できていないバランスシート上の足枷なのです

00:17:32.300 --> 00:17:37.900
だからこそアイデンティティファブリックへの5から20%の予算増額は単なるセキュリティ支出の増加要請ではないのです

00:17:37.900 --> 00:17:39.860
これは成長インフラへの投資です

00:17:39.860 --> 00:17:43.960
データサイロ間に高速鉄道網を敷くようなデジタル上の基盤整備といえます

00:17:43.960 --> 00:17:50.800
誰もが回避しようとする堅固な境界線から人々の働き方を実際に支える継続的な検証モデルへと移行するのです

00:17:50.800 --> 00:17:58.480
経営人に対しAIが約束する5倍の生産性向上を望むならそれを安全にするための基盤に投資しなければならないと伝える必要があります

00:17:58.480 --> 00:18:03.300
ゴールポストをデータの保護からインテリジェンスのフロー管理へと動かさなければなりません

00:18:03.300 --> 00:18:08.680
エージェント型AIの時代にレジリエントな企業を築くにはコンテキスト認識モデルへの移行が唯一の道です

00:18:08.680 --> 00:18:12.920
それによりリスクを拡大させることなく組織のインテリジェンスを拡張できるようになります

00:18:12.920 --> 00:18:17.700
経営人がアクセスを戦略的資産として扱うようになれば会社全体の文化が変わります

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セキュリティは共通の責任となりデータは抱え込む秘密ではなく流動的なリソースとなります

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ツールのコストを見るのはやめ摩擦によるコストに目を向けるべきです

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AI時代には最も早い企業が勝ちますがデータが孤立した場所サイロに閉じ込められていてはスピードは出せないからです

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2026年に向けた使命は明らかです

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AIライセンスを拡大する前に権限不採を監査しなければなりません

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テクノロジーは準備できていてもアーキテクチャは追いついていない可能性が高いのです

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次の市販機の課題は必須の自動ラベル付けを導入し90日間のサイトクリーンアップを実行して最も明白なギャップを埋めることです

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溜め込むのをやめましょう流れを生み出しましょう

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サイロ打破の進捗を共有したい方やチームでのコンテキスト認識権限への移行について議論したい方は

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リンクトインでミルコピータースとつながってください

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実際に機能するインテリジェンスモデルを構築しましょう

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働き方の未来に関する詳細な分析についてはぜひチャンネル登録をお願いします

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安全を確保してください生産性を維持してください