Zero Trust の原則を Copilot の導入に適用する

By Mirko Peters · 2026-08-13

ポッドキャスト・コンパニオンブログへようこそ！ 多くの組織が生成AIの導入を急ぐなか、Microsoft 365 Copilot のようなツールは根本的に…

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ポッドキャスト連動ブログへようこそ。多くの組織が生成 AI の導入を急ぐ中、Microsoft 365 Copilot のようなツールは、職場のデータとのやり取りの仕方を根本から変えました。しかし、この前例のない生産性向上を実現するには、デジタル環境のセキュリティを根本から見直す必要があります。本記事では、最近の対談の内容を掘り下げ、基本的なセキュリティの枠組みが AI の展開をどのように守れるかを解説します。業界の専門家とこれらの概念を詳しく取り上げたエピソードもあわせてご覧ください。Microsoft Purview for Copilot Security with Peter Rising [Microsoft]。

Zero Trust と Copilot 導入の概要

テナントに AI アシスタントを導入するということは、ユーザーが閲覧できるすべてのデータに、自動化されたエージェントが会話形式でアクセスできるようにすることを意味します。適切なガードレールがなければ、生成 AI の持つ力は容易に脆弱性へと変わり、過剰に共有されたファイル、古いアクセス許可の不備、機密データが権限のない人の目に触れる事態を招きかねません。ここで Zero Trust のセキュリティモデルが欠かせないものになります。Zero Trust は、社内ネットワーク内のものを既定で信頼するのではなく、常にすべてのトランザクションを検証し、アクセスを必要最小限に制限し、いつでも侵害が起こりうるという前提で運用することを求めます。この枠組みを Microsoft 365 Copilot の導入に適用することで、イノベーションがセキュリティを追い越すことのないようにできます。

Zero Trust の中核原則: 明示的な検証、最小特権、侵害を前提とする

AI を活用した職場を安全に保つには、Zero Trust の 3 つの柱を戦略の軸に据える必要があります。

• 明示的な検証: ユーザーの ID、場所、デバイスの正常性、サービスやワークロード、データ分類、異常の兆候など、利用可能なあらゆるデータポイントに基づいて、常に認証と認可を行います。Copilot の文脈では、AI に指示を出すユーザーと、照会される基盤データの両方が、厳密に認証および検証されていることを確保することを意味します。
• 最小特権アクセス: Just-In-Time (JIT) および Just-Enough-Access (JEA) のモデル、リスクベースの適応型ポリシー、データ保護によってユーザーのアクセスを制限します。Copilot にとってこの原則は極めて重要です。AI はユーザーのアクセス許可を引き継ぐため、ユーザーに過剰な権限があると、Copilot は従来のファイル検索では本来見られないはずのデータも、喜んで要約して表示してしまうからです。
• 侵害を前提とする: ネットワーク、ユーザー、デバイス、アプリケーションの状況に応じてアクセスを分離し、被害の範囲を最小限に抑えます。エンドツーエンドで暗号化し、分析を活用して可視性を高め、脅威の検知を進めるとともに、防御を継続的に改善します。AI を導入する際は、機密性の高い照会や悪意のあるプロンプトインジェクションが発生することを前提とし、異常を早期に検出して軽減できるよう、堅牢な監視と監査の仕組みが必要です。

生成 AI 時代のリスク

生成 AI ツールを企業のエコシステムに持ち込むと、従来のセキュリティ境界では対処できるように設計されていない、独特のセキュリティ課題が生じます。これらのリスクを理解することが、効果的な軽減策を構築するための第一歩です。

データセキュリティの脅威は、企業のリーダーが抱える懸念の中で最も大きなものです。ほとんどのクラウド環境では過剰なアクセス許可が蔓延しており、業務上重要なファイルが露出するリスクにさらされています。ユーザーが AI アシスタントを利用する際、適切に保護されていないドキュメントリポジトリがあると、人事記録、財務表計算、独自のソースコードなどの機密情報が要約され、気軽なチャット画面で提示されてしまう可能性があります。さらに、不適切な API 連携、監視されていないシャドー AI の利用、モデルの安全フィルターを回避させるよう設計された高度なプロンプトインジェクション攻撃によっても、データ漏えいが起こりえます。

コンプライアンス上の課題が、こうした技術的リスクをさらに深刻にします。組織は、データのプライバシー、データの所在地、倫理的なAI利用に関して、地域および業界の厳格な規制の対象となっています。生成AIはリアルタイムで膨大な量の非構造化データを処理するため、専用のツールがなければ、監査証跡を適切に維持することは極めて困難です。さらに、内部リスクは指数関数的に増大します。従業員が誤って機密性の高い知的財産を外部のAIプロンプトに貼り付けてしまう場合や、過剰な権限を持つ自律型エージェントが、人による十分な監督なしに機密性の高い運用記録を変更してしまう場合があります。

Microsoft Purview による AI セキュリティの主な機能

幸いなことに、これらの複雑な課題に無防備で立ち向かう必要はありません。Microsoft Purview は、マルチクラウド環境全体でデータの所在を把握し、保護し、管理するために設計された、包括的で統合されたデータガバナンス プラットフォームです。

Purview の AI セキュリティ機能の中核にあるのが秘密度ラベルです。これらのラベルを使うと、ビジネスへの影響度と機密性のレベルに基づいて、ドキュメント、メール、チャットを分類できます。Purview を Microsoft 365 Copilot と統合すると、AI はこれらのラベルを尊重します。ドキュメントが「極秘」とマークされている場合、Copilot はその保護設定を引き継ぎ、権限のないユーザーに対して内容が公開されたり要約されたりしないようにします。

データ損失防止 (DLP) もまた、重要な基盤機能です。Purview の DLP ポリシーは、Microsoft 365 サービス全体でコンテンツをリアルタイムにスキャンします。ユーザーが制限対象のデータを Copilot のプロンプトに入力しようとした場合、または Copilot が組織のポリシーに違反する機密情報を含む出力を生成した場合、システムは即座にその操作をブロックできます。データのライフサイクル管理、監査ログ、eDiscovery の機能と組み合わせることで、Purview は組織が AI とのやり取りを完全に可視化し、制御できる状態を保つことを可能にします。

Copilot のセキュリティのための Microsoft Purview の構成

理論を実践に移すには、Microsoft Purview 環境を構成するための体系的なアプローチが必要です。これらの制御を正しく実装することで、Copilot の導入初日から安全かつコンプライアンスに準拠した状態を確保できます。

まず、SharePoint と OneDrive のリポジトリ全体で秘密度ラベルを有効にします。この基礎的な手順を行わないと、Copilot が適切なメタデータによる分類がされていない暗号化済みまたは機密性の高いファイルにアクセスできてしまう可能性があります。次に、AI 向けのデータ セキュリティ態勢管理 (DSPM) を活用して、管理されていない機密データを自動的に検出し、ワンクリックのコンプライアンス推奨事項を適用します。また、堅牢な DLP ポリシーを構成して企業のチャット環境を監視し、規制対象のデータ種類が無断で送信されることをブロックします。

監視も同様に重要です。Copilot ダッシュボードと Purview の監査ログを利用して、ユーザーの採用状況の指標、プロンプトの履歴、データアクセスのイベントを追跡します。これらのツールは、セキュリティチームが異常を発見し、内部リスクの可能性を調査し、時間の経過とともにガバナンス ポリシーを改善するために不可欠なテレメトリを提供します。最後に、技術的な構成と並行して、包括的なユーザー トレーニングおよび啓発プログラムを実施してください。安全なプロンプトの作成方法、シャドウ AI のリスク、機密データを責任を持って扱うことの重要性をスタッフに教育することで、セキュリティを中心に据えた組織文化が築かれます。

実例: 実際の Microsoft Purview の活用

さまざまな業界の組織が、AI の導入を保護し、重要な資産を守るために、すでに Microsoft Purview を活用しています。金融サービス分野では、British Columbia Investment Management Corporation (BCI) などの機関が、ゼロ トラスト アーキテクチャと Purview のデータ保護および監査ツールを組み合わせて使用し、急速な技術革新と厳格な規制遵守のバランスを取っています。

医療分野では、組織は HIPAA のような厳格な枠組みの下で、保護対象の健康情報 (PHI) を保護しなければなりません。Microsoft Purview を Copilot と統合することで、医療提供者は患者データを自動的に分類し、コンプライアンス報告を効率化し、AI ツールが認可された診療記録のみを表示するようにできます。同様に、製造業の企業は Purview を使って CAD 設計図や技術計算式などの貴重な知的財産を保護しています。具体的には、厳格なデータのセグメント化、多要素認証、自動化された DLP ポリシーを実装し、専有ファイルが生成 AI モデルによってインデックス化されたり公開されたりしないようにしています。

継続的な AI ガバナンスのベストプラクティス

Copilot の導入におけるセキュリティの確保は、一度きりのプロジェクトではなく、継続的な運用上の取り組みです。AI の利用が進化しても強固なセキュリティ態勢を維持するため、次の基本的なベストプラクティスを順守してください。

• 定期的なポリシーの見直しを行う： テクノロジーと脅威の状況は急速に変化します。IT、セキュリティ、法務、事業部門の担当者を交えて、秘密度ラベル、DLP ルール、アクセス許可ポリシーを四半期ごとに見直してください。
• 部門横断の連携を促進する： 組織内のサイロを取り払ってください。セキュリティ担当者、コンプライアンス担当者、AI 管理者が協力し、Microsoft およびマルチクラウドのワークロード全体で一貫したデータガバナンスの枠組みを確立することが重要です。
• リスク管理を自動化する： 可能な限り自動化を活用してください。リアルタイムの監視、自動化されたポリシーの適用、AI を活用したセキュリティ態勢管理によって過剰共有を検出し、手動の対応だけに頼らず、リスクを即座に軽減します。

よくある質問

Microsoft Purview は Copilot のセキュリティ確保にどのように役立ちますか？

Microsoft Purview は、統合されたデータの検出、分類、保護の機能を提供します。秘密度ラベルとリアルタイムの データ損失防止 (DLP) ポリシーを適用することで、Purview は Copilot が組織のセキュリティ境界を尊重し、ユーザーに明示的にアクセスが許可されたデータのみにアクセスするようにします。

Microsoft Purview を使用して Copilot のアクティビティを監視できますか？

はい。Purview には、堅牢な監査機能、包括的なアクティビティ ログ、専用の分析ダッシュボードが備わっています。これにより、セキュリティ チームは Copilot とのやり取り、プロンプト履歴、データアクセスのイベント、導入状況の指標を追跡できます。

秘密度ラベルで保護できるデータの種類は何ですか？

秘密度ラベルは、Word 文書、Excel ブック、PowerPoint プレゼンテーション、メール、Microsoft Teams のチャット、SharePoint および OneDrive に保存されたファイルなど、さまざまな資産に適用できます。

DLP ポリシーは Microsoft 365 Copilot とどのように連携しますか？

DLP ポリシーはコンテンツをリアルタイムでスキャンします。ユーザーが Copilot を通じて、社内のコンプライアンス ルールに違反する機密情報を処理または共有しようとした場合、システムはその操作を一時停止またはブロックし、データの誤った漏えいを防ぐことができます。

安全な Copilot の導入には、ユーザー トレーニングが必要ですか？

もちろんです。技術的な制御だけでは、人為的ミスを防ぐことはできません。役割に応じた定期的なトレーニングを実施することで、従業員がプロンプトインジェクション、シャドー AI のリスク、適切なデータ取り扱いの方法を理解できるようになります。

Microsoft Purview を通じてゼロトラストの原則を実装することは、機密性とコンプライアンスを保ちながら、生成 AI がもたらす変革の力を活用するための最も効果的な方法です。明示的な検証、最小特権アクセス、侵害を前提とする考え方を組み合わせることで、最新の生産性を支える強固な基盤を構築できます。このテーマをさらに掘り下げ、実際の導入戦略に関する専門家の知見を聞くには、関連エピソード Microsoft Purview for Copilot Security with Peter Rising [Microsoft] をお聴きください。