はじめに

生成AIやMicrosoft 365 Copilotの普及により、多くの企業で業務効率化や生産性向上に向けた取り組みが加速しています。問い合わせ対応の自動化、文書作成支援、ナレッジ検索などその活用範囲は急速に広がりつつあります。

一方で、AI活用が進むほど新たな課題も見えてきます。

  • 機密情報がAIによって意図せず参照されないか
  • 誰がどのようにAIを利用をしているのか把握できているか
  • 組織が許可していないAIサービスが利用されていないか
  • 情報漏えいが発生した際に原因を追跡できるか

AIの導入そのものは比較的容易です。しかし、安全かつ継続的に活用するためには、利用ルールの整備だけでなく、企業が保有するデータ分類・保護・監視といったガバナンス体制の構築が欠かせません。

そこで注目されているのがMicrosoft Purviewです。

Microsoft Purviewは、企業内に存在するデータを把握し、機密情報を適切に保護しながら、生成AIやCopilotを安全に活用するための情報ガバナンス基盤として位置付けられています。

Microsoft Purviewとは？

Microsoft Purviewは、Microsoft 365におけるデータ保護・コンプライアンス・ガバナンスを統合的に提供するプラットフォームです。
組織内のデータを保護しながら、安全かつ適切な活用を支援するさまざまなソリューションを提供しています。

データを分類・保護する

  • 秘密度ラベル（Sensitivity Labels）
    機密情報の分類や暗号化、アクセス制御を実現します。
  • DLP（Data Loss Prevention）
    メールやTeams、SharePointなどを通じた情報漏えいを防止します。

データのリスクを可視化する

  • DSPM（Data Security Posture Management）
    オーバーシェアリングやシャドーAIの利用状況を検出し、データのリスクを可視化します。
  • Insider Risk Management
    内部不正や情報持ち出しなどのリスク行動を監視します。

利用状況を監査・調査する

  • Audit
    ユーザー操作やアクセス履歴を記録し、追跡可能にします。
  • eDiscovery
    インシデント発生時の証拠保全や調査を支援します。

これらの機能を組み合わせることで、データ保護だけでなく、リスクの発見や調査、継続的な改善まで実現できます。

Purviewで実現するAIガバナンスの多層防御

Microsoft PurviewがAIガバナンスの基盤として位置付けられている理由は、情報漏えいリスクが単一の対策だけでは防げないためです。

例えば、

  • 機密情報が過剰に共有されている
  • 組織が把握していないAIサービスが利用されている
  • 不適切なプロンプトによって機密情報が引き出される

といった要因は、それぞれ単独では大きな問題にならない場合もあります。しかし、複数の要因が重なったときに、はじめて情報漏えいリスクとして顕在化します。

そのため、AI時代のガバナンスでは１つの機能ですべてを解決するのではなく、リスクの発見から調査、対策までを一貫して行う多層的なアプローチが求められます。

Microsoft Purviewでは、この考え方を次の３つの観点で実現しています。

見つける

組織内にどのようなリスクが存在しているのかを把握すること。

調べる

発見したリスクが本当に問題なのか、誰が関与し、どのデータに影響しているのかを確認すること。

防ぐ

リスクに応じた適切なコントロールを適用し、情報漏えいを未然に防ぐこと。

それでは、それぞれの役割を支えるMicrosoft Purviewの主要なソリューションを見ていきましょう。

Microsoft PurviewによるAIガバナンスの３つの層

➀「見つける」層

最初のステップは、組織内に存在するリスクを可視化することです。

  • DSPM（Data Security Posture Management）
    DSPMは、機密情報がどこに保管されているのか、過剰な共有設定になっていないか、AI活用によってリスクが発生していないかなどを可視化する機能です。
  • Insider Risk Management
    ユーザーの行動を分析し、情報持ち出しや内部不正につながる可能性のあるリスク行動を検知します。
  • Communication Compliance
    不適切なプロンプト入力や機密情報の共有、コンプライアンス違反につながるコミュニケーションを検知します。

➁「調べる」層

リスクを発見したら、次は事実確認と影響範囲の調査が必要になります。

  • Audit
    「誰が」「いつ」「何を」「どのように操作したのか」を記録し、追跡できる監査機能です。
  • eDiscovery
    メール、Teams、SharePoint、OneDriveなどを横断的に検索し、証拠保全や詳細調査を行います。

➂「防ぐ」層

リスクを発見し調査した後は、実際に情報漏えいを防ぐためのコントロールが必要です。

  • 秘密度ラベル（Sensitivity Labels）
    データを分類し、その重要度に応じた暗号化やアクセス制御を適用します。
    例えば、公開、社内限定、機密、極秘などの区分に応じて保護レベルを設定できます。
  • DLP（Data Loss Prevention）
    機密情報の外部送信やコピー、AIサービスへのデータ送信などを検知し、警告やブロックを実施します。

まとめ

AI活用が加速する現代では、セキュリティやガバナンスにも同じスピード感が求められています。
本来であればデータガバナンスを整備してからAIを導入したいところですが、現実にはAI活用が先行し、その後に対策を検討するケースも少なくありません。

しかし、AI活用とセキュリティは決してトレードオフの関係ではありません。重要なのは「見つける」「調べる」「防ぐ」という多層防御の考え方を取り入れ、複数の仕組みを組み合わせてリスクに対応することです。

Microsoft Purviewは、そのための統合的なガバナンス基盤として、企業の安全なAI活用を支援します。
AIを「使うか、守るか」ではなく、安心して使い続けるために、どう守るか。
それこそが、AI時代のガバナンスに求められる視点なのではないでしょうか。