AI利用に関する意識調査レポート：知識不足とリスク認識の高まりを読み解く

解説

AI導入が進む中で、利用者の「知識不足」と「リスクへの不安感」が高まっていることが分かってきました。

特に、「情報漏えい」や「サイバー攻撃の対象となること」など、具体的なセキュリティ上の懸念を抱える従業員が増えています。また、単に技術が使えないという問題から、「自分の業務スキルがなくなってしまうのでは」といった働き方に関わる不安へと課題が広がっている状況です。

企業側としては、利用者の増加に対して適切な情報提供やルール作りが追いついていない実態があります。自社環境では、AIの活用にあたって従業員の基本的な知識をアップデートできる機会を設けることや、取り扱うデータに関するガイドラインを見直すきっかけとなるかと思います。

ポイント

• AI利用者の大半は経験が浅く（3年未満）、知識不足や情報提供の要求が高い状況にあることが明らかになりました。
• 職場では、業務スキルの変化への不安感が増加しており、「情報漏えい」や「サイバー攻撃」など、具体的なリスクに対する懸念も高まっています。
• AI利用のための情報参照元としては書籍・Webが依然として支持されていますが、企業側での教育や説明責任の仕組みづくりに課題が多いことが示唆されています。

情シスへの影響

■ 利用者側のセキュリティ認識と啓発活動

レポートから、「情報漏えい」のリスクや「サイバー攻撃の対象になる」という不安が明確に高まっていることが分かります。これは、エンドユーザーに対する適切な教育・注意喚起が必須であることを示唆します。

社内でのAI利用ポリシー策定時、単なる技術的統制だけでなく、情報取り扱いに関するガイドラインや同意取得プロセスを組み込む必要があります。

■ 組織的なガバナンスと学習（ラーニング）

組織全体として「知識・スキルが足りない」という課題認識があるため、利用者が安全かつ効果的にAIを活用するためのルールメイキング（利用可否の範囲定義や、適切な情報入力の方法など）が必要となります。これは、AIシステム導入に伴う運用ルールの刷新を意味します。

■ システム連携とアクセス管理

AIシステムへの接続やデータ連携が増えるにつれて、「どのデータを」「誰が」「どのように」使うのかというデータのライフサイクル管理（DLM）の視点を持つ必要があります。特に個人情報や機密情報を扱う際は、技術的な制御に加え、運用上の制限も厳格化する必要があります。

影響範囲

全従業員（AIを利用するすべての人）、利用しているすべてのAIシステムおよび関連データ、社内ポリシーとトレーニング環境

重要度

★★★☆☆

対象者

• セキュリティ担当者
• M365管理者
• Entra管理者
• AD管理者
• ネットワーク管理者

優先度

計画的に対応

優先度の理由

本記事は特定の脆弱性や緊急の技術変更を扱うものではないため「今すぐ対応」ではありません。しかし、情報漏えいやサイバー攻撃のリスク認識が組織全体で高まっていることが示されているため、これを受けセキュリティポリシーの見直しと全社的な従業員教育（意識調査の結果に基づく対策）を計画的に進める必要があります。

確認手順

• 現在のAI利用ガイドラインおよび情報取り扱いポリシーの有無と最新性を確認する。
• 管理者向けトレーニングコンテンツにおいて、機密情報の扱いやデータ入力時の注意点に関する項目があるか確認し、必要であれば強化する。
• エンドユーザー向けのセキュリティ啓発を目的とした社内コミュニケーションツールでの告知手順を策定・準備する。
• 利用されているAIシステム（特に外部連携するSaaS型AI）について、情報漏えい防止のためのアクセス制御やログ監査が実施されているかを確認する。