[レポート公開] そのAIツール、すでに情報を抜かれています。実在インシデントで判明したセキュリティ事故 8選
AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」を開発する株式会社MONO BRAIN（本社：東京都渋谷区、代表取締役：加藤 真規）は、企業で利用されるAIツールにおいて実際に発生したインシデントを分析した最新レポート「AIツール活用におけるセキュリティ事故 8選（2026年4月版）」を公開しました。 ■ 背景：AIツールの普及が「新たな攻撃面」を生み出している M365 CopilotやChatGPT、GitHub CopilotなどのAIツールは、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、従来のセキュリティ設計では想定されていなかった新たな攻撃経路を生み出しています。 本レポートで分析した事例では、単なる脆弱性ではなく、 外部連携（OAuth / API） 権限設計の不備 プロンプトインジェクション といった「設計・運用レベルの問題」が、重大な事故に直結していることが明らかになりまし
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大規模案件のSlackにAI社員3人を常駐させたら、2年目が参画1週間で設計根本に踏み込んだ
実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出してきた。 正直、びびりました。 自己紹介・大規模現場の話を軽く 私はNTTデータグループ 技術革新統括本部のITアーキテクト（課長代理）で、大規模システムのモダナイゼーションに携わっています。 全社の高難度案件
MySQLの常識がコストに跳ね返る――BigQueryで最初に知りたかったクエリ設計の基本
こんにちは！株式会社カンリーでエンジニアをやっている市川です。 はじめに：BigQueryに触れるようになったきっかけ データ基盤プロジェクトに関わるようになり、BigQueryを触る機会が一気に増えました。 それまで私は、主にMySQLを前提にSQLを書いてきました。Laravelアプリケーションや運用保守の中で扱うのはMySQLが中心で、SQLを書くときも自然と「MySQLならこう考える」という前提が染みついていました。 そのためBigQueryを触り始めた当初も、同じ感覚でクエリを書いていました。しかし実際に使い始めると、その感覚はすぐに通用しないことを痛感しました。 今回は、口コミデータやGBPの投稿データ、店舗情報、営業時間といったデータをBigQueryで扱う中で学んだ「設計の考え方の違い」をまとめます。 最初にぶつかった違和感 BigQueryを使い始めて最初に感じたのは、「
「OpenClaw使っていいですか？」と聞かれた情シスが真っ先に考えるべきこと
エグゼクティブサマリー 新たなコントロールプレーン：OpenClawは単なるフレームワークではない。企業全体のスタックでAIエージェントを動かす「実行層」である ツールではなく、アーキテクチャ：エージェント用フレームワークを単なる開発ツールとして扱うのは危険だ。これはデータの不整合を増幅させる運用インフラである ガバナンスの転換：従来の管理対象は「保存されたデータ」だった。OpenClawはリスクを、意思決定が実際に行われる「実行層（アクションレイヤー）」へと移す OpenClawがエージェントオーケストレーションの事実上の標準へと進化する中、CIOは開発現場の熱狂の先を見る必要がある。真の課題は導入ではなく、ガバナンスだ。自律型システムがデータを処理するだけでなく、自ら意思決定し実行する「新たなコントロールプレーン」の到来に、われわれは直面している。 OpenClawは、おなじみの技術サ
AIによってプロダクトマネジメントとMVPの重心が変わった話｜numashi/LayerX バクラクVPoP
はじめにLayerXで執行役員／VP of Product をしているnumashiといいます。 これまでキャリアの多くを、新規プロダクトの立ち上げにプレーヤーとして費やしてきました。ゼロからプロダクトを作り、顧客に届け、失敗し、作り直す——その繰り返しの中で、Minimum Viable Product(以下、MVP)という概念は自分にとって単なるフレームワーク以上のものでした。 「何を作るべきか」を問い続けるための、思考の型でした。 今、新規事業をやる中で、改めて生成AIの登場によってMVPの意味が根本から変わりつつあると感じたため、言語化しようと思います。 MVPとは何か新規プロダクトを作る際、MVPは開発の羅針盤でした。 Minimum Viable Product——その本質を説明するとき、Henrik Knibergのイラストがよく引用されます。 「車を作るなら、まずタイヤだけ
"承認疲れ"が招く重大事故 ― Claude Code全社導入で押さえる7つの守り｜IA Insight Lab (IAラボ) | 世界の内部監査/GRC情報を毎日配信⚡️
こんにちは、IA Insight Lab管理人のHIROです。私は現在シリコンバレーで「内部監査における生成AI活用」の研究とコンサルティングをしています。 今日は、公認内部監査人・公認情報システム監査人である私の視点から、いま日本企業のCISOや内部監査部長が最も頭を悩ませているテーマ、「Claude Codeを全社員に配るときのセキュリティの最低ライン」についてお伝えします。 この記事を読むことで、従来のAI利用ポリシーでは防げない新しい脅威の正体、2025〜2026年に実際に起きた代表的なインシデント、そして明日から現場に落とせる7つの守りのチェックポイントまで、一気通貫で理解することができます。 記事全体のサマリー本文を読み進める前に、まずは本記事のサマリー画像を掲載しますので、全体の理解促進にお役立ていただければ幸いです。 記事全体のサマリー1. トレンド概要：Claude Co
グーグルが投資額6倍で「AIエージェント全力投球」。チャットで仕事が終わるGoogle Cloudの新戦略 | Business Insider Japan
人間と違うのは、細かい作業単位でエージェントが動いていて大量に存在すること、そして、文字通り「持続的」に動き続けることだ。 その結果として、AIを必要とするタスクはさらに増え、AIの推論処理ニーズは拡大する。AIを作るための学習処理も、まだまだ続く。規模は大きくなる一方だ。 クリアンCEOは「巨大な演算資源を持ち、フロンティアモデル（最新・先端のAI）を持つ企業だけが、独自のプロセッサーを含めた統合的な環境を提供できる」と語る。 インフラから製作環境まで、トータルで対応できるのがGoogle Cloudの強み。撮影：西田宗千佳グーグルは独自のAI処理用プロセッサーである「TPU」シリーズを作っている。2026年も最新版である「TPU 8」を発表したが、今回初めて、学習用（TPU 8t）と推論用（TPU 8i）にプロセッサーを分けて発表した。 新しいAI処理チップ「TPU 8」シリーズ。写真
当社のIT環境への不正アクセスに関するお知らせ（第三報） | 村田製作所
株式会社村田製作所（以下、当社）は、先般公表しました当社のIT環境における第三者による不正アクセスに関する続報をお知らせいたします。 関係者の皆さまにご迷惑とご心配をおかけしますことを、改めて深くお詫び申し上げます。 前回4月6日の当社からの発表（当社のIT環境への不正アクセスに関するお知らせ（第二報））以降、不正アクセスによる新たな被害は確認しておりません。 当社が使用するシステムは通常稼働しており、当社の生産、販売活動については影響ございません。 また、本件に関しては、必要な関係機関との連携を図り、各機関の指導のもと、適切な対応を実行しています。 不正アクセスにより取得されたおそれがある情報 社外の第三者に不正に取得された、またはそのおそれがある個人情報を含むデータは以下の通りです。（4月27日時点） 対象者 類型 内容
Googleが競合AI企業のAnthropicに最大6兆4000億円を投資
AIアシスタントのGeminiを提供するGoogleが、AIアシスタントのClaudeを開発する競合他社であるAnthropicに、最大400億ドル(約6兆4000億円)を投資することを計画していると報じられました。 Google to invest up to $40 billion in AI rival Anthropic | Reuters https://www.reuters.com/business/google-plans-invest-up-40-billion-anthropic-bloomberg-news-reports-2026-04-24/ Google Plans to Invest Up to $40 Billion in Anthropic - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-0
Google Cloud Next 2026での発表内容まとめ 自律型AIエージェントへ
米Google傘下のGoogle Cloudは4月22日（現地時間）、企業向けの年次イベント「Google Cloud Next 2026」を開催した。本稿では主な発表内容を簡単にまとめた（完全網羅ではない）。 今回のテーマは、AIが単なる受動的なアシスタントから、自律的に思考・行動し、複数のタスクを処理する自律型AIエージェントへと進化する「Agentic Enterprise」への移行となっている。Google Cloudは、これを支えるため、AIインフラからデータ基盤、セキュリティ、エージェント開発プラットフォームに至るまで、フルスタックでの大規模な機能強化を発表した。 AIエージェント開発・運用プラットフォーム Gemini Enterprise Agent Platform 「Gemini Enterprise Agent Platform」は、エンタープライズ向けにAIエージェ
AIエージェントがGmailやスプレッドシート横断し情報収集・業務支援 Googleから「Workspace」新機能
米Googleは4月22日（現地時間）、AIエージェントがオフィススイート「Google Workspace」（GWS）内の情報を横断的に集め、業務を支援する仕組み「Workspace Intelligence」を発表した。3月にβ版を展開したGWSとGeminiの連携機能に、セキュリティや管理機能を追加し、正式版として公開したものとみられる。 例えば「Google スプレッドシート」「Google ドキュメント」「Google スライド」では、チャットで指示するだけで、AIがGmailやGoogle ドライブ上のファイルを自動で参照し、資料を作成するという。中でもGoogle ドキュメントでは複数の画像を一度にAI編集することでスタイルを一貫させることが可能に。Google スライドでは編集可能なスライド資料一式をAIで制作可能になるとうたう。 さらに、Google Chat内でGemi
経団連：HR部門におけるAI等の活用に関する報告書 (2026-04-14)
トップ Policy(提言・報告書) 労働政策、労使関係、人事賃金 HR部門におけるAI等の活用に関する報告書 Policy(提言・報告書) 労働政策、労使関係、人事賃金 HR部門におけるAI等の活用に関する報告書 （PDF形式／目次は以下のとおり） I. はじめに II. 企業におけるAIの活用状況 III. HR部門におけるAI等の活用状況 諸外国におけるAIを含むアルゴリズム管理ツール導入割合 HR部門でのAI等の活用状況（経団連調査） HR部門でのAI活用の具体例と得られる効果 HR部門におけるAI活用に向けた課題 IV. HR部門におけるAI等の活用の基本的考え方 HR部門におけるAI等の活用の重要性 HR部門におけるAI等の活用の基本的考え方（全体像） 【大前提】HR部門におけるAIは、人間の意思決定のサポート 求められる対応➀：AI活用における安全性・公平性・透明性の確保 求
［速報］Google、AWSやAzureのDBやSaaSなどあらゆるデータソースをAIネイティブなデータレイクハウスに統合する「Agentic Data Cloud」発表
［速報］Google、AWSやAzureのDBやSaaSなどあらゆるデータソースをAIネイティブなデータレイクハウスに統合する「Agentic Data Cloud」発表 Googleは、日本時間で4月23日未明にラスベガスで開幕したイベント「Google Cloud Next 2026」で、Google CloudはもちろんAWSやMicrosoft AzureのデータベースやSaaSなどのあらゆるデータソースをAIネイティブなデータレイクハウスに統合する「Agentic Data Cloud」を発表しました。 AIエージェントを企業が構築する場合、ほぼ確実にAIエージェントによる業務データへのアクセスが求められます。Agentic Data Cloudは、そうしたAIエージェントのための包括的なデータレイクハウス、すなわち大規模データの保管と高度な分析が可能なソリューションを構築するサ
［速報］Google Cloud、ローカルマシンにインストールできる大規模分散RDB「Spanner Omni」プレビュー公開
［速報］Google Cloud、ローカルマシンにインストールできる大規模分散RDB「Spanner Omni」プレビュー公開 Googleは、日本時間で4月23日未明にラスベガスで開幕したイベント「Google Cloud Next 2026」で、ローカルマシンにインストールできる大規模分散リレーショナルデータベース「Spanner Omni」のプレビュー版を公開しました。 Spanner OmniのオリジナルであるGoogle Cloud Spannerは、トランザクション処理による一貫性の保持を維持したままリレーショナルデータベースを大規模にスケールさせることは困難であるというそれまでの常識を打ち破り、グローバルな規模でスケールする分散リレーショナルデータベースとして事実上初めて登場したマネージドデーターベースです。 参考：「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の
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三大「あんまり美味くねえな」の言い換え
OpenAI、Microsoftと独占契約終了 Amazon経由でモデル提供 - 日本経済新聞
DeNA南場会長、AIのOpenClawと格闘 ｢まだ同僚じゃない｣ - 日本経済新聞
グーグルのAI認定講座、先着1万人に無料提供 「Google AI Pro」3カ月利用権も
NEC、米アンソロピックと提携 法人向けAI需要を開拓 - 日本経済新聞
AI BUSINESS CONFERENCE 2026 春 in 東京│AI ビジネスカンファレンス