ISSUE
ハイブリッド・マルチクラウド環境の拡大と資産の可視性における限界
- オンプレミスとマルチクラウドが混在する環境では、資産やアクセス権限の可視性が低下し、侵害検知の遅れや長期潜伏のリスクが高まっています。
侵害インシデント解決までの平均期間
41日
IBM『Cost of a Data Breach Report 2025』
企業
企業経営を支えるオペレーショナル・インテリジェンス
企業運営をつなぐエンタープライズ・インテリジェンス
分散したデータから、信頼できる企業運営へ
分散したデータを、信頼性の高い企業運営基盤へと変革します。
企業の業務データやデジタル資産、サプライチェーン、サイバー脅威情報を一つのコンテキストで結び付け、複雑なエンタープライズ環境における 意思決定とリスク対応を高度化します。
Market Dynamics & Trends
複雑化するAI・サイバー環境に対応する
エンタープライズ・インテリジェンス
AIの普及とサイバーリスクの時代におけるエンタープライズ運用環境
Cyber Security
ISSUE
シャドーAIと侵害された認証情報
未承認の生成AI利用や流出したアカウントが新たな攻撃経路となり、従来の境界型セキュリティを回避した侵入リスクが高まっています。
PwC『2026 Cybersecurity Outlook: Financial Services』
CASE
クラウドメタデータの流出
グローバル大手通信事業者A社で発生した クラウドメタデータの流出インシデント
世界的大手通信事業者A社では、2024年に第三者のクラウド環境から顧客の通話・SMSメタデータが流出し、約1億1,000万人の顧客データが影響を受けました。流出したアカウントを通じて第三者のクラウド環境に不正アクセスされた事例であり、クラウド資産の可視性とアカウントセキュリティの重要性が浮き彫りになりました。
CASE
グローバルデータプラットフォームにおける認証情報管理の不備
グローバルデータプラットフォームS社で発生した 顧客への連鎖的なインシデント
攻撃グループ「UNC5537」は、インフォスティーラーによって窃取したアカウントを悪用してS社の顧客環境にアクセスし、世界的なチケット販売会社T社を含む多数の顧客企業が相次いで被害を受けました。MFAの未導入やアカウントガバナンスの不備が主な原因として指摘されており、継続的なアカウント検証とアクセス権限管理の必要性を示しています。
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Strategic Data Intelligence
ISSUE
企業の業務コンテキストから切り離されたドメインAIの拡散
- 生成AIの活用が全社業務へと広がる中、マスターデータと非構造化データを意味や関係性に基づいて結び付けるセマンティック基盤が、AIの信頼性を確保するうえで重要な要件となっています。
企業の生成AIにおけるドメイン特化型言語モデル（DSLM）の導入予測（～2028年）
50%
Gartner 『Top Strategic Technology Trends for 2026』
ISSUE
全社的なAI活用の拡大と運用ガバナンスの課題
- AIの活用がサプライチェーン・調達・契約・カスタマーサービスへと広がる中、データ品質と運用ガバナンスを一体的に管理する体制が、全社的なAI活用の成果を左右しています。
AI投資による業務革新の成果を実証した大企業の割合
5.5%
McKinsey『The State of AI 2025』
CASE
ESG情報の可視性不足
世界的大手建設会社M社における サプライチェーンのESGデータ管理の課題
世界的な建設・インフラ企業は、多層的なサプライチェーンや海外パートナーの炭素排出量・原材料データを統合的に管理することに課題を抱えており、サプライチェーンデータの信頼性がESG情報開示や受注競争力に直接影響しています。
CASE
M&A後のデータ統合の課題
世界的大手通信会社T社におけるM&A後の顧客データ統合の課題
大手通信事業者では、M&A後に顧客情報がグループ各社のシステムに分散し、顧客情報の一元的な把握やサービス横断的な分析が困難になっており、データ統合が顧客体験と収益性を向上させるうえで重要な課題となっています。
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Defined Friction Points
エージェンティックAI時代に企業が直面する課題
AIエージェント時代に複雑化する企業運営の新たなリスク
Cyber Security
01
従来の境界を越えて広がる アイデンティティの悪用
- -窃取された役職員や取引先のアカウントが正規の権限として悪用されるため、従来の境界型セキュリティだけでは侵入の特定が困難
- -リアルタイムの行動分析が不十分なため侵害の把握が遅れ、重要なソースコードや独自技術資産の流出リスクが増大
02
信頼されたデータチャネルの攻撃経路化
- -外部文書・API・コラボレーションシステムを通じて悪意のある情報が正規データとして流入する可能性が高まり、新たな攻撃対象領域へと拡大
- -AIエージェントが汚染されたデータや不正な指示を実行した場合、内部システムの操作や未承認業務の実行につながるリスク
03
自律型オペレーションにおける可視性の欠如
- -AIエージェントとシステム間の自動実行が増加し、従来のログ中心の監査だけでは業務フロー全体の追跡が困難
- -攻撃の自動化と人手による対応の速度差により、検知・隔離・復旧が遅れ、サービスやサプライチェーンへの影響範囲の把握が困難
Strategic Data Intelligence
01
事業領域を横断する企業コンテキストの分断
- -事業部門やグループ会社ごとにシステムとマスターデータが分散しているため、顧客・製品・サプライチェーン・契約情報を一連の流れとして関連付けることが困難
- -構造化データと非構造化データで意味体系が異なるため、AIの出力に対する信頼性が低下し、現場の意思決定が繰り返しのデータ整備や検証に依存
02
AIデータの品質・リネージュ管理の機能不全
- -生成AIの出力や外部データが業務データに混在することで、情報の出所・品質・変更履歴の追跡が困難
- -データフローやAIの実行プロセスがガバナンス体制から切り離されているため、運用効率・規制対応・自動化管理の負担が増大
Industry Approaches
拡張性の高いAIと信頼できる運用を支えるエンタープライズ・インテリジェンス
AIの継続的な拡張と、信頼に基づく運用を実現するインテリジェンス体制
ハイブリッド資産のエクスポージャー管理
ビジネスへの影響度に基づくエクスポージャー管理
- - グループ会社・サプライチェーン・マルチクラウドの資産とその関係性を特定し、 ビジネスへの影響度に基づいて優先的に対処すべき対象を選定
- - 役職員・取引先・AIエージェントのアカウントと権限を継続的に検証し、 正規権限の悪用や基幹サービスの停止リスクを低減
企業の信頼を支えるAIガバナンス
信頼性の高いAI運用
- - 事業部門ごとの生成AIの利用状況と重要データの移動を管理し、 シャドーAIや技術資産の流出リスクを抑制
- - プロンプトインジェクション・権限の不正利用・データ汚染のシナリオを検証し、 地域ごとの規制や社内ポリシーをAI運用環境に反映
インテリジェンス主導型サイバー防御
脅威対応インテリジェンス
- - APTグループ・ランサムウェア・ダークウェブ情報と企業資産を関連付けて 分析し、実際に影響を及ぼす可能性の高い脅威を優先的に特定
- - 取引先やグループ会社を含む外部のリスクシグナルを継続的に追跡し、 分析・隔離・復旧プロセスの自動化によって対応負担を軽減
統合コンテキスト・インテリジェンス
全社的な業務コンテキスト基盤の構築
- - 顧客・製品・サプライチェーン・設計・契約情報をオントロジーとナレッジグラフで関連付け、事業部門やグループ会社間の解釈の違いを減らし、意思決定の一貫性を確保
- - 文書・メール・ERP・コラボレーションシステムの構造化・非構造化データを関連付け、暗黙知や経験に依存する業務を再利用可能な企業資産へと転換
適応型AIオペレーション
意思決定を中心とした業務の自動化
- - 各事業領域の特性を反映したドメイン特化型AIにより、契約審査・サプライチェーン分析・技術サポート・リスク管理などの現場業務を支援
- - 部門ごとに分断された審査・分析・報告業務をAIエージェントで連携し、反復業務を削減するとともに意思決定を迅速化
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