AIエージェントと統制
シャドーAI、実行環境のガバナンス、利用の監査など、AIエージェントを業務導入する企業のための統制の解説記事。
AIコーディングエージェントのアカウント設計 — 個人契約から法人管理へ
「とりあえず各自のアカウントで」始まったAIエージェント利用を、法人管理へどう移行するか。個人契約のまま広げるリスク、法人契約・シート管理で変わること、移行の進め方と「個人契約に残るもの」の扱いを整理します。
読む経営層・監査に説明できるAIガバナンス報告の作り方
「AIをどう管理しているのか」という経営・監査からの問いに、現場の言葉ではなく相手の言葉で答えるための報告設計。報告に載せる5つの要素、数字の出どころの作り方、報告を継続可能にする仕組みを整理します。
読む生成AIの社内利用ルールを形骸化させない設計
生成AIの利用ポリシーを作ったのに、現場の実態と乖離していく——形骸化はルールの宿命ではなく設計の問題です。ルールが守られなくなる4つのパターンと、ルールを環境の仕様に落として「守らなくても守られる」状態を作る考え方を整理します。
読むシャドーAI対策は「禁止」より「公認AI実行環境」から始める
未許可のAI利用——シャドーAIは、禁止を強めるほど見えなくなります。なぜ禁止だけでは対策にならないのか、公認のAI実行環境を用意して利用を吸収するという考え方、公認環境が満たすべき条件までを整理します。
読むAIエージェント実行環境の監査ログ — 利用・実行・セッションの3層で残す
「AIに何をさせているのか」と監査や顧客に聞かれたとき、記録で答えられますか。AIエージェントの実行環境側に必要な3層の記録（利用・実行・セッション）と、社員PC分散構成では一貫した監査証跡を作りにくい理由、実行環境側で残す設計を解説します。
読むAIエージェントの権限管理 — ファイル・ツール・外部接続をどう分けるか
AIエージェントに与える権限は「人と同じ」では広すぎます。最小権限の原則をエージェントに適用するとき、ファイル・ツール・外部接続の3面で何を絞るべきか、権限管理が運用倒れしないための設計を整理します。
読むMCPを企業で使う前に決めること — 接続先・権限・監査
MCP（Model Context Protocol）はAIエージェントにツールやデータを繋ぐ標準として急速に広がっています。便利さの裏で接続面も広がるため、企業利用では「何を繋ぐか・何を許すか・どう記録するか」を先に決める必要があります。導入前のガバナンス整理です。
読むプロンプトインジェクションを前提にしたAI実行環境の考え方
プロンプトインジェクションは入力経路が多様で、完全な防止は困難です。本記事は「注入は起きる」を前提に、AIエージェントの実行環境側で被害を限定する設計——触れられる範囲の最小化・機密との部屋分け・記録——を整理します。
読むAIコーディングエージェントを社員PCで動かすリスクと代替策
Claude Code や Codex のようなAIコーディングエージェントを各自のPCで動かす構成には、機密・鍵・記録・環境の4つの構造的リスクがあります。禁止でも放置でもない第3の選択肢として、実行環境を会社側に集約する設計を解説します。
読むAIエージェントの暴走を「止める・戻す・隔離する」設計
AIエージェントの暴走は、SF的な反乱ではなく「誤った方向の作業が高速・大量に進む」という実務的な事故です。暴走の実像を整理し、止める（停止手段）・戻す（巻き戻し）・隔離する（影響範囲の限定）という3つの備えを実行環境側にどう用意するかを解説します。
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