製造業のAIセキュリティ違反の83％がデータポリシー違反：Netskope調査が示す現場のリスク

製造業の現場でAIの利用が急速に広がる中、セキュリティの新しい課題が数字で明らかになった。Netskopeの調査研究部門であるNetskope Threat Labsが2026年11月12日に発表した製造業向けの最新サイバー脅威レポートによると、製造業界で起きたAI関連のセキュリティ違反の83％が、従業員が会社のポリシーに反する形でAIツールに情報を共有したデータポリシー違反だった。AIを便利に使うほど、機密情報が社外に流れ出すおそれが高まる。今回の調査は、現場のAI利用が試験的な段階を終え、業務の中核に入りつつあることを示している。

調査が示した最大のリスクは「人の使い方」だった

今回のレポートで最も注目すべき点は、違反の原因が高度なサイバー攻撃ではなく、従業員の日常的なAIの使い方にあったことだ。AI関連のセキュリティ違反の83％は、従業員がAIアプリケーションに情報を共有したことが会社のポリシーに違反していたケースだった。つまり、悪意のある第三者がシステムを破ったのではなく、現場の社員が便利さからAIにデータを渡し、その行為自体がルール違反になっていた。

こうした違反では、機密文書や企業の機密データが外部に漏えいするおそれがある。AIツールに入力した情報は、サービスの仕組みによっては学習や外部の処理に使われる可能性がある。入力した瞬間に社外に出てしまう情報もあるため、現場の担当者が「ちょっとした質問のつもり」で入れた内容が、思わぬ形で社外に広がるリスクをはらんでいる。

違反に関わった機密情報の種類を見ると、法的な保護の対象となる個人情報や財務情報などの規制対象データが最も多く、記録された事案の57％を占めた。次いでパスワードとAPIキーが19％、知的財産が16％、ソースコードが9％となっている。個人情報や財務情報が半数を超えている点は重い。製造業といっても、顧客情報や取引先の情報を扱う場面は多く、AIへの入力がそのまま情報漏えいの入り口になり得る。

管理下のAI利用者は1年で倍増、シャドーAIは形を変えて残る

調査では、製造業におけるAIの導入がこの1年で大きく進んだことも示された。企業が管理するAIアプリケーションを利用するユーザーの割合は、35％から70％へと倍増した。会社が認め、管理しているAIツールの利用が広がっているのは前向きな変化だ。個人用AIアカウントの利用率も75％から55％へと下がり、管理の枠組みが広がりつつあることがうかがえる。

ただし、課題が消えたわけではない。個人アカウントと企業アカウントを使い分けるユーザーの割合は、9％から25％へと上昇した。会社が管理するツールを使いながら、個人のアカウントも併用する人が増えている。管理の網が広がる一方で、シャドーAIと呼ばれる管理外の利用が形を変えて残っている。調査は、この点をはっきりと指摘している。

AIを積極的に活用するユーザーの割合も、過去1年間で40％から67％へと増えた。さらに、従業員の96％がAI機能を搭載したソフトウェアを利用し、90％が顧客やユーザーのデータを用いてモデルを学習させるシステムとやり取りしているという。AIはもはや一部の部門の道具ではなく、日常業務のあらゆる場面に入り込んでいる。だからこそ、どのAIに何を入力してよいのかという線引きが、現場のセキュリティの中心課題になっている。

AIと外部システムの連携が急増、見えにくい経路が増える

もう一つの大きな変化は、AIツールと外部システムの連携の広がりだ。レポートによると、AIツールによるリモートサーバーへの自動接続数は490％増加し、やり取りの件数は600％増加した。AIが他のシステムと自動でつながり、情報をやり取りする場面が急激に増えている。

Netskopeのクラウド脅威研究者であるGianpietro Cutolo氏は、製造業の企業は基本的なAIツールを用いた初期の試験運用段階をすでに大きく超え、Microsoft Copilotのような企業が管理するソリューションやAnthropicなどの開発者向けプラットフォームにけん引される形で、AIを業務に深く統合する方向へ明確に移行していると述べている。同氏は同時に、自動化されたMCP接続の急増や、AIエージェントなど人間以外のIDの管理、データガバナンスに関する重大なセキュリティ上の課題が生まれており、セキュリティチームはこれらの課題に先んじて対処していく必要があると指摘した。

AIエージェントが人の代わりにシステムへ接続し、データを動かす時代に入りつつある。人が入力する情報だけでなく、AIが自動で取りに行く情報や、AI同士がやり取りする情報も管理の対象になる。製造業の企業は、従業員が使うAIアプリケーションだけでなく、AIが他のシステムとどのように連携しているかについても把握する必要があると、レポートは呼びかけている。

現場で最も使われているAIと、最もブロックされているAI

調査は、製造業で実際に使われているAIアプリケーションの顔ぶれも明らかにした。Microsoft Copilotは製造業界で最も広く導入されているAIアプリケーションで、90％の組織で利用されている。Anthropic社のClaude Codeの89％、ChatGPTの76％を上回る割合だ。業務用のAIとして、Copilotが現場の標準になりつつある様子がうかがえる。

一方で、利用が制限されているAIアプリケーションもある。Particular Audienceは製造業界の組織の45％で利用が制限され、最も多くブロックされている。次いでEmergentが39％、DeepSeekが36％となっている。企業がリスクを判断し、特定のAIツールの利用を止める動きも広がっている。どのAIを使うかだけでなく、どのAIを使わないかを決めることも、現場のセキュリティ対策の一部になっている。

AIを装った悪意ある誘いも増加している

AIの普及に乗じた攻撃の増加も、今回の調査で示された。2026年2月には、AIを装った悪意あるおとりに接触したユーザー数が、ユーザー10万人あたり約25人から約100人へと増加した。その後5月までは横ばいで推移したが、6月にはさらに急増して、ユーザー10万人あたり175人近くに達した。

悪意あるAIリンクへの接触も増えている。2025年7月から増加し始め、10月にはユーザー10万人あたり150件に達した。2026年2月には2度目の増加が始まり、3月にはさらに増加して、ユーザー10万人あたり200件に達したという。AIへの関心の高まりに合わせて、AIを装った偽のリンクや誘いも増えている。現場の従業員が本物のAIツールと偽物を見分ける力をつけることも、対策の一つになる。

製造業の現場が今やるべきこと

今回の調査が示すのは、AIのセキュリティ対策の中心が「技術的な防御」から「使い方の管理」へ移っていることだ。AIの利用を禁止するだけでは、業務の効率化という大きな流れに逆らうことになる。かといって、自由に使わせれば機密情報が漏れるおそれがある。企業に求められるのは、管理下のAIツールを整え、どの情報をAIに入れてよいかを現場に分かりやすく示し、個人アカウントの併用や外部連携の実態を把握することだ。

Netskope Threat Labsのレポートは、製造業のAI導入が加速する中で、データポリシー違反が最も一般的なリスクになっている現実を数字で示した。83％という数字は、現場の誰もが当事者になり得ることを意味している。AIを安全に使い続けるには、ツールの導入と同じくらい、使い方のルールとその浸透が大切になっている。

Frequently Asked Questions

製造業のAI関連セキュリティ違反の83％とは何を指すのですか

Netskope Threat Labsの調査によると、製造業界で起きたAI関連のセキュリティ違反のうち83％が、従業員が会社のポリシーに反する形でAIツールに情報を共有したデータポリシー違反でした。外部からの攻撃ではなく、現場のAIの使い方が原因のケースが大半を占めています。

AIに入力してはいけない情報には何がありますか

調査では、違反に関わった機密情報のうち規制対象データが57％、パスワードとAPIキーが19％、知的財産が16％、ソースコードが9％でした。個人情報や財務情報、パスワードやAPIキー、社外秘の設計情報やソースコードは、AIへの入力を避けるべき代表的な情報です。

シャドーAIとは何ですか

会社が管理していない個人用AIアカウントや未承認のAIツールを業務で使うことです。今回の調査では個人用AIアカウントの利用率は75％から55％へ下がりましたが、個人と企業の両方のアカウントを使い分ける人は9％から25％へ増え、管理の網から漏れる利用が形を変えて残っています。