OpenText調査：企業はセキュリティ基盤を整備せずに生成AIの導入を急いでいる

Q: What are the key facts in this article?

OpenTextは、企業の半数以上が生成AIを導入している一方、セキュリティとガバナンスの基盤整備が遅れていることを示すグローバル調査結果を発表した。

Q: What is the direct answer?

OpenTextは、企業の半数以上が生成AIを導入している一方、セキュリティとガバナンスの基盤整備が遅れていることを示すグローバル調査結果を発表した。

Q: What is the source and date?

Source: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000116.000048361.html | Date: Date unavailable

※本リリースは、OpenText Corporationが2026年３月23日（北米時間）に発表した リリース の抄訳です。 OpenText （NASDAQ：OTEX、TSX：OTEX、日本法人：東京都千代田区、代表取締役社長：三浦デニース）は本日、Ponemon Instituteと共同で実施した新しいグローバルサーベイ「Managing Risks and Optimizing the Value of AI, GenAI Agentic AI（AI、生成AI、およびエージェント型AIのリスク管理と価値の最適化）」の調査結果を発表しました。この調査によると、企業の半数以上（52%）が生成AIを全面的または部分的に導入しているものの、セキュリティとガバナンスへの対応は遅れていることが明らかになりました。 このギャップは、組織が生成型AIを急速に導入している一方で、多くの組織がそのリスクを管理するために必要なガバナンスとセキュリティの基盤を欠いたまま導入を進めているという、業界にとって深刻化する課題を浮き彫りにしています。 OpenTextのExecutive Vice President, Product and Engineering担当のMuhi Majzoubは次のように述べています。「AI導入の成熟度とは、単にAIツールを導入することではなく、責任を持って活用出来ているかどうかです。セキュリティとガバナンスは、AIから真の価値を引き出すための基盤となります。これらを最初からAIシステムに組み込むことで、組織はより透明性の高い運用が可能となり、システムを継続的に監視し、AIがもたらす結果を信頼できるようになります」 サイバーセキュリティ活動におけるAIの完全な導入とセキュリティリスクの評価ができている「AI成熟度」に達したと報告している企業は5社に1社に過ぎず、AIシステムのガバナンスにリスクベースの戦略を採用している企業は半数以下（43%）にとどまっています。AIシステムがより自律的になり、重要な業務に組み込まれるにつれて、この成熟度のギャップを埋めることは、信頼性、コンプライアンス、そして長期的なビジネス価値を確保するために不可欠となるでしょう。 サイバーセキュリティ活動においてAIを完全に導入し、セキュリティリスクを適切に評価できている「AI成熟度」に到達していると回答した企業は、全体の5社に1社に過ぎませんでした。また、AIシステムのガバナンスにリスクベースの戦略を採用している企業も半数以下の43％にとどまっています。AIシステムがより自律化し、重要な業務プロセスに組み込まれていく中で、この成熟度のギャップを解消することは、信頼性やコンプライアンスの確保、ひいては長期的なビジネス価値の創出に向けて不可欠となるでしょう。 AIのセキュリティとガバナンスは遅れをとっている 調査によると、AIの導入ペースと、それを効果的に管理・保護するために必要な対策との間には、大きな隔たりがあります。 サイバーセキュリティ分野において、システムの完全な導入とセキュリティリスクの評価が行われている「AI成熟」の段階にまだ達していない組織は、10社中8社近く（79％）に上る AIに特化したデータプライバシーポリシーを策定している組織は、41%にとどまる 回答者の過半数（62％）は、言語モデル開発において、モデルやバイアスのリスク（倫理的かつ責任あるAI原則の違反など）を最小化することは難しいと述べている。 回答者の半数以下（43％）が、バイアス、セキュリティ上の脅威、倫理的問題といったAI関連のリスクに対処するリスクベースのAIガバナンスアプローチを採用している 回答者の58％が、プロンプトや入力に関するリスク（例えば、誤解を招く、不正確な、または有害な回答）を最小限に抑えることは非常に難しい、または極めて難しいと答えている。 回答者の半数以上（56％）が、意図しない誤情報の拡散など、ユーザーリスクの管理に課題を抱えていると報告している 回答者の約6割（59％）が、AIによってプライバシーとセキュリティに関する規制への準拠がより困難になると回答しているにもかかわらず、AIに特化したデータプライバシーポリシーを策定していると回答したのはわずか41％にとどまっている AIは信頼性（Trust）と説明可能性（Explainability）がなければ成果を上げられず、人間の監視が必要となる 多くの組織が、セキュリティ運用を含む業務の効率化を図るためにAIを導入しています。しかし、信頼性（Trust）、確実性（Reliability）、説明可能性（Explainability）に関する課題が報告されていることから、セキュリティ強化を目的として

OpenText調査：企業はセキュリティ基盤を整備せずに生成AIの導入を急いでいる

AI サマリー（NQ 加工済み）

AI 分析