生成AIの導入が急速に進む一方で、多くの企業ではガバナンスがそのスピードに追いついていません。国内でも、2025年9月に全面施行されたAI推進法と、経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」（2026年3月に第1.2版）を軸に公的な枠組みの整備が進み、企業にはルールを定めるだけでなく実際に機能させることが求められ始めています。
本記事では、ポリシー中心の管理がなぜ限界を迎えているのか、そしてGartnerが提唱するAI TRiSMがどのようにAIガバナンスを「実効的なもの」へと進化させるのかを、日本企業の実務に引きつけて解説します。2026年7月に開催した「ガートナー セキュリティ&リスク・マネジメント サミット」でのアナリスト提言と、国内企業を対象とした最新調査の結果を反映しています。
2026年7月2日公開／2026年8月28日更新
生成AIやエージェント型AIの活用が広がる中、企業には、AIガバナンスやリスク管理の強化とあわせて、どのテクノロジにいつ投資すべきかを見極める視点が求められます。Gartnerのハイプ・サイクルを活用し、注目すべきAI関連テクノロジの成熟度、導入動向、ビジネスへの影響を確認しましょう。
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「AIガバナンス」とは、AIの企画から運用・廃止までの全プロセスを対象に、倫理／法令／安全性の観点からリスクを管理し、AI活用の価値を最大化するための仕組みです。そして「AI TRiSM（エーアイトリズム）」とは、そのAIガバナンスを方針の段階にとどめず、継続的なモニタリング／検証／実効化によって実際に機能させるためのフレームワークおよび技術的能力を指します。
AIガバナンスとは、組織がAIを安心・安全に活用しながらその価値を最大化するための方針・体制・プロセスの総称です。対象はAIの企画・開発から運用・廃止までのライフサイクル全体に及び、倫理／法令／安全性／プライバシーの観点からリスクを管理します。具体的には次の要素で構成されます。
その中核にあるのは、「透明性／説明責任／公平性／安全性」を組織全体で担保するという考え方です。AIのユースケースごとにどのようなリスクがあるのかを識別し、それぞれに応じた対処を組み込むことが、AIガバナンスの要諦といえます。
日本では、AIガバナンスの公的な拠り所として、経済産業省・総務省の「AI事業者ガイドライン」が整備されています（2024年初版、2026年3月31日に第1.2版）。さらに2025年9月には、AI政策の基本法にあたるAI推進法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）が全面施行され、国内のAIガバナンスは「基本法＋ガイドライン」の二層で枠組みが固まりつつあります。企業に求められるのは、これらが示す原則を自社の体制・プロセスに翻訳し、継続的に機能させることです。」
出典：内閣府「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（2025年6月4日公布、同年9月1日全面施行)
ただし、方針や体制を整えるだけでは十分ではありません。AIが実際に稼働する現場で、定めたルールを継続的に「効かせる」ことができて初めて、ガバナンスは実効性を持ちます。この「方針を実行へと落とし込む」役割を技術面から担うのが、次に述べるAI TRiSMです。
AIエージェントを悪用した攻撃では、事前のセキュリティ・チェックが行われていない社内AIプラットフォームが、わずか数時間で本番データベースへの到達を許すといったケースも指摘されています。AIの進化スピードとユースケースの拡大により、AIリスクを取り巻く環境は、多くの企業の想定を超えるペースで複雑化しています。
AIの導入は、いま企業全体で加速しています。モデル、アプリケーション、業務ワークフローをまたいでAIが組み込まれ、これまでにない規模・複雑性・相互依存性が生まれています。
その一方で、多くの組織は依然としてAIガバナンスを「システムを導入した後に対処すべきもの」として扱っています。こうした事後対応型のアプローチでは、ガバナンスを日々のワークフローに組み込むことが難しく、監督の抜け漏れが生じ、セキュリティ・コンプライアンス・オペレーション上のリスクにさらされる度合いが高まります。
データ、モデル、アプリケーション、業務プロセスへと広がるAIエコシステムの拡大に伴い、ガバナンスに求められる要件そのものも変化しています。高レベルな方針を掲げるだけでは不十分で、企業全体に組み込まれ、継続的に、かつ実効的に機能するアプローチへと移行することが求められています。この「方針から実効へ」という移行を技術面で支える考え方が、AI TRiSMです。
従来のガバナンスは、ポリシー、研修、定期的な監督に依存してきました。これらは「こうあるべき」という意図を確立するものではありますが、AIシステムがリアルタイムで期待どおりに動作することまでは保証できません。
AIシステムがもたらすリスクは、稼働中のやり取りや意思決定の最中に発生するため、あらかじめ定めた静的なコントロールだけでは管理しきれません。こうしたリスクは、AIのライフサイクルの複数の階層にまたがっており、代表的なものとして次の2つが挙げられます。
· データリスク：学習データや入力データの漏えい、不正利用、不適切なアクセスなど
· アウトプットリスク：不正確な出力、バイアスのかかった判断、有害なコンテンツの生成など
これらのリスクは動的で、文脈に依存して変化します。そのため、効果的に管理するには、あらかじめ定めたポリシーだけでなく、継続的なモニタリング／検証／実効化が不可欠です。ポリシーは「意図」を定めますが、稼働中のAIの「振る舞い」までは強制できない、ここにポリシー中心のガバナンスの根本的な限界があります。
この限界は、AIが本質的に非決定論的であることに由来します。同じ指示を与えても、同一のプロセスや結果になるとは限らない。それこそがAIの利点でもあるのですが、固定的なルールによる統制とは相性が悪く、セキュリティ側も柔軟に形を変え続ける必要があります。
AIはもはや孤立した存在ではありません。エンタープライズアプリケーション、SaaSプラットフォーム、業務ワークフローの全体に組み込まれ、ガバナンスが対象とすべき範囲と複雑性の両方を押し広げています。
さらに近年は、人間の限定的な介入のもとで自ら行動を起こせる「エージェント型AI」が登場しています。エージェント型AIは、単に回答を返すだけでなく、システムを操作し、タスクを自律的に実行します。これはリスクプロファイルを根本的に変え、適応的な監督（アダプティブ・ガバナンス）の必要性を一段と高めています。
この変化は、アイデンティティ管理のあり方にも波及します。AIエージェント、自動化ワークロード、マシン同士のインタラクションが急増した結果、人間のユーザーと静的な役割を前提とした従来のモデルは現実に合わなくなりました。Gartnerは、2028年までに、エージェント・ベースのアタック・サーフェスを通じた侵害の25%が、マシン・アイデンティティの不備とコンテキスト認識ポリシーの欠如に起因すると予測しています。
実務上の要点は、権限管理の考え方そのものを見直すことです。従来のロール・ベースのアクセス制御やオンボーディング・プロセスは、何千・何百万ものマシン・アイデンティティが常時稼働する環境にはスケールしません。求められるのは、固定的な権限付与ではなく、委任・自律性・コンテキストに応じて柔軟に権限を管理する新たなアーキテクチャ層です。マシン・ワークロードを迅速かつ安全にオンボーディングし、ガバナンスできる企業は、スピード、統合、信頼性の面で優位に立てます。
AI TRiSMとは「AI trust, risk and security management（AIの信頼／リスク／セキュリティ管理）」の略で、継続的なモニタリング・検証・実効化を通じて、AIシステムが信頼でき、安全で、コンプライアンスに準拠していることを保証する、フレームワークおよび一連の技術的能力を指します。読み方は「エーアイトリズム」で、Gartner（ガートナー）が提唱しています。
従来のAIガバナンスがポリシー・研修・定期監査といった「静的」な手段に依存していたのに対し、AI TRiSMは、AIが稼働している最中に発生する動的なリスクをリアルタイムに捉え、コントロールすることに主眼を置いています。つまり、AI TRiSMはルールを「定義する」だけでなく、稼働中のAIに対してルールを「継続的に効かせる」ことを目的とした枠組みだといえます。
AI TRiSMは、次の4つの構成要素（4本柱）から成り立っています。
· 説明可能性（Explainability／モデルの監視）：AIがなぜその出力や判断に至ったのかを可視化し、モデルの挙動を継続的に監視する能力です。ブラックボックス化を防ぎ、説明責任を果たす基盤になります。
· ModelOps：AIモデルの開発から本番運用、更新、廃止までのライフサイクル全体を管理・統制する仕組みです。モデルの品質やパフォーマンスを継続的に維持します。
· アプリケーション・セキュリティ（AIアプリケーション・セキュリティ）：プロンプト・インジェクションや敵対的攻撃、データ汚染など、AI固有の脅威からシステムを保護する対策です。
· プライバシー（データ保護）：学習データや入出力に含まれる個人情報・機密情報を適切に保護し、法令に準拠したデータの取り扱いを担保します。
この4つの要素を組織横断で継続的に担保することが、実効的なAIガバナンスの前提となります。
4本柱は「何を担保すべきか」を示す枠組みですが、実務では「では何を導入すればよいのか」という問いに突き当たります。Gartnerは、稼働中のAIに対してコントロールを効かせるための実装領域を、リスク評価・異常検知・統制的制御の3つに整理しています。
これら3つはいずれも新しい技術領域であり、成熟した製品カテゴリとして確立しているわけではありません。だからこそ、完成を待つのではなく、アジャイルに試行しながら自社の運用に馴染ませていく姿勢が求められます。
「AIガバナンス」と「AI TRiSM」は混同されがちですが、両者は階層の異なる概念です。関係を整理すると次のようになります。
観点 | AIガバナンス | AI TRiSM |
位置づけ | 上位概念（方針・体制） | それを運用に落とす技術基盤 |
主眼 | 何を守るべきかを定義する | 定めたルールを継続的に効かせる |
手段 | ポリシー、体制、教育、監査 | モニタリング、検証、実行時の実効化 |
タイミング | 主に事前・定期 | 稼働中・リアルタイム |
言い換えると、AIガバナンスがAI活用に関する方針と体制を定める「上位概念」であるのに対し、AI TRiSMはその方針を技術的なコントロールとして実装し、稼働中のAIに対して継続的に効かせる「実行基盤」です。ポリシーという意図を、稼働中のAIに対する継続的な実効化という実行へとつなぐ、この橋渡しがAI TRiSMの役割です。
日本企業がAI TRiSMに取り組む際、実務上の参照枠として活用できるのが、経済産業省・総務省が策定した「AI事業者ガイドライン」です。2024年に初版が公表され、2026年3月31日には最新版となる第1.2版がとりまとめられています（※）。日本におけるAI事業のルールの基盤として提示されており、その求めるガバナンス要素はAI TRiSMの4つの構成要素と重なる部分が多くあります。
AI TRiSMの構成要素 | AI事業者ガイドラインで対応する主な考え方 |
説明可能性（モデル監視） | 透明性、アカウンタビリティ（説明責任） |
ModelOps | 適正利用、AIシステムのライフサイクル管理 |
アプリケーション・セキュリティ | 安全性、セキュリティ確保 |
プライバシー | プライバシー保護、公平性 |
このように、グローバルなフレームワークであるAI TRiSMと、国内の規制・指針であるAI事業者ガイドラインは、実務上は相互補完的に活用できます。ガイドラインが求める「何を守るべきか」に対して、AI TRiSMは「どう効かせるか」を技術面から補います。両者を別々の取り組みとして並走させるのではなく、ガイドライン対応の実装手段としてAI TRiSMを位置づけることで、二重の管理コストを避けられます。
AI活用の前提となるのが、情報資産の整理です。国内企業の多くはこれまで情報管理を積極的に実施しておらず、分類やラベリング、ファイルごとの権限設定が必要なデータが膨大な数に上ります。この状態のまま利用が先行すると、機密情報の漏洩に加え、守秘義務違反やコンプライアンス違反にもつながりかねません。Gartnerは、2028年までの間、企業にとって最も深刻な情報漏洩の原因は、AIエージェントを経由したものになるとみています。
対策の起点は情報の分類です。公開情報・内部情報・機密情報・極秘情報の段階に分け、種類ごとに判断基準を変えます。特に慎重を要するのは、個人情報とNDA（秘密保持契約）情報です。
ただし、情報資産の把握や権限設定には時間がかかります。全社の分類完了を待っていては、デジタルのスピードに逆行しかねません。順序は逆にしてください。全社分類に着手する前に、DX・デジタル推進の担当者と共同でAIの利用目的を定め、そのユースケースで使うデータに限定して分類と権限設定を行う。あわせて全社一斉展開を避けスモール・スタートを基本とすれば、漏洩リスクの急激な跳ね上がりも抑えられます。
AIエージェントへのアクセス権付与は、あらかじめ申請／承認制とします。権限がエージェントの目的を超えないよう設定しておけば、乗っ取られても社内を自由に動き回られずに済みます。機密情報を扱うリスクの高い業務では人間の介入（Human-in-the-Loop）を徹底し、最終責任を人間が取れる状態にしておきます。
一律に禁止すればビジネスのスピードを損ない、一律に許可すればリスクが跳ね上がります。情報の種類と利用目的に応じて判断を変える設計が、自由と責任を両立させる前提となります。
現代のAIの実態にガバナンスを整合させるために、CIOやAI推進リーダーが取り組むべきことは、次の5点に整理できます。
1. 実効性のあるAIポリシーを定義する：リスク、規制、倫理に整合した、実際に運用できるポリシーを策定します。その際、禁止事項を並べるのではなく、情報の種類ごとに判断基準を示す形をとると、形骸化を防げます。
2. 企業内のAIを可視化する：社内で稼働するAIを発見／棚卸しし、どこで何が動いているのかの完全な可視性を確立します。シャドー化したエージェントが増える前に、管理プロセスを確立しておくことが重要です。誰が何の目的で作成したエージェントなのかを把握できるよう、オーナー名を登録できる管理ツールの検討を始めてください。ただしこの種のツールはまだ発展途上で、特定のエージェントしか管理できないものも多い点には注意が必要です。
3. 情報・アクセスのガバナンスを強化する：AIが扱うデータとアクセス権限を保護し、漏えいや不正利用を防ぎます。人間のユーザーと静的な役割を前提とした従来のモデルは、マシン・アイデンティティが常時稼働する環境には合いません。コンテキストに応じて権限を制御するアーキテクチャへの移行が、エージェント型AI環境での前提条件になります。
4. AI TRiSMの能力を実装する：AIのライフサイクル全体で、継続的なモニタリング／検証／実効化を可能にする仕組みを導入します。AI SPMによる可視化から着手し、AIランタイム・ディフェンス、ガーディアン・エージェントへと段階的に広げるのが現実的な順序です。
5. 継続的なガバナンスへ進化させる：一度きりの審査ではなく、AIシステムと並行してリアルタイムに機能するガバナンス・プロセスへと移行します。あわせて、セキュリティ部門だけでなく、DX推進部門、事業部門、IT部門、そしてベンダーについても、AIとセキュリティに関する具体的な役割と責任を早急に設定してください。禁止による統制ではなく、各部門が責任範囲を理解したうえで安心してAIを活用できる状態を作ることが目的です。
AIガバナンスは、もはや単にルールを定義することではありません。ますます複雑化・自律化する環境でAIが稼働するなか、定めたルールを継続的に実効化する能力こそが問われています。
ポリシーで「意図」を示すだけでなく、AI TRiSMによって「実行」を担保する。この移行が、生成AI／エージェント型AI時代に企業がイノベーションと説明責任を大規模に両立させるための鍵になります。まずは自社で稼働するAIの可視化と、リスクに応じた実効的ポリシーの定義から、着実に一歩を踏み出すことを可能にします。
そして、実効化を担うのは技術だけではありません。2026年7月に開催したガートナー セキュリティ&リスク・マネジメント サミットの基調講演で、ディレクター アナリストの鈴木 弘之は次のように述べています。「AIは敵にも味方にもなりますが、大切なのは、AIをどのように使いこなすかです。そして最も重要なのは、私たち自身の可能性を信じてAIを使い続けることです。（中略）縦割りなど部門の壁やコミュニケーションの課題を乗り越え、広い視点で考えることが重要です」。AIガバナンスにおいても同じです。部門の壁を越えて対話し、経験を積み重ねていくプロセスは、AIには代替できないリーダーの役割です。
AIガバナンスとは、組織がAIを安心・安全に活用しながらその価値を最大化するための方針・体制・プロセスの総称です。対象はAIの企画・開発から運用・廃止までのライフサイクル全体に及び、倫理／法令／安全性／プライバシーの観点からリスクを管理します。
AI TRiSM（AI trust, risk and security management）とは、継続的なモニタリング・検証・実効化を通じて、AIシステムが信頼でき、安全で、コンプライアンスに準拠していることを保証するフレームワークおよび技術的能力の総称です。Gartnerが2022年に提唱し、「エーアイトリズム」と読みます。
AIガバナンスはAI活用に関する方針・体制を定める上位概念であり、AI TRiSMはそれを技術的なコントロールとして運用に落とし込む基盤です。ポリシー（意図）を、稼働中のAIに対する継続的な実効化（実行）へとつなぐ役割を担います。
モデルの説明可能性、ModelOps、アプリケーション・セキュリティ、プライバシーの4つです。この4本柱を組織横断で継続的に担保することが、実効的なAIガバナンスの前提となります。
AI SPM（AI Security Posture Management）とは、AIモデルやAIエージェントを含む資産を棚卸しし、設定・権限・データ利用状況を継続的に監視することで、AIライフサイクル全体のリスクを評価する仕組みです。クラウドのCSPM、データのDSPM、アイデンティティのISPMと連携させることで、AI利用の実態を俯瞰的に捉えられます。
ガーディアン・エージェントとは、対象となるAIの挙動をAIが常時監視し、あらかじめ定めたガードレールを逸脱した場合に処理を停止したり、利用者へ差し戻したりする仕組みです。AIエージェントが自律的に判断する環境では、人間がすべての挙動を監視することは現実的ではないため、防御側もAIによる監視へ移行する必要があります。
情報の種類によって判断が変わります。個人情報はAIに学習された時点でコントロールが利かなくなるため原則禁止、NDA情報も契約上の目的外利用禁止から同様に慎重な扱いが必要です。一方、営業秘密情報は影響が自社の損失にとどまる性質のため、各社の判断で活用が進んでいます。
ポリシーは期待値を定めるものですが、リスクが動的に発生するリアルタイムのAI稼働中に、その振る舞いを実効化することはできないためです。継続的なモニタリングと実行時のコントロールが必要になります。
生成AIでは、機密情報の漏洩、不正確な出力、バイアス、有害なコンテンツ、著作権やコンプライアンス上の問題などに注意が必要です。企業はAIの利用状況を可視化し、データ保護、アクセス管理、出力検証、継続的な監視を行う必要があります。
エージェント型AIは、人間の介入が限定的な状態で判断やアクションを実行できるため、従来の生成AIよりもリスク管理の難易度が高まります。AIがどの範囲で行動できるのか、どのデータにアクセスできるのか、どのように結果を検証するのかを明確に統制する必要があります。
まず企業内で稼働するAIを発見・棚卸しして可視化し、リスクに応じた実効的ポリシーを定義することから始めます。その上で、継続的モニタリング・検証・実効化の仕組みを段階的に実装していきます。
AIガバナンスは、リスクを管理するだけでなく、ビジネス価値につながるテクノロジを適切に選定し、優先順位付けするためにも重要です。本eBookでは、注目度の高い3つのGartner ハイプ・サイクルから、エージェント型AI、生成AIを支える基盤、マシン・カスタマー、意思決定インテリジェンスなどの主要な見解を紹介しています。
