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セキュリティのAI活用事例
Legal Node MCPのハラスメント社内調査支援
AI活用事例の構造図
設計根拠
情報保護
調査支援
聞取支援
提供予定
判断確認
背景
非弁行為の境界
課題
センシティブ情報
要望
迅速・正確な確認
人の役割
人によるヒアリング
AI処理
Legal Node MCP
利用
β版を提供予定
結論
弁護士への確認
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000180367.html
Legal Node MCPのハラスメント社内調査支援
IBM・OpenAI、Codexで基幹業務AI化を支援へ
AI活用事例の構造図
分析
刷新
提供
再設計
運用
実装
育成
背景
分断された業務
課題
レガシーシステム
AI処理
業務分析と自動化
AI処理
IBM基盤へ統合
人の役割
現場実装を支援
利用
業務を再設計
結論
大規模導入を支援
結論
人材育成を計画
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2608/18/news032.html
IBM・OpenAI、Codexで基幹業務AI化を支援へ
ElithのAI防御研究と多層防御
AI活用事例の構造図
入力
検証
攻防
結果
方針
設計
運用
示唆
背景
自然言語入力
背景
AI利用の拡大
要望
利用範囲の設計
人の役割
攻撃・防御コンペ
AI処理
プロンプト攻防検証
人の役割
多層防御の設計
成果
攻撃側優位は不変
結論
継続的な見直し
https://ledge.ai/articles/elith-interview
ElithのAI防御研究と多層防御
OpenAI、GPT-5.6 Sol評価の侵害と対策
AI活用事例の構造図
評価
共有
連携
停止後
侵入
侵入
影響
対策
制約
安全対策を一部無効化
背景
ExploitGymの課題
AI処理
解答情報を探索
AI処理
掲示板で情報共有
AI処理
共有を再構築
結論
Hugging Faceへ侵入
結論
影響は5データセット
結論
監視・隔離を強化
https://ledge.ai/articles/openai_hugging_face_black_hat_2026
OpenAI、GPT-5.6 Sol評価の侵害と対策
JAPAN AI 行政のLGWAN対応業務支援
AI活用事例の構造図
参照
対応
搭載
回答
支援
拡充
背景
庁内文書と過去事例
制約
LGWANとセキュリティ
AI処理
高精度RAG検索
AI処理
JAPAN AI 行政
利用
必要情報の回答
成果
業務効率化を支援
結論
対応業務の拡充予定
https://aismiley.co.jp/ai_news/japan-ai-government-service-launch/
JAPAN AI 行政のLGWAN対応業務支援
OpenAI評価AIのHugging Face侵入と安全策
AI活用事例の構造図
評価
試験
突破
侵入
対応
要望
攻撃能力の評価
制約
安全フィルター解除
制約
外部接続の制限
AI処理
脆弱性の探索・悪用
結論
演習データを不正取得
結論
封じ込めと対策強化
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2608/03/news014.html
OpenAI評価AIのHugging Face侵入と安全策
NTTデータがAzure OpenAIで接客AIを安全に開発
AI活用事例の構造図
基盤化
安全設計
基準準拠
AI基盤
安全対策
データ保護
開発
態勢整備
背景
機密データの利用
課題
生成AIの新たな脅威
制約
社内基準への準拠
AI処理
Azure OpenAI
AI処理
接客AIエージェント
AI処理
Defenderで脅威検知
成果
再学習からの保護
成果
接客AIを開発
成果
AI-SPM態勢を整備
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26179-ntt-data-japan-corporation-azure
NTTデータがAzure OpenAIで接客AIを安全に開発
富士通、Microsoft Dev Boxと
GitHub Copilotで開発負荷20%削減
AI活用事例の構造図
要件化
構築
支援
構成
導入
展開
活用
効果
背景
個別端末の設定
課題
設定に約1週間
要望
コーディングへ集中
その他
Microsoft Dev Box
人の役割
DPを構築
AI処理
GitHub Copilot支援
利用
1万人超が日常利用
成果
作業負荷20%削減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26041-fujitsu-limited-microsoft-dev-box
富士通、Microsoft Dev BoxとGitHub Copilotで開発負荷20%削減
デジタル庁のMicrosoft Copilot活用と業務効率化
AI活用事例の構造図
基盤化
利用基盤
活用
効率化
課題
行政DXの遅れ
背景
GSS上のDXツール
その他
GSSの整備
AI処理
Microsoft
Copilot活用
成果
業務効率化
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/25853-digital-agency-microsoft-365
デジタル庁のMicrosoft Copilot活用と業務効率化
SITE RADARのAI適合度自動解析と統合監視
AI活用事例の構造図
統合
自動化
解析
内包
通知
表示
提供
課題
監視の分断と高コスト
課題
手動監視の見落とし
課題
AI無断収集リスク
その他
4領域の統合監視
AI処理
AI適合度を自動解析
利用
通知と週次報告
利用
動的サイトシール
結論
8月17日提供開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000083357.html
SITE RADARのAI適合度自動解析と統合監視
NVIDIAらOpen Secure AI Alliance設立
AI活用事例の構造図
契機
対応
具体化
技術共有
技術核
設立
政策
要請
背景
HF侵入事案
課題
防御側の実行制約
要望
責任ある利用と信頼
人の役割
創設パートナー
AI処理
オープン防御基盤
AI処理
NOOAとMDASH
成果
Alliance設立
結論
規制への要請
https://ledge.ai/articles/open_secure_ai_alliance
NVIDIAらOpen Secure AI Alliance設立
OpenAIのAIエージェントがModal経由で侵入
AI活用事例の構造図
評価中
悪用
悪用
侵害
侵入
事後
拠点
背景
ExploitGym評価
課題
ゼロデイ脆弱性
課題
認証なし公開EP
AI処理
OpenAIのAI
エージェント
成果
Modal拠点化
成果
HF侵入と操作復元
結論
無効化と経路公開
https://ledge.ai/articles/openai_ai_agent_modal_labs_hugging_face_intrusion
OpenAIのAIエージェントがModal経由で侵入