生成AIやAIエージェントの普及は、企業のサプライチェーンを取り巻くリスク環境を大きく変えつつあります。
攻撃者によるAIを用いた標的型メールやなりすまし、脆弱性探索が高度化・効率化し、セキュリティ対策が十分でない委託先・取引先が侵入の起点となるリスクが高まっています。

また、委託先によるAI利用に伴い、預託情報の漏えいや目的外利用、AI出力の確認不足による成果物の品質低下など、従来のチェックシートでは捉えきれない論点も生じています。AIを搭載したクラウドサービスの拡大も相まって、「どのデータをどこまで預けてよいか」「AIの出力をどこまで業務に利用してよいか」といった判断が、日々、情シスに求められています。

本セミナーでは、前半にAIによるサプライチェーンリスクの変化と最新事例を紹介したうえで、複雑化するサプライチェーン管理の全体像と、情シスが今すぐ着手すべき対応の要点を解説します。後半では、重要度の高い委託先の優先順位付け、AIを搭載したクラウドサービスを評価する際の観点、最低限押さえるべき基本的なセキュリティ評価などについて、具体的に解説します。
 

AI時代に考慮すべきサプライチェーンリスクと対応の要点
PwCコンサルティング合同会社　ディレクター
小橋 孝紀

AIの進展は、「攻撃者によるAI利用」と「委託先によるAI利用」という2つの側面から、企業のサプライチェーンリスクを変化させています。本講演では、委託先・取引先がサイバー攻撃の起点となるリスクに加え、預託情報の外部AIサービスへの入力・学習利用、AI出力の確認不足による委託業務の品質低下、再委託先におけるAI利用の不可視化といった新たなリスクを、事例を交えて解説します。そのうえで、情シスが今すぐ着手すべき対応の要点と優先順位を示し、限られたリソースの中で何から取り組むべきかを明確にします。
 

AI時代に対応する取引先/SaaS評価における実務ポイント
株式会社アシュアード　セキュリティエキスパート
坂本 涼

取引先やSaaSのセキュリティ評価は、すべての対象に同じ深さで実施する必要はありません。預ける情報や任せる業務の重要度に応じて、確認する項目と深さを変えることが、限られた体制で評価を続けるための前提になります。本講演では、重要度の分け方と、重要度ごとに最低限押さえるべき確認項目を示したうえで、AIを搭載したSaaS/委託先で追加して確認すべき観点（入力情報の扱い、出力の信頼性、参照・操作範囲）を解説します。さらに、事業者の回答や資料をどう読み解き、利用可・条件付き可などの判断につなげるかを、具体的な回答例をもとに紹介します。