大企業の多くは複数のAIプラットフォームを同時に運用しています。開発者はコーディングアシスタントを立ち上げ、マーケティングチームは文章作成ツールに頼り、アナリストは複数ベンダーにまたがるエンタープライズ検索を利用しています。企業が選択肢を確保しようとする中、単一ベンダー構成は徐々に姿を消し、複数ベンダーを組み合わせた構成へと置き換わりつつあります。
多くの組織では、承認済みツールと個人アカウントが混在しています。Oktaが2022年6月から2026年6月にかけて、20,000以上の組織から得た匿名化されたサインオンデータを追跡したところ、こうした広がりが明らかになりました。新しいツールが導入されるたびに、それぞれ固有のログイン情報と権限が生まれます。
今回の指標は、企業のシングルサインオン経由でユーザーに提供される承認済みアプリケーションを対象としています。研究チームは100種類を超える個別のAI製品を追跡し、それらを74のベンダースイートに統合したうえで、基盤モデル、開発者向けツール、エンタープライズ検索、コラボレーション・生産性ツール、会議AI、クリエイティブスイートといったカテゴリーに分類しました。
二極化する市場
Okta Enterprise AI Indexは、調査期間中の企業顧客基盤の成長速度に応じて、ベンダーを二つのグループに分類しています。Anthropic、OpenAI、Cursorといったネイティブ生成AI企業は、企業顧客数を4倍以上に伸ばしました。
データに基づく基準値によって、両クラスターが線引きされました。Microsoft、Google Workspace、Figma、Slack、Adobe、Notionといった既存のソフトウェアメーカーは、この基準を下回る成長率にとどまり、「AI強化型」に分類されました。両グループともに市場を広げています。スタートアップは新たな用途を獲得し、既存企業は既存顧客向けにAI機能を追加しました。
チャットからアクションへ
こうした企業に導入されるAIの種類も、この間に変化しました。初期のツールはコード補完や質問応答にとどまっていました。この3段階の変遷は、オートコンプリートからチャット、そしてエージェントへという流れをたどっています。エージェントへのシフトは2025年春に勢いを増し、コーディングツールが人間による指示を減らしながら、より長い一連の作業をこなすようになりました。
新しい世代のシステムは、コードベースを自律的に巡り、複数ステップにわたるタスクを自ら完結させます。Anthropicは2026年3月に企業アカウント数でOpenAIを上回り、翌月には月間アクティブユーザー数でもOpenAIを上回りました。単純な利用規模ではMicrosoft 365が依然として大きくリードしており、Anthropicの企業アカウント総数はその半分にも届いていません。
ベンダーが増えるほど分散する認証情報
プラットフォームが一つ追加されるたびに、独自の接続関係が生まれます。AIチャットやエージェント機能は、シークレットやトークンをもとに構築されたアプリ間連携を通じて企業の知識にアクセスしており、こうした認証情報は多数のシステムに分散しています。プラットフォームの数が増えるほど、セキュリティリスクも比例して高まります。
「データからは、プラットフォームの数が増えるほど、過剰な権限を持つアプリや放置されたトークンのリスクも高まることが分かります」と、OktaのPrincipal Emerging Tech ResearcherであるFei Liu氏はHelp Net Securityに語りました。同氏は発想の転換を呼びかけています。「セキュリティチームは、これを単なる『新しいソフトウェアベンダーの追加』と捉えるのをやめ、自社のアイデンティティ基盤の拡張として扱う必要があります」。最小権限のアクセスと、実際の利用状況に紐づいたライフサイクル管理によって、それぞれの権限付与を適切に管理できます。
人間のログイン情報を借用するエージェント
AIエージェント向けの認証情報は、その大半が従来型の手法によるものです。企業はサービスアカウントや静的なAPIキーに頼っており、場合によっては人間の共有ログイン情報を使ってエージェントのワークフローを認可しているケースもあります。「従来型のサービスアカウントや静的なAPIキーへの依存が根強く見られます。残念ながら、エージェントによるワークフローの認可に、人間の共有ログイン情報が今も使われている事例も確認しています」とLiu氏は述べています。
エージェントが個人のアカウントの下で動作すると、監査証跡が損なわれます。「AIエージェントが人間のログイン情報を引き継いでしまうと、監査証跡が完全に失われます。重要な操作が従業員によって行われたのか、アルゴリズムが自律的に行ったのかを区別できなくなるのです」と同氏は語ります。Oktaのガイダンスでは、すべてのエージェントに対して、どこで動作するのか、何に接続できるのか、何ができるのかという3つの問いを投げかけることを推奨しています。独自のライフサイクル管理とアクセスレビューを備えた、専用の非人間アイデンティティへの需要が高まっています。
シャドーAIという隠れた層
AI利用のかなりの部分は、今回の指標が測定対象とする承認済みツールの外側で行われています。従業員は個人のクラウド環境で独自のインスタンスを立ち上げたり、個人アカウントを通じて未承認のモデルにアクセスしたりしています。「IT部門がエンタープライズグレードのAIツールを一つ提供するたびに、開発者やマーケティングチームの一部が、自分たちのクラウド環境で別のインスタンスを立ち上げたり、個人アカウントを使ったりするケースが必ず生まれます」とLiu氏は述べています。
同氏によれば、このシャドー層の規模は、承認済みの利用範囲を上回っています。リスクの核心はデータの移動にあります。「従業員が個人アカウントを使って未承認のLLMにアクセスし、独自のソースコードや顧客データをプロンプトに貼り付けてしまえば、セキュリティチームにはそれを把握する手段も、アクセスを取り消す手段も一切ありません」と同氏は語ります。
こうした問題への対応の中心に位置するのが、単一のアイデンティティレイヤーです。企業は「従業員がIT部門を迂回せざるを得ないと感じることのないよう、最も需要の高いAIツールをSSOとガバナンスの枠組みに取り込むための『舗装された道』を用意すべきです」とLiu氏は述べています。ベンダーが増え、エージェントが増え、認証情報が増えるほど、利用中のすべてのプラットフォームにわたってアクセス権限を一元的に付与・レビュー・取り消しできる場所の価値は高まっていきます。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/21/report-enterprise-ai-identity-risk/
