これまでのセキュリティ・ガバナンス対策は、主にID、権限、アクセス、構成、コントロールに焦点を当ててきました。WithSecureの論文『Navigating Trust in the Modern Salesforce Ecosystem』によれば、Salesforce環境ではこれに加えて、組織がどのような情報に依拠しているか、信頼が連携システム間でどのように広がっているか、どのようなアクションが実行され、それらのアクションがどのような結果を生み出しているかを理解する必要があるといいます。
信頼関係の全体像(出典: WithSecure)
信頼とは何か
同論文は、信頼とは「人、システム、情報、連携サービスが期待どおりに振る舞い、ビジネスワークフローの中で頼りにできる」という確信であると定義しています。Salesforceにおいては、こうした信頼関係にはユーザー、AIエージェント、API、インテグレーション、外部プラットフォームなどが関わってきます。
それぞれの信頼関係には、何に依拠しているか、どこで適用されるか、その限界はどこかを示す「責任」「範囲」「境界」が存在します。さらに、その依拠を可能にする条件についての「前提」によっても支えられています。
AIや自動化が人間の直接的な関与なしに多くのタスクを担うようになるにつれ、こうした信頼関係は連携するツールやプロセス全体に広がっていきます。Trust Mapping(信頼のマッピング)は、こうした関係を可視化することで、技術やワークフロー、ビジネス目標が変化する中でも組織がそれらを評価できるようにするものです。
信頼を構成する5つの領域
Trust Mapping Frameworkは、ワークフローに誰または何が関与しているか、どのような情報が使われているか、信頼がどのように確立・拡張されるか、どのように行使されるか、そしてそのワークフローがどのような結果を生み出すかという観点から、信頼を5つの領域にわたって検証します。この5つの領域とは、エンティティ、情報、connections(接続)、アクション、システムの成果です。
このフレームワークは、Salesforceのプロセス、Agentforce、Headless 360、サードパーティ製SaaSアプリケーション、AI支援型ワークフローに適用可能です。連携するビジネスプロセス全体において、信頼がどこに存在し、どのように機能しているかを特定するための体系的な手法を提供します。
信頼関係のマッピング
「これは安全か」「このインテグレーションは本当に必要か」といった一般的なガバナンス上の問いは、ワークフロー内の信頼関係がすでに理解されていることを前提としています。Trust Mapping Discovery(信頼マッピングの発見プロセス)は、あるビジネスワークフローを機能させている信頼関係そのものを特定します。
この発見プロセスの結果は、責任、範囲、境界、そしてそれを支える前提を含めて、信頼関係を定義します。こうした関係をマッピングすることで、組織はそれが依然として適切かつ正当であり、ビジネスの意図と一致しているか、また是正が必要なリスクをもたらしていないかを評価できるようになります。
論文では、信頼関係の確立後にアクセス、振る舞い、ビジネス上の目的がどのように変化しうるかを示す3つのシナリオを通じて、Discoveryのプロセスを説明しています。1つ目は、営業担当者がHeadless 360経由でClaudeを使い、Salesforceのデータを分析して次のアクションを提案してもらうケースです。2つ目は、Agentforceが対応し人間の担当者がレビューするカスタマーサポート要求のケースです。3つ目は、すでに廃止されたSalesforceインテグレーションの認証情報が有効なまま残っているケースです。
信頼関係の評価
Discoveryによって主要な信頼関係が特定された後、Governance(ガバナンス)のプロセスでは、どの関係に対応が必要か、そしてそれが依然として本来の目的を果たしているかを評価します。このプロセスでは、可視性、所有権、目的、モニタリング、レビューという観点を踏まえながら、フレームワークの5つの領域を検証します。
組織は、適切な人物やシステムが適切な権限を有しているか、情報が引き続き信頼できるものであるか、そして接続やアクションが本来意図された範囲内に収まっているかを評価します。また、あるワークフローが生み出す成果と、それが他のプロセスに及ぼしうる影響についても検証します。
この評価結果に基づき、ある信頼関係は維持、修正、制限、あるいは撤廃されることになります。組織は新たな統制を導入したり、モニタリングを強化したりすることも可能です。
Governanceは、権限やOAuthスコープの変更、セキュリティインシデント、監査での指摘事項、脅威インテリジェンス、AIの振る舞いやモデル評価、ビジネスプロセスの変更、モニタリングや運用データといった証拠に基づいて行われます。レビューの深度はワークフローとそのリスクの大きさに応じて決まり、複雑で事業上重要、規制対象、高度に連携している、あるいは自律性の高いプロセスほど、より厳格な精査が求められます。
「Trust Drift(信頼の逸脱)」とは、ある信頼関係が本来の目的、範囲、限界、あるいはそれを支える前提から乖離していく状態を指します。これには、使われていないのに有効なままの認証情報、過剰なアクセス権限、古くなった情報、検証されないまま受け入れられるAI生成の提案などが含まれます。
Trust Mappingを実践に落とし込む
Trust Mappingは継続的なプロセスです。というのも、組織がインテグレーションやAIエージェントを導入したり、ベンダーを切り替えたり、従業員を異動させたり、プロジェクトを終了させたり、ある情報への依存をやめたりするたびに、信頼関係は変化しうるからです。関係やワークフローが変化するのに応じて、DiscoveryとGovernanceは繰り返し実施する必要が生じる場合があります。
このアプローチは、セキュリティポスチャー管理、脅威モデリング、IDガバナンスといった既存の取り組みを補完するものです。ビジネスプロセスが何に依存しているか、それぞれの依存関係がなぜ存在するのか、その境界はどこにあるのか、そしてそれを支える前提は何かという、ワークフロー単位での視点を新たに加えるものといえます。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/09/11/withsecure-salesforce-ai-trust-governance-paper/
