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本レポートでは、AIデータのリスキーな利用、データポリシー違反、人気のあるクラウドアプリケーションを介したマルウェアの拡散など、フランスの組織が直面しているサイバーセキュリティリスクにおける4つの主要な傾向を検証します。

11分 読む

主な調査結果 リンク リンク

このレポートでは、AIがフランスの組織にどのように浸透しているか、またその移行に伴うセキュリティ上の課題について検証します。マネージドAIへの移行、日常的なアプリケーションやエージェントベースのワークフローにおけるAIの役割の拡大、そしてこの導入に伴い浮上するデータやマルウェアのリスクについて考察しています。

AIがフランスの組織に深く浸透しています:過去1年間でアクティブなAIユーザーは43%から69%に増加し、組織管理下の採用は28%から66%に上昇した一方、個人によるAIの利用は80%から51%に減少しました。しかし、AIは今や単体ツールの枠をはるかに超えています。従業員の96%がAI組み込み機能を持つアプリケーションを使用しており、89%がトレーニングに顧客やユーザーのデータを使用するシステムとやり取りしています。

機密データもAIとともに企業に流入しています:フランスにおけるAI関連のデータポリシー違反の58%を規制対象データが占め、次いでソースコードが26%、知的財産が9%、パスワードとAPIキーが6%となっています。5月以降、リモートMCPアクティビティが急増しており、ユーザー数は約5,000%増、イベント数は約2,800%増となっています。組織は、従業員がどのAIアプリケーションを使用しているかだけでなく、それらのアプリケーションやエージェントが何にアクセスできるかを把握する必要があります。

攻撃者はAIのトレンドに追随しています:AIを悪用した誘導行為は2025年8月以降、10万人あたり約80ユーザーで安定しており、信頼できるAIブランドのなりすましが一過性のキャンペーンではなく永続的な戦術となっています。悪意のあるAIリンクに遭遇する割合は、10万人あたり毎週100件以上から約35件へと減少しましたが、残存するボリュームには依然として注意が必要です。身近なAIサービスが、攻撃チェーンの一部としてますます利用されるようになっています。

 

AI 使う リンク リンク

AI:導入と利用動向

組織におけるAI活用の信頼度が高まるにつれて、この技術は日常的なビジネス業務の一部になりつつあります。フランスにおけるAIの利用はこの1年間で増加し続け、AIアプリケーションを積極的に利用しているユーザーの割合は43%から69%へと上昇し、世界のトレンドと一致しています。

フランスにおける第1および第3四分位を網掛け領域として示した、月あたりのAIユーザーの割合の中央値を示す図

同時に、フランスの組織では、ユーザーを個人のAIアカウントから組織管理下のツールへと移行させることで、シャドーAIリスクの低減に着実な進展が見られます。過去1年間で、個人用AIアプリケーションの利用率は80%から51%に低下した一方、組織管理下のAIソリューションの採用率は28%から66%に上昇しました。同時に、個人アカウントと企業アカウントを切り替えるユーザーの割合が8%から18%に増加しており、一部の従業員が新しいツールを試す中で、依然として管理対象アカウントと個人アカウントの間を行き来していることが示唆されています。これは、組織がより厳格なインスタンスレベルの制御を維持しながら、新しいAIアプリケーションのレビューと承認を合理化する必要性を示しています。

全体として、これらの変化は、フランスの組織が管理されたAIの導入に向けて意味のある進歩を遂げ、生産性を犠牲にすることなくデータ保護とコンプライアンスを改善していることを示しています。しかし、その進展は同じペースでは続いていません。春以降、個人向けAI利用からの移行はほぼ停滞しており、個人利用と企業利用の重複が依然として残っています。シャドーAIは、組織が一定の成熟度に達すると排除がより難しくなるように思われます。そのため、長期的なガードレール、明確なポリシー、および新しいAIツールを導入するためのシンプルなプロセスは、フランスのすべての組織のAI戦略において重要な要素となっています。

フランスにおけるAI利用の個人アカウントと組織アカウントの内訳を示すチャート

フランスにおけるAIの採用パターンは、グローバルなトレンドとは顕著に異なります。Anthropic ClaudeプラットフォームがChatGPTを抜いて最も広く採用されているAIアプリケーションとなり、組織の86%で使用されています。Anthropicの専門コーディングツールであるClaude Codeが74%で続き、ChatGPTが73%でそれに迫っています。Anthropicの幅広いプレゼンスは、同社製品の異なる役割を反映しています。Claude Codeはソフトウェア開発をサポートし、一方Claude プラットフォームは、企業がClaudeを自社アプリケーションに統合するために使用するAPIやツールを提供します。Anthropicの製品全体に見られるこの強力な採用は、AIの利用が会話型ツールにとどまらず、エンタープライズや開発のワークフローへと拡大していることを示しています。

フランスの組織における労働者の導入状況に基づく人気のAIアプリを示すチャート

The chart below shows how adoption of the leading AI applications has evolved in France over the past year, highlighting a clear shift in application preference.ChatGPT has remained relatively stable throughout the period, maintaining consistently high adoption.Anthropic Claude プラットフォーム, by contrast, began climbing in September 2025 and continued to gain ground over the following months before overtaking ChatGPT and settling into first position from May 2026 onward.Google Gemini followed a different trend, slipping gradually from March 2026.Overall, the changes point to a growing preference for Anthropic’s platform, while ChatGPT remains stable and Gemini loses ground.

フランスの組織における割合ごとの最も人気のあるアプリを示すチャート

AI:アプリの使用状況とデータポリシー違反

フランスにおけるAIの導入が拡大し続けるにつれ、データ漏洩への懸念がより深刻化しています。フランスの組織は、ドキュメントの要約、レポート作成、従業員の支援、日常的なビジネスプロセスのサポートにAIツールを使用しています。これらのユースケースには、機密性の高い顧客情報、ビジネス情報、運用情報が含まれる場合があり、データ漏洩の機会がさらに増大します。したがって、特に組織がシャドーAIに関連するリスクを特定し、制御するよう取り組む中で、機密情報の保護は依然として重要な優先事項です。

フランスにおけるAI関連のデータポリシー違反の分析によると、規制対象データが機密情報を盛り込もうとする試みの最大の割合を占め、観測されたアクティビティ全体の58%に達しています。ソースコードが26%で続き、知的財産が9%、パスワードとAPIキーが残りの6%を占めています。

フランスにおけるデータポリシー違反の種類を示す図

ブロックされたAIアプリのほとんど

フランスの組織はAIの導入に対して慎重なアプローチをとっており、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス上の懸念から、特定のアプリケーションを制限するケースが多く見られます。ポリシーは組織ごとに異なりますが、最もブロックされているアプリケーションを見ると、フランスの組織がどこに最大のリスクを感じているかがわかります。

Tolk.aiは最も頻繁にブロックされているAIアプリケーションであり、組織の34%によって制限されています。カスタマーサービス用の生成AIチャットボットやライブチャットエージェントを構築するためのフランス製のノーコードプラットフォームであり、通常は社内のナレッジベースやCRM、またはチケットシステムに接続します。Particular Audienceが33%、DeepSeekが30%で続いています。これらのアプリケーションを合わせると、顧客向けのチャットボットやパーソナライゼーションから汎用AIサービスまで、さまざまなAIのユースケースを網羅しています。これらのツールがビジネス情報、顧客データ、または内部システムと対話する場所において、機密情報が組織外に流出する新たな機会を生み出す可能性があります。

全体として、この傾向は、フランスの組織がAIガバナンスに対して、特に機密データを公開したり確立されたセキュリティおよびコンプライアンス管理の外で動作したりする可能性のあるアプリケーションに関して、より慎重なアプローチをとっていることを示唆しています。

フランスにおけるアプリに対する包括的なブロックを制定している組織の割合による、最もブロックされたAIアプリを示すチャート

 

エージェント型AIの導入 リンク リンク

AIのユーザー導入

AIの導入は現在、フランスのビジネス環境の複数のレイヤーに存在しています。フランスでは、従業員の66%がAIアプリケーションを直接使用しており、96%がAIを活用した機能を含むアプリケーションを使用しています。さらに、89%が、モデルのトレーニングに顧客データまたはユーザーデータを使用するAIシステムとインタラクションを行っています。

これらの数字は、スタンドアロンのAIツールではなく、従業員がすでに使用しているアプリケーションに組み込まれた機能を介して、AIがいかに日常業務の一部として広く浸透しているかを示しています。普及が進むにつれて、フランスの組織は、AIツールとの直接的なやり取りやバックグランドで動作するAI機能を通じて、機密情報がどこで共有され、どのように使用される可能性があるかを把握するという大きな課題に直面しています。

フランスにおけるユーザーの平均割合を示すチャート

 

MCP:急速に高まる相互接続性 リンク リンク

MCP, the open-source standard that allows AI models to connect with external data sources and tools, is seeing a sharp increase in adoption in France.Growth began in May and accelerated from there, with the number of users interacting with remote MCP servers rising by roughly 5000% and MCP-related events by around 2800%.

リモートMCP接続によって、AIアプリケーションと外部システムの間でデータが移動する追加のパスウェイが導入されるため、この成長が重要になります。フランスの組織にとって、それは、特にAIエージェントがビジネスデータやその他の機密リソースにアクセスできる場所において、これらの相互作用に対する可視性と制御をますます重要にしています。

これらの数値は、ローカルや組織のネットワーク内ではなく、インターネット上でホストされているMCPサーバーにAIエージェントが接続する、リモートMCPの利用に特に関係しています。この増加の規模は、エージェント型AIが実験段階を超えて日常的なビジネスワークフローにさらに深く統合されつつあることを示唆しており、MCPアクティビティは組織がますます監視とガバナンスを行う必要のある領域となっています。

フランスにおける時間の経過に伴うMCP採用の増加を示すチャート

 

AIに関連する脅威 リンク リンク

AIリスクの分類

効果的なAIの可視化、ガバナンス、保護は、組織が直面しているリスクを明確に理解することから始まります。フランスでは、上流のデータポリシー違反がAI関連違反の86%を占め、最も普及しているリスクカテゴリーとなっています。また、下流のデータポリシー違反も広く見られ、AIツールにデータが入力されたときと、AI生成コンテンツが他の場所で共有または使用されたときの両方で、機密情報が露出するリスクを反映しています。

マルウェア関連の違反は依然として比較的少ないものの、システム、アプリケーション、機密性の高いビジネスデータを侵害する可能性があるため、依然として影響度の高いリスクとなっています。

フランスにおける1万件のアラートあたりのAI違反の内訳を示すチャート

 

AIに関連する脅威 リンク リンク

悪意のあるAIが誘い出す

悪質なAIルアーは、信頼できるAIブランドやツールを装うことで、ユーザーにマルウェアをダウンロードさせたり、悪意のあるWebサイトに誘導したりするように設計されています。フランスでは、このアクティビティが2025年6月に急増し、10万人あたり1,000ユーザーを超えた後、減少に転じ、2025年8月以降は10万人あたり約80ユーザーで落ち着きました。

そのパターンの両方の部分が重要です。6月の急増は、単一の効果的なキャンペーンがいかに素早く労働者の大部分にリーチできるかを示している一方で、その後の水準は一時的なものではなく持続的であることが証明されており、従業員が新しいAIツールの使用や検索を続ける中で、継続的な脅威として残り続けています。

最近のキャンペーンには、偽のAIアプリケーションインストーラー、トロイの木馬化された開発者ツール、およびAIへの関心の高まりを利用するように設計されたその他のAIをテーマにしたおとりが含まれています。AIの導入が拡大し続けるにつれて、攻撃者は、ソフトウェアサプライチェーンのターゲット設定や、AI支援開発を利用した悪意のあるパッケージの配布など、これらの手法を適応させ続ける可能性が高くなります。

chart showing users encountering AI lure threats in france

 

悪意のあるAIリンク

悪質なAIリンクとは、ユーザーがクリックするかAIエージェントが追跡する、AIアプリケーションによって返される有害なリンクのことです。これらは、攻撃者が検索結果に配置する悪質なリンクと似ており、ユーザーは正当なウェブサイトにつながるものと信じてクリックしてしまう可能性があります。攻撃者は、SEOの手法、有料広告の利用、または正当なインフラの侵害などを通じて、これを達成することができます。

AI環境でもアプローチは同様ですが、悪意のあるコンテンツがユーザーに届く仕組みは異なります。人工知能エンジン最適化(AIEO)などの技術が台頭しており、攻撃者はAIモデルが表面化させるコンテンツに影響を与える方法を模索しています。また、AIアプリケーション内への広告表示も始まりつつあります。

フランスでは、ユーザーが悪意のあるAIリンクに遭遇する割合が期間中に低下し、2025年8月から2026年1月にかけては10万人のユーザーあたり週に100件を超えていたものが、約35件へと安定しました。この減少は心強いものですが、そのボリュームは、特に従業員が日常業務でAIツールにますます依存するようになるにつれて、AIアプリケーションによって返されるリンクを監視する必要性を示しています。

フランスで悪意のあるAIリファラーに遭遇したユーザーを示すチャート

 

推奨事項 リンク リンク

管理型・個人型のAIツールが増え、パーソナルクラウドアプリの誤用が進む中、可視性を強化し、ポリシーを改善し、組織を守るための積極的な防御を優先することが不可欠です。

本レポートで明らかになった傾向に基づき、Netskope Threat Labsはフランス全土の組織に対し、全体的なセキュリティ体制の再点検を強く推奨します。

  • すべてのHTTPおよびHTTPSダウンロード、ウェブおよびクラウドトラフィックを検査し、マルウェアの侵入を防ぎましょう。Netskope 顧客は、すべてのカテゴリやファイル形式にわたるダウンロードに適用される脅威保護ポリシーを Netskope One Next Gen Secure Web Gateway 設定できます。
  • 業務目的に関係ないアプリや、組織にとって過度なリスクをもたらすアプリへのアクセスをブロックしましょう。まず手始めに、現在使用中の信頼できるアプリはアクセスを許可し、それ以外をブロックするポリシーの導入から始めることをお勧めします。
  • 使う DLP ポリシーは、ソースコード、規制データ、パスワードや鍵、知的財産、暗号化データなど、個人のアプリインスタンス、AIアプリ、その他の不正な場所に送信される可能性のある機密情報を検出するために使います。
  • 使うRemote Browser Isolation( RBI)技術は、新規の観察または登録されたドメインなど、リスクの高いカテゴリーのウェブサイトを訪れる際に追加の保護を提供します。
  • Netskope Skylight AI Gatewayを使うことで、AIアプリケーションやAPIのやり取りに対する可視性と制御性を高め、ユーザー、アプリケーション、LLM間の安全なデータフローを支援します。
  • 管理されているAI環境および管理されていないAI環境全体で、機密データの露出、安全でないプロンプト、ポリシー違反に対する一貫した保護を適用するには、Netskope Skylight AI Guardrailsを展開します。
  • Use Netskope Skylight AI App Security to discover 認可 and unsanctioned AI applications, apply real-time controls, and enforce governance ポリシー across personal and enterprise AI use.
  • Netskope Skylight AI Analyticsを活用してAIの導入トレンド、ユーザーアクティビティ、DLPインシデントを監視し、組織がAI関連のリスクエクスポージャーをより深く理解して削減できるように支援します。
  • 本番環境で悪用される前にプライベートAI展開の脆弱性や誤った構成を能動的に特定するため、Netskope Skylight AI Red Teamingのご活用をご検討ください。

 

Netskope Threat Labs リンク リンク

Netskope Threat Labs は、業界最先端のクラウド脅威およびマルウェア研究者を擁し、企業に影響を与える最新のクラウド脅威を発見、分析し、防御策を設計します。弊社の研究者は、DEF CON、Black Hat、RSA などのトップクラスのセキュリティ カンファレンスで定期的に講演やボランティア活動を行っています。

 

このレポートについて リンク リンク

Netskopeは、世界中の何百万人ものユーザーに脅威対策を提供しています。本レポートに記載された情報は、フランスにおけるNetskopeの一部のお客様を対象に、Netskope One プラットフォームで収集された集約使用データに基づいています。

このレポートの統計は、2025年7月1日から2026年7月30日までの期間に基づいています。統計は、攻撃者の戦術、ユーザーの行動、組織のポリシーを反映しています。