アプリケーション使用状況分析は、トラフィック パターン、データ使用状況、およびどのユーザーがどのアプリケーションにアクセスするかを分析することで、IT 管理者に組織のアプリの使用に関する実用的な分析情報を提供します。 管理者は、これらの分析を使用して、シャドウ IT、生成 AI アプリ、潜在的なセキュリティまたはコンプライアンスのリスクを特定できます。 使用状況分析は、組織が可視性を高め、セキュリティ体制を改善し、環境全体でアプリの使用を最適化するのに役立ちます。
このチュートリアルでは、以下の内容を学習します。
- 分析データを設定するためのインターネット ネットワーク トラフィックを生成します。
- クラウド アプリケーション分析と使用状況の分析情報を確認します。
- 生成型 AI アプリケーションを特定し、組織内の IT をシャドウします。
主な概念
シャドウ IT とは何でしょうか?
シャドウ IT とは、IT 部門の知識や承認なしに従業員が使用するアプリケーションとサービスを指します。 この使用により、次の例のようなリスクが生じます。
| リスク カテゴリ | 例示 | 共同作業の重要性 |
|---|---|---|
| データ損失 | 個人用クラウド ストレージへのファイルのアップロード | 機密データは企業の制御を離れる。 |
| Compliance | 規制要件を満たしていないアプリの使用 | 医療保険の携行性と説明責任に関する法律 (HIPAA) および Sarbanes-Oxley 法違反。 |
| セキュリティ | セキュリティプラクティスが低いアプリの使用 | 資格情報の盗難とマルウェアの配信。 |
| ライセンス | チーム間でツールを複製する | 無駄な IT 予算。 |
シャドウ AI: 新しいフロンティア
シャドウ AI は、承認やセキュリティの許可なしに従業員が AI ツールを不正に使用することです。 生成 AI ツール (ChatGPT、Claude、Gemini など) には、固有の課題があります。
- 従業員は、機密データをプロンプトに貼り付ける場合があります。
- 機密情報は、AI モデルのトレーニングに使用される場合があります。
- 組織は、AI 支援の意思決定の可視性を失います。
- AI は、迅速な挿入と脱獄の影響を受けやすくなります。
リスク スコアの説明
Microsoftは、検出された各アプリケーションを評価し、次に基づいてリスク スコアを割り当てます。
- 一般的な要因: 人気、データ主権、会社情報の可用性。
- セキュリティ要因: 暗号化、多要素認証のサポート、監査ログ、侵入テスト。
- コンプライアンス要因: SOC 2、ISO 27001、HIPAA 認定。
- 法的要素: データの所有権、Microsoft ソフトウェア ライセンス条項、およびデータ保持ポリシー。
サンプルチュートリアルビデオ
次のビデオでは、アプリケーション検出でシャドウ AI を識別する方法を示します。
手順 1: インターネット トラフィックを生成する
この演習で有用なデータを生成するには、テスト デバイスでブラウザーを開き (Global Secure Access クライアントがインストールされている状態)、お気に入りの Web サイトのいくつかに移動します。 一部の AI Web サイトも参照 してください。 AI Web サイトの例を次に示します。
copilot.microsoft.comchatgpt.comclaude.aiai.google
手順 2: クラウド アプリケーション分析を確認する
概要情報を表示する
Microsoft Entra admin centerから、Global Secure Access>Applications>Insights & Analytics を参照します。
ウィジェットに表示される情報を確認します。
ダッシュボードには、3 つの主要なウィジェットが表示されます。
ウィジェット 説明 アプリケーション数 クラウド アプリケーションの合計数、プライベート アプリケーションの合計数、新しく検出されたセグメントが表示されます。 アプリケーションの使用状況の分布 トランザクション、送信バイト数、または受信バイト数で集計された、種類別の使用状況 (クラウドとプライベート) を表示します。 アプリケーションの使用状況の傾向 トランザクション、ユーザー、デバイス、またはバイト単位で集計された、時間の経過に伴う使用状況を表示します。 
検出されたアプリケーションを調査する
クラウド アプリケーション分析を使用すると、生成 AI アプリケーションを含め、組織が使用するクラウド アプリケーションを管理者が可視化できます。 これらの分析情報は、シャドウ IT を特定し、セキュリティとコンプライアンスのリスクを評価するのに役立ちます。
次の詳細を使用して、検出されたクラウド アプリケーションの一覧を確認します。
- 氏名
- カテゴリ
- リスク スコア
- ユーザー
- 送信バイト数
- 受信バイト数
必要に応じて、列のタイトルを選択してリストの順序を変更します。 リスク スコアが最も低いアプリ、ユーザー数が最も多いアプリなどを確認できます。
アプリの詳細とリスク要因を表示する
- アプリケーションの [名前] リンクを選択します。
- Microsoft Entra アプリ ギャラリーが開き、次の情報が表示されます。
- 全体的なリスク スコア。
- [全般]、[ セキュリティ]、[ コンプライアンス]、[ 法的 ] タブ。リスク要因の詳細が表示されます。
手順 3: 生成 AI アプリケーションを特定する
クラウド アプリケーション分析は、組織内で使用されている生成 AI アプリケーションを特定するのに役立ちます。 分析は、潜在的なリスクの評価と管理に役立ちます。
グローバル セキュリティで保護されたアクセス>アプリケーション>Insights および Analytics>Cloud アプリケーションに移動します。
Generative AI アプリとツールのトグルを有効にします。
ユーザーがアクセスする生成 AI アプリケーションのみを表示するフィルター処理された一覧を確認します。
各アプリケーションのリスク スコアと使用パターンを評価します。
学習した内容
このチュートリアルでは、次のタスクを実行しました。
- 組織内で検出されたシャドウ IT: IT によって承認されていないアプリであっても、使用されているクラウド アプリケーションを可視化できるようになりました。
- 識別されたシャドウ AI アプリケーション: 生成 AI フィルターを使用すると、データ漏えいのリスクを引き起こす可能性のある AI ツールをすばやく見つけることができます。
- アプリケーション リスク スコアリングを理解しました。 一般的な、セキュリティ、コンプライアンス、法的要因のリスク スコアに基づいて、修復作業に優先順位を付けることができます。
- 分析された使用パターン: ユーザー、データ転送、トランザクションが最も多いアプリを確認して、真のビジネスへの影響を理解できます。
検出からアクションへ
シャドウ IT またはシャドウ AI を検出したら、リスクを軽減するためのアクションを実行できます。
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│ Discover │ →→→ │ Assess │ →→→ │ Act │
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│ • View all │ │ • Review risk │ │ • Sanction app.│
│ discovered │ │ scores. │ │ • Block app. │
│ apps. │ │ • Check │ │ • Apply file │
│ • Filter by │ │ compliance. │ │ controls. │
│ AI apps. │ │ • Review user │ │ • Monitor │
│ • Sort by │ │ count. │ │ ongoing. │
│ usage. │ │ • Analyze data │ │ • Add to app │
│ │ │ transfer. │ │ governance. │
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統合ポイント
- 詳細な調査のためにデータをMicrosoft Defender for Cloud Appsにエクスポートします。
- 検出されたアプリを使用して、Web コンテンツ フィルタリング ポリシーに通知します。
- コンテンツ ポリシーと組み合わせて、危険なアプリへのデータのアップロードを防ぎます。
- セキュリティ認識トレーニング プログラムに関する分析情報を提供します。