概要
生成AIの業務活用が進む中、AIと社内外のシステムをつなぐ仕組みとして「MCPサーバ」が注目されている。一方で、情報システム部門の管理外で立ち上げられた「野良MCPサーバ」が増えると、組織の統制が及ばない経路が生まれ、結果として“裏口”のようなリスクにつながり得ることが指摘されている。AI連携の利便性の裏で、接続先や権限、データの扱いを誰がどう管理するのかが改めて問われている状況である。
詳細な説明
MCPサーバは、生成AIが外部ツールや社内システムと連携する際の中継点になり得る。開発者や現場部門が目的に応じて環境を用意し、AIから各種サービスへアクセスできるようにすることで、作業の効率化や自動化が進む。しかし、こうした連携基盤が部門ごと、個人ごとに独自運用され、申請やレビューを経ずに設置されると、情報システム部門から見えない接続経路が増えていく。特に、どのMCPサーバがどの権限でどのデータへアクセスしているのか、利用目的と範囲が適切かといった点が不明確になりやすい。
影響と対策
管理外のMCPサーバが存在すると、アクセス権限や認証情報の管理がばらつき、意図しない範囲までAI連携が及ぶ可能性がある。また、接続先サービスや取り扱うデータの種類が統一的に把握できない状態は、監査やインシデント対応を難しくする。対策としては、AI連携の入口となる仕組みを把握し、許可された構成や運用ルールを整備することが重要になる。加えて、現場の利便性を損なわない形で、申請・可視化・権限管理のプロセスを用意し、管理された形で連携を進めることが求められる。
まとめ
生成AIの連携基盤は業務価値を生む一方、管理外で増殖すると統制の空白を生みやすい。「野良MCPサーバ」という見えにくい存在を前提に、組織として可視化と管理の枠組みを整え、AI活用とセキュリティの両立を図る必要がある。
