（注：本ブログはAIで翻訳しています） サードパーティとの関係は、多くの組織にとって基盤となっていますが、一方で複数のリスク要因を生み出します。ベンダー、サプライヤー、パートナーは、機密データや重要な業務プロセスにアクセスできる立場にあり、その中のわずかな弱点が、財務的、評判的、あるいはコンプライアンス上のリスクをもたらす可能性があります。 従来のリスク管理手法は、こうした外部関係者を監視する規模や複雑さへの対応に苦慮することが多いのが実情です。

AIを活用したリスクインテリジェンスは、この課題を大きく変革します。膨大なデータから学習するアルゴリズムを活用することで、AIシステムはリスクをこれまでにない精度で分析・予測し、警告を発することができます。AIは契約書、規制当局への提出書類、サイバー警告、さらにはインターネット上の非構造化データからも洞察を抽出し、人による監視の必要性を大幅に減らします。

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AI導入の緊急性が生じる3つの要因：

• サプライチェーンの複雑化 – グローバルなベンダーネットワークによって、リスクにさらされる接点が飛躍的に増加しています

• 規制の強化 – DORA、NIS2、HIPAAといった枠組みが、リアルタイムでの監視を求めています。

• サイバー脅威の増大 – 攻撃者はベンダーをこれまで以上に標的にし、侵入経路として悪用しています。

この分野で特に注目すべき新たな領域が、自律型AIです。エージェンティックAIは、リスクを分析するだけでなく、対応を自ら開始できる目標指向型のAIです。今回のブログでは、まず、サードパーティリスク管理（TPRM）におけるAIの基盤を取り上げます。エージェンティックAIについては、今後の変革的な進化として後の章で説明します。

» 攻撃者が最も狙う侵入経路を確実に理解しておきましょう。

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TPRMにおけるAIの中核的な機能

人工知能（AI）は、ベンダーライフサイクル全体で連携する複数の機能を組み合わせることで、サードパーティリスク管理に精度とスケーラビリティをもたらします。それぞれの機能は、巨大なデータセットの処理、早期警告シグナルの特定、実行可能なインサイトの提供といった特定の課題に対応します。

データの集約と強化

AIシステムは、幅広い構造化データおよび非構造化データから情報を収集し、包括的なベンダーリスクプロファイルを構築します。 その例としては以下が挙げられます。

• 公的登記や規制当局への提出書類

• サイバーセキュリティ勧告やインシデントデータベース

• ソーシャルメディアの反応やニュース報道

• 契約書や監査といった内部記録

このようなデータの集約は情報の分断を解消し、ベンダーのリスク曝露を360度から把握する視点を提供します。

» TPRMについて知っておくべきすべての情報はこちら

NLPとドキュメントインテリジェンス

自然言語処理（NLP）は、大量の文書を自動で「読む」ことを可能にし、リスク管理チームが手作業で確認する負担を軽減します。主要な機能には以下が含まれます。

• 契約書を解析し、責任条項や欠落している統制を特定すること

• 質問票への回答を証拠と照合すること

• サプライヤーポリシーにおける潜在的な警告サインを強調すること

ドキュメントインテリジェンスを活用することで、組織は洞察を得るまでの時間を短縮し、コンプライアンスチェックの一貫性を向上させることができます。

予測分析とスコアリングモデル

機械学習モデルは、人間のアナリストには見えないパターンを見つけ出します。また、機械学習モデルには以下のような機能があります。

• ベンダーの業務停止やコンプライアンス違反の発生可能性を予測すること
• 新しいデータが入手されるたびにリスクスコアを動的に調整すること
• ベンダーを業界のベースラインと比較すること



継続的なモニタリングとアラート

従来の年次や四半期ごとの評価とは異なり、AIはサードパーティのリスクシグナルをリアルタイムで監視できるようにします。AIが監視対象とするリスクシグナルには、次のようなものが含まれます。

• 規制当局からの制裁や訴訟の提起

• ベンダードメインに関連するサイバーインシデント

• ネガティブな報道や評判に関わる出来事

• サプライチェーンの遅延といった運用上の異常

このような早期アラートによって、組織は能動的に介入し、新たに発生するリスクの影響を軽減することができます。

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TPRMライフサイクルにおけるAIの活用事例

AIを活用したツールは理論的な存在にとどまらず、初期のオンボーディングから継続的な監視に至るまで、サードパーティリスク管理のあらゆる段階を再編します。AIをライフサイクルに組み込むことで、組織はリスクの特定、監視、軽減における効率と精度の両方を向上させることができます。



ベンダーのオンボーディングとデューデリジェンス

従来のオンボーディングは、数十におよぶデータソースを対象とした長時間の手作業チェックを必要とします。AIはこのプロセスを次の方法で効率化します。



• 規制データベース、信用情報、サイバーインテリジェンスフィードからのデータ収集を自動化すること

• 財務・業務・セキュリティの指標を統合したベンダーリスクプロファイルを構築すること

• 高リスクのベンダーを優先的に抽出し、詳細なレビューが行えるよう評価を優先順位付けすること

これにより、オンボーディングにかかる時間は数週間から数日に短縮され、重大なリスクシグナルが見落とされることもなくなります。

» サードパーティのサイバー脅威にどう対応すればよいか迷っていますか？こちらのガイドをご覧ください。

契約分析とコンプライアンスチェック

契約書は内容が複雑で、ベンダーごとに一貫性が欠けることも多くあります。AIは法務チームやコンプライアンスチームを次の方法で支援します。

• データの所在、責任、再委託といったリスクを伴う条項を特定すること

• 内部基準と比較してSLA（サービスレベル契約）の逸脱を指摘すること

• GDPR、HIPAA、DORAといったフレームワークに対する準拠の欠落を検出すること

NLPによる分析を活用することで、組織はコンプライアンスチェックを標準化し、将来的にベンダーとの紛争を減らすことができます。

» 詳しく見る：なぜヘルスケア分野のサードパーティリスクは即時の対応を要するのか

継続的なリスク監視

リスクはオンボーディングが終わった後もなくなるわけではありません。AIは継続的なモニタリングを可能にし、次のようなリスクを検知します。

• ベンダーの行動やシステム可用性における異常

• ベンダーの資産（ドメイン、証明書、IPアドレス）に関連する侵害の兆候

• ネガティブな報道や規制当局の監視といった評判の変化

こうした早期検知によって、大規模なインシデントへの拡大を未然に防ぐことができます。

ダッシュボードとリスクリポート

経営層や取締役会が必要としているのは、生データではなく明確な可視化です。AIを活用した可視化ツールは、複雑な情報を次のように変換します。

• ベンダーレベルごとのリスク状況を可視化するインタラクティブなダッシュボード
• 特定の地域や業界におけるリスク集中度を示すヒートマップ
• 将来的なリスク曝露の可能性を示す予測トレンドライン

AIを各段階に組み込むことで、組織は受動的なTPRMから能動的なTPRMへと移行し、業務に支障をきたす前に問題を予測できるようになります。

» ご存じですか？ サイバー犯罪者はいまや生成AIを悪用しています

自律型AI ― 自律性がもたらす新たな段階

従来のAIが分析やレポートに重点を置くのに対し、自律型AIは新たなレベルの自律性を導入します。自律型システムは、人間の指示を待つのではなく、目標を追求し、行動を開始し、複数のツールにわたってワークフローを調整するように設計されています。

自律型AIとは？

自律型AIは、意図と自律性を備えて動作する人工知能の一分野です。

固定的なモデルとは異なり、これらのエージェントは次のことが可能です。

• データストリームを継続的に監視すること

• 行動が必要なタイミングを判断すること

• ワークフローを自動で起動したり、アラートをエスカレーションすること

これにより、AIは単なる支援的なアシスタントから、半自律的なパートナーへと進化します。

»自律型AIがサイバーセキュリティをどのように変革しているのかご確認ください。

主要な機能

• .自律的な行動：エージェントは、コンプライアンスの欠落をベンダーに通知したり、アクセスレビューを開始したりといった事前定義されたタスクを実行できます。

• マルチエージェントワークフロー：複数のエージェントが協調し、それぞれがサブタスクを担当します。

  例： - エージェントAは規制の更新をスキャンする

  - エージェントBは影響を受けるベンダーを照合する

  - エージェントCはダッシュボードを更新し、コンプライアンス担当者にアラートを送る

これらが連携することで、人間が常時関与しなくても複雑で多段階のワークフローを完了できます。

TPRMにおける関連性

例えば、あるエージェントが次のような処理を行うことを想像してください。

• 欧州における新しいサイバーセキュリティ規制を確認する

• リスクスコアを自動で更新する

• コンプライアンス調整プランを生成する

• プロセス全体を監査用に記録する

• 影響を受けるベンダーを特定す

このレベルの調整によって、組織は応答性を高めつつ、手作業の負担を減らすことができます。

リスクとガバナンス

自律性には必ずガイドラインが伴う必要があります。監視がなければ、自律型AIは不適切または不完全な判断を下す可能性があります。そのため、ガバナンスの仕組みには次の要素を含めるべきです。

• すべてのAIの行動を記録する監査証跡
• 影響が大きい判断に対して人間が確認するチェックポイント
• AIが方針に沿って運用されていることを保証する監督委員会

自律型AIは、人間の専門知識を置き換えるものではなく、責任と管理を確保しながら能力を拡張するためのものです。

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実装戦略

サードパーティリスク管理にAIを導入するには、単なる技術の適用だけでは不十分です。革新性と監視を両立させる体系的なアプローチが求められます。成功する戦略は、AIが新たな脆弱性を生むことなくリスク管理プログラムを強化できるようにします。

目的と範囲の定義

組織はまず、AIが測定可能な価値を提供できるインパクトの大きい領域を特定することから始めるべきです。その例としては以下が挙げられます。

• オンボーディングリスク ― デューデリジェンスやベンダープロファイリングを迅速化する

• 契約の明確化 ― コンプライアンスやSLAレビューを標準化する

• リアルタイムアラート ― 規制やサイバーセキュリティインシデントを迅速に検知する

明確な目標から始めることで、スコープの逸脱を防ぎ、チームがROIを効果的に測定できるようになります。

»サイバーセキュリティ戦略を強化するために、脆弱性、脅威、リスクの違いを必ず理解してください。

段階的に構築する

高度な自律性をいきなり導入するのではなく、リスク管理チームは段階的なアプローチを取ることで恩恵を得られます。

1. 監督付きAI ― NLPを活用した契約レビューや予測リスクモデルから開始する。

2. 拡張アナリティクス ― 継続的なモニタリングや動的なダッシュボードを追加する。

3. 自律型AI ― ガバナンス管理が確立された後に、半自律的なエージェントを慎重に導入する。

この段階的な導入により、業務の混乱を抑えつつ、AIの成果に対する組織の信頼を高めることができます。

人間による監督を可能にする

AIは人間を置き換えるのではなく、副操縦士として機能すべきです。監督の仕組みには次のようなものがあります。

• しきい値の調整 ― 専門家がアラートの感度を調整し、誤検知と見逃しのバランスを取る。
• レビューサイクル ― リスクチームがAIの評価を定期的に検証する。
• フィードバックループ ― アナリストが修正を加え、その結果としてモデルの精度が時間とともに向上する。

AIを体系的なガバナンスと段階的な導入と組み合わせることで、組織は自動化の利点を享受しつつ、意思決定における信頼性と説明責任を維持することができます。

» 脅威アクターがどのようにしてデータに不正アクセスし、悪用するのかを理解してください。

AIを活用したリスクインテリジェンスの利点

AIを活用したリスクインテリジェンスは、スピード、精度、適応力を組み合わせることで、サードパーティリスク管理を変革します。これらの機能を統合した組織は、業務パフォーマンス、監督体制、レジリエンスのあらゆる面で明確な改善を実感しています。

スピードとスケール

AIは数千件に及ぶベンダー記録、契約書、データフィードを、人間がかける時間のわずかな一部で処理することができます。

• ベンダーのオンボーディング期間は数週間から数日に短縮されます。

• 継続的なモニタリングによって、四半期ごとの遅れではなく、即時にアラートが通知されます。

• 自律型AIは、フォローアップのアクションを自動で開始することで、さらにプロセスを加速させます。

インサイトと精度

多様な構造化データおよび非構造化データを取り込むことで、AIは手作業のレビューで見落とされがちな死角を減らします。

• 予測インサイトにより、規制違反や財務的な問題が発生する可能性のあるベンダーを事前に見極めることができます。

• シグナルを相互参照することで信頼性が高まり、単一のデータタイプへの依存を抑えることができます。

• 高度なスコアリングモデルは、新たなリスクが浮上するたびに適応していきます。

効率性の向上

質問票の照合やSLAチェックといった日常的な業務は、チームの貴重なリソースを消耗します。Iはこれらのプロセスを自動化し、ガバナンス・リスク・コンプライアンス（GRC）の専門家が戦略的な優先事項に集中できるようにします。

レジリエンスと堅牢性

AI駆動型のシステムは、リスク環境に応じて進化します。静的なフレームワークとは異なり、これらのシステムは次のような状況に適応します。

• DORA、NIS2、HIPAAといった規制要件の変化

• サイバー犯罪やサプライチェーンにおける新たな脅威ベクトルの出現

• ビジネスの優先事項の変化に伴う、リスクしきい値の調整の必要性

AIは継続的に学習・調整を行うことで、組織の長期的なリスク態勢を強化します。

適切に導入されれば、AIを活用したリスクインテリジェンスはコストを削減するだけでなく、ベンダーエコシステム全体において信頼性、信用、そしてレジリエンスを高めます。

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今後の展望

サードパーティリスク管理におけるAIは急速に進化しており、その姿はますます自律的かつ相互につながり、日常的なリスク業務に組み込まれていく方向へと進んでいます。

インサイトから自律性へ

現在のAIは分析や予測に強みがありますが、次の段階は「安全に行動すること」です。半自律型エージェントは次のような役割を担います。

• アラートを自動で発し、タスクを割り当てる

• ベンダーに最新のコンプライアンス文書を求めるなど、是正措置を開始する

• リスク管理担当者に、最小限の遅延で問題をエスカレーションする

この進化によって、TPRM（サードパーティリスク管理）は「事後的な監督」から「能動的な調整」へとシフトします。

エコシステムの連携

AIはリスク領域を横断的につなぎ、これまで可視性を妨げていた縦割り構造を解消していきます。統合の対象は次の通りです。

• コンプライアンス：規制の更新を影響を受けるベンダーに直接マッピング

• サイバーセキュリティ：脅威インテリジェンスをサプライチェーンデータと連携

• ESG指標：ベンダーのパフォーマンスを持続可能性の取り組みと整合

この相互接続されたエコシステムにより、経営層は企業全体のリスクに関する唯一の信頼できる情報源を得ることができます。

» サプライチェーン脅威インテリジェンスがどのようにセキュリティ態勢を強化するかをご覧ください

組織の成熟度

将来のTPRMチームは、設計段階からハイブリッド型となり、以下を組み合わせます。

• AIに精通し、AIの分析結果を解釈・検証するアナリスト

• 規制整合性とガバナンスを確保する監督の専門家

• 継続的な監視とワークフロー自動化を担う自律型AIシステム

AIがサードパーティ管理を強化する方法

サードパーティリスク管理にAIを統合することで、能動的な検知、継続的な監視、予測的なインサイトが可能になります。人間の専門知識と半自律型システムを組み合わせることで、組織はリスク露出を減らし、意思決定を加速し、強靱なベンダーエコシステムを構築できます。

その結果、人と機械が連携して稼働し、監督を維持しつつ能力を拡張する適応型モデルが実現します。この変革はすでに始まっており、先進的な組織は自律型AIを実験的に導入し、TPRMプログラムを強化しています。

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