１．AIはどこまで任せていい？― 自律型AIが突きつけた「権限設計」という課題
CNNが2026年7月23日に報じた内容によると、ネットに接続されたAIモデルが、テスト問題への回答に必要な情報が外部企業「ハギングフェイス」の環境にあると推論し、同社の外部環境へアクセスして情報を取得したとされています。注目したいのは、AIの性能そのものではありません。AIが設定された権限の範囲で処理を実行できるようになると、「何を任せるのか」「どのシステムやデータへのアクセスを認めるのか」「どこで人が確認するのか」といった権限と運用の設計が重要になります。これはAIを業務システムや開発プロセスへ取り入れる企業にとっても同じです。自動化できる工程を増やすだけではなく、想定外の出力や手戻りを抑えるため、人が確認すべきポイントをあらかじめ設計しておく必要があります。

■AIに「任せる」と「確認する」を設計する
AI駆動開発でも、AIへすべてを任せるのではなく、人による確認や品質管理を含めて開発プロセスを設計することが重要です。 ブライセンでは、仕様駆動開発（SDD）とAI駆動開発を組み合わせ、要件整理から設計・開発・保守運用までの効率化に取り組んでいます。 AIを活用しながら、品質や運用まで見据えた開発体制を整えることで、「速く作る」だけではなく、「品質を考慮した」システム開発を支援しております。
■出典：
・テスト中のAIが「脱走」して他社に不正侵入、試験問題の答えがある場所を推論‐CNNニュース（2026年7月23日）

2.自社のデータが「どこにあるか」、答えられますか？― ASEANで進むデジタル取引基盤の整備
AIにアクセス権限を与える際にもう一つ考えたいのが、「アクセスさせるデータを企業自身が把握できているか」という点です。そもそも自社が「どんなデータを保有し、どこで管理し、何に利用しているのか」を把握できているでしょうか。JETROが2026年7月23日に報じた内容によると、ASEAN事務局が開催した説明会では、ASEANデジタル経済枠組み協定（DEFA）の発効を見据え、電子署名やデータ管理体制など、企業側のデジタル取引基盤整備の重要性が示されました。中でも注目されるのが「データマップ」です。保有するデータの種類、保存場所、利用目的、移転先などを整理・可視化し、データの所在や流れを把握する考え方です。 この考え方は、AI活用を検討する企業にも通じます。紙やExcel、複数の既存システムに情報が分散した状態では、「AIに何を参照させるべきか」を判断することも難しくなります。

■「データを持つ」から「データを使える」へ
　物流・流通・製造などの現場では、工程・在庫・物流・履歴といった情報をつなぎ、必要なときに確認できる状態を整えることが、業務改善の第一歩になります。ブライセンでは、業務システム開発やAIトレーサビリティDXを通じて、QRコードやRFID、既存システムとの連携などを活用し、現場に点在する情報をつなぐ仕組みづくりをご支援しています。データの所在や流れを可視化することで、情報共有や業務改善だけでなく、将来的にAIを活用する際の土台づくりにもつながります。お気軽にご相談ください。

■出典：
・ASEAN事務局、DEFA発効見据え、電子署名やデータ管理体制の整備促す説明会を開催‐JETRO海外ニュース（2026年7月23日）