【2026年版】情報セキュリティ10大脅威

うちのセキュリティ、去年ちゃんと強化したから今年は安心！

攻撃する側は、その間ずっとレベル上げしてるけどね

去年覚えた必殺技でいけるでしょ！

その敵、今年はAI装備してるの。
今日は【2026年版】情報セキュリティ10大脅威について説明するね。

【2026年版】情報セキュリティ10大脅威とは

企業のセキュリティ対策を検討するうえで、重要な指針となるのが、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が毎年公表している「情報セキュリティ10大脅威」です。

この資料は、前年に発生した重大なセキュリティ事案をもとに、有識者および実務担当者による審議を経て決定されたものであり、国内の脅威動向を把握するうえで信頼性の高い情報源といえます。

本ランキングは発生件数ではなく、社会的影響や事業継続への影響度、対応優先度を踏まえて評価されています。そのため、順位の高さが発生頻度を示すものではなく、影響度に基づく優先順位である点に留意が必要です。

そのため、上位項目のみを対策すれば十分と捉えるのではなく、以下のような観点で自社の状況に照らし合わせて評価・活用することが重要です。

このように「情報セキュリティ10大脅威」は、単なるランキングではなく、自社のリスク評価と対策優先度を見極めるためのフレームワークとして活用することで、はじめてその価値を発揮するといえるでしょう。

2025年版についてはこちらをご覧ください。

【2025年版】情報セキュリティ10大脅威　企業のリスクと対策

【2026年版】脅威の特徴と最新トレンド

最新の組織向け「情報セキュリティ10大脅威 2026」の全体像を見ると、現代のビジネス環境における急激な変化が、脅威の構造として明確に反映されていることがわかります。

2026年は、「既存脅威の高度化」と「新技術の悪用」という二つの側面から整理することが可能です。

以前から上位に位置するランサムウェアやサプライチェーン攻撃は、単なる手法の繰り返しにとどまらず、防御策の隙を突く形で高度かつ巧妙に進化しています。

一方で、人工知能（AI）の急速な普及に伴い、新たなリスクが顕在化し、短期間で重要度の高い脅威として位置づけられるようになりました。こうした状況から、サイバー攻撃はもはや一過性のインシデントではなく、企業の事業継続やブランド価値に直接影響を及ぼす、経営レベルの継続的な課題へと変化しているといえるでしょう。

出典：情報セキュリティ10大脅威 2026 [組織]

継続的に警戒すべき重要リスク ― ランサムウェアとサプライチェーン攻撃

2026年のランキングにおいても、1位と2位の顔ぶれに変化はありません。しかし、その攻撃内容は数年前と比較して高度化・深刻化しており、従来の対策だけでは対応が困難な状況となっています。

ランサムウェアの進化と「多重恐喝」の常態化

6年連続で1位となっている「ランサム攻撃による被害」は、もはや単なるデータ暗号化にとどまりません。現在では、複数の圧力を組み合わせた「多重恐喝」が主流となっています。

サプライチェーン攻撃の構造的リスク

一方、2位の「サプライチェーンや委託先を狙った攻撃」も依然として深刻です。セキュリティ対策が不十分な取引先や海外拠点を経由するだけでなく、利用しているソフトウェアやサービスそのものに不正な仕掛けを施す手口も確認されています。

このように、信頼関係を前提とした接続点が攻撃の起点となるケースが増加しており、自社単体では防ぎきれない構造的リスクとして認識する必要があります。

【2026年版】注目ポイント ― AI活用に伴うセキュリティリスクの台頭

2026年版において特に注目すべき変化が、3位に初めてランクインした「AI活用に伴うセキュリティリスク」です。従来のランキングには見られなかった新たな脅威が、短期間で上位に位置づけられたことは、AI技術の急速な普及と、それに伴うリスクの顕在化を象徴しているといえるでしょう。

生成AI利用に伴う情報漏洩リスク

企業活動における生成AIの活用は、業務効率化や生産性向上に大きく寄与する一方で、新たな情報漏洩リスクを内包しています。

たとえば、従業員が業務目的で生成AIサービスを利用する際に、社外秘のソースコードや顧客情報といった機密データを不用意に入力してしまうケースが挙げられます。このような情報が外部サービス側に送信されることで、意図せずデータが蓄積・利用されるリスクが生じます。

AIを悪用したサイバー脅威の高度化

さらに近年は、AIを悪用したサイバー攻撃の高度化が進んでいます。生成AIは、フィッシングメールや詐欺の精度向上に加え、攻撃手法の検討支援や、マルウェア・プログラム作成の補助などに活用されています。

これにより、攻撃のスピードと精度が大きく向上し、より巧妙かつ効率的な攻撃が実行可能となっています。

AI活用に求められるガバナンスと統制

このような状況を踏まえると、AIの利便性を単に享受するだけでなく、利用範囲の明確化や入力データの統制、従業員教育といった観点から、適切にリスクを管理することが不可欠です。

すなわち、AI活用は技術導入の問題にとどまらず、セキュリティガバナンスの一環として統制すべき経営課題であると位置づける必要があるでしょう。

ゼロトラストを基盤とした包括的防御アプローチの実践

従来のセキュリティ対策は、「社内は安全、社外は危険」という前提のもと、ネットワークの内外を分けて保護する考え方が中心でした。しかし、リモートワークの普及やクラウド活用の進展により、その前提は成立しにくくなっています。

こうした環境に対応するために重要なのがゼロトラストの考え方です。アクセス元に依存せず、すべての通信や操作を都度検証し、社内外を問わず厳格に確認する仕組みの構築が求められます。

具体的には、以下のような対策が有効です。

このように、特定の脅威への個別対応にとどまらず、あらゆる攻撃を想定して被害を抑制する仕組みを構築することが、現代のセキュリティ対策において不可欠です。

クラウドおよび生成AI利用時に求められるセキュリティ対策

包括的な防御体制を前提としたうえで、次に重要となるのが、クラウドや生成AIといった具体的な利用環境への対応です。これらの活用を単純に制限するのではなく、「安全に利用するためのルールと仕組み」を整備することが求められます。

生成AI利用におけるリスク管理

生成AIの利用においては、入力データの統制が不可欠です。特に、入力情報がサービス提供側の学習に利用されるリスクを踏まえ、設定や契約条件によって適切に制御する必要があります。

また、AIが事実と異なる情報を生成するハルシネーションにも留意し、出力結果を盲信せず、人によるファクトチェックを前提とした運用を徹底することが重要です。

クラウド利用における責任範囲の明確化

クラウドサービスの利用にあたっては、インシデント発生時の責任範囲を明確にしておくことが不可欠です。提供者と利用者の役割分担を契約に基づいて正しく理解し、自組織が管理すべき範囲を把握する必要があります。

利用状況の可視化と統制の強化

従業員による未承認サービス利用（シャドーIT）への対応も重要です。クラウドアクセスの可視化と制御を行う仕組みを導入し、利用状況を継続的に把握するとともに、ポリシー適用や利用制限を通じて統制を強化することが求められます。

このように、クラウドおよび生成AIの活用においては、技術的対策と運用ルールを組み合わせた多層的なアプローチにより、利便性と安全性を両立させることが重要といえます。

まとめ

サイバー脅威は進化を続けており、完全に防ぐことは困難です。そのため、攻撃を前提とし、被害を最小化し迅速に復旧する「セキュリティレジリエンス」の確立が重要となります。早期検知から復旧までを一体で設計・運用することが、企業の防御力向上につながります。

2026年の情報セキュリティ10大脅威は、自社の対策を見直す重要な指針です。防衛体制の点検と改善を進めるとともに、必要に応じて外部の専門知見を活用することで、より実効性の高い対策を実現することが求められます。

株式会社GENZでは、脆弱性診断やセキュリティテストを通じて現状のリスクを可視化し、実効性の高い対策の立案から実装までを一貫して支援しています。

GENZの脆弱性診断・セキュリティテストについては、こちらをご覧ください。

https://genz.jp/service/security/security-checks/

自社のみでの対応に課題を感じている場合には、ぜひお気軽にご相談ください。

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