02-1 SECURITY FDE / AI

AI導入の守りの設計

AIを業務に載せると、データの行き先と、AIに任せる操作が増えます。どのデータを渡し、どこまで任せ、何を記録するか。業務でAIを使い始める前に、その線を一緒に引きます。

SCOPE

提供範囲

担当エンジニア（＋必要に応じた後方チーム）が、次の範囲を一気通貫で担当します。

誰がどのAIを、どの業務で使っているか。どのデータがAIへ渡っているか。禁止の前に、いまの使われ方を一緒に確かめます。

個人情報・顧客情報・設計情報など、AIへ送ってよいデータと送らないデータを分けます。分け方は、業務の流れと契約・規程に合わせて決めます。

AIエージェントが読めるデータ、実行できる操作、外へ出てよい宛先を決めます。取り返しのつかない操作には、人の承認を挟みます。

社内ナレッジの検索、帳票の読み取り、問い合わせ対応、通話の記録など。AIを組み込む業務ごとに、データの置き場所と経路を設計します。

精度・コスト・データの扱いから、クラウドのモデルを使う業務と、閉域のローカルLLMで扱う業務を分けます。

利用と操作の記録を残し、運用しながらルールと設定を見直します。利用ルールの整備や、従業員向けの説明も支援します。

TECH RANGE

特定ベンダーの代理店ではないため、守り方は要件から中立に選びます。ここに挙げる技術は、私たち自身が自社プロダクトの開発で日常的に使い込んでいるものでもあります。

Claude・GPTなどのフロンティアモデルを使う場合は、入力が学習に使われない契約か、記録がどこに残るかを確かめ、送るデータの範囲を決めます。

ツールを実行するAIエージェントは、乗っ取られた場合を前提に、渡す権限と外向き通信を絞ります。出口の制御はForceUTMでも支えられます。

社内文書をAIで検索する仕組みでは、元の文書のアクセス権をAIの回答でも越えないように設計します。

データを外部に出せない要件には、社内設置のローカルLLMで応えます。考え方はコラムで、製品は閉域AI BOXで解説しています。

CONSULTING

AIの相談先は増えましたが、回線・セキュリティ・既存システムまで含めて話せる相手は多くありません。私たちは助言だけで終わらず、設計・構築・運用までを同じエンジニアが請け負います。

「こう守るべき」と言ったエンジニアが、そのまま自分の手で組みます。提言と構築の間に伝言ゲームがないので、実現できない提案が生まれにくくなります。

セキュリティポリシー・データの置き場所・社内への入口・電話まわりなど、AIの守りで見落とされやすい論点を、大手通信キャリア向けネットワーク構築の経験を持つエンジニアが最初から設計に含めます。

STANCE

AIの利用を一律に止めると、見えないところで使われます。まず使われ方を確かめ、業務を止めない範囲で制御を絞ります。

自社製品が合う場合も、合わない場合も、率直にお伝えします。既存の機器や他社のサービスで足りる場合は、そちらで設計します。

作って囲い込むのではなく、運用の手順とログの見方を整えてお客様のチームに引き継ぎます。