2026.04
そのAI活用、本当に安全と言えますか？
生成AIは業務効率化の「光」をもたらしますが、その影で「シャドーAI」と呼ばれる、従業員による無料の個人利用ツールが急速に蔓延しています。
会社の統制外で機密情報や開発コードが入力されることにより、意図しない情報漏洩リスクが劇的に高まっています。
従来の境界防御型のセキュリティ対策では、この「見えないリスク」を防ぎきれません。
学習データから個人・機密情報漏洩
AIモデルは大量のデータを学習しますが、ここに機密情報や個人情報が混入すると、AIがその情報を記憶し、外部へ出力してしまう「データの逆流」が発生します。
【リスク】
本来隔離されるべき顧客情報等が、第三者への生成結果として流出する事例が報告されています。
【対策】事前処理の徹底
AIモデルの学習に使用するデータは、必ず事前に匿名化あるいは適切な加工処理を施したものに限定することが不可欠です。
学習データから個人・機密情報漏洩
生成AIは自然な文章を作成しますが、根拠のない虚偽の情報、「ハルシネーション（幻覚）」を生み出す可能性があります。
【リスク】
未検証の誤情報を公式発信に使用すると、企業のブランド価値や社会信用に深刻な打撃を与えます。
【対策】Human-in-the-Loop
AIの出力結果を鵜呑みにせず、必ず人間の目による厳格な検証プロセスを組み込むことが必須要件です。
外部連携ツール経由の不正アクセス
AIソリューションは外部APIと連携することが一般的ですが、この連携ポイントがセキュリティの弱点となり、不正アクセスの入口になる可能性があります。
【リスク】
APIキーの管理不備などが原因で、悪意のある第三者によるシステム全体への侵害を招く恐れがあります。
【対策】事前処理の徹底
多要素認証（MFA）の導入、通信の暗号化、そしてアクセスログの常時監視体制の構築などが重要です。
セイキュリティと安心の仕組み
「neoAI Chat for desknet's」なら、セキュアかつ再学習・保管されない環境で利用が可能
Microsoft社のAzure上で構築
【リアルタイムアクセス監視】
不正アクセスやサイバー攻撃をリアルタイムで検知・ブロックし、脆弱性を防ぎます。
【システム健全性監視】
システム全体を24時間監視し、異常県知事に即座にアラートを通知します。
【データ暗号化保護】
企業データはすべて暗号化され、不正アクセスから協力に保護されています。
利用する全てのLLMを再学習・保管されない環境で利用可能
【データ保護の優先】
LLMへの入力データはクラウドサービス基盤モデルの学習・改善には使用されません
【透明性と信頼性確保】
Azure OpenAIおよびGoogle Cloudのポリシーは生成AI利用の透明性と信頼性を高め、安全なAI活用を実現します。
安全なAI活用モデル
求められるセキュリティレベルに応じて3つのプランをご用意しています。
どのプランもSssSプランと同機能でアップデートも高頻度で行われます。
運用・管理に適した機能を搭載
安心してご利用いただけるよう様々な管理機能をご用意しています。
管理
1. メールアドレスによるユーザー管理
2. 部署ごと/4階層の権限管理
3. 個人ごとのドキュメント閲覧設定
4. 組織ごとの利用可能LLM設定
5. データポリシーに合わせた生成AI環境の選択
セキュリティ
1. 入力データは学習されない
2. データの保存が国内完結
3. IPアドレス制限適用可能
4. 個人情報フィルタリング機能
5. SSO（シングルサインオン）対応可能
