Security & Governance
セキュリティ・ガバナンス方針
専門業務における守秘義務を最優先に、AI を組織で安全に運用するための設計指針を定めています。
01 · Core Policy
基本方針
- 顧客データを学習用途で外部に渡さない
- 入出力の境界に明示的なガードレールを設置する
- 監査ログを保持し、案件単位で説明責任を担保する
- 業界特有の規制（税理士法・弁護士法等）に準拠した運用設計を行う
- 顧客ごとにコンテキストを分離し、案件をまたいで情報が混ざらない構造を維持する
02 · Design Principles
AI エージェント運用の設計指針
複数の AI エージェントが業務に関与する前提で、以下の機能を共通基盤として設計しています。
AUTH
エージェント ID 認証
各エージェントに一意 ID を付与し、認証された主体のみが業務に関与する。
ACCESS
アクセス権限管理
エージェント ID に紐づく形で、データ・スキル単位の権限を制御する。
AUDIT
監査ログ
Who / What / When / Why を完全記録し、事後の説明責任を担保する。
並列で機能する追加レイヤー
DETECT
異常検知
想定外の動作パターンを早期に検出する仕組みを組み込む。
STEP-UP
追加認証
重要なアクションには追加の認証ステップを設ける。
03 · Application Process
クライアント案件での適用プロセス
01
Step 01
セキュリティ説明資料の作成
クライアントごとに資料を作成し、責任者と合意する。
02
Step 02
データ分類と処理フロー定義
業務固有データの分類と処理フローを定義する。
03
Step 03
ガードレール実装
導入時に責任者と合意したガードレールを実装する。
04
Step 04
継続的なレビュー
運用開始後も継続的にレビューし、改善する。
※ 個別案件のセキュリティ要件はクライアントの業界・規制環境に応じて調整します。詳細は秘密保持契約締結後に個別に協議します。
案件ごとの安全要件を相談する
守秘義務・データ境界・監査ログを前提に、導入前の設計から確認します。
04 · Related Articles
セキュリティ関連記事
業務シーン別に、AI を運用するうえで押さえておきたい論点を記事にしています。
Topic 1
データの取扱い
顧客情報・業務データを AI に渡す前に整理しておきたいこと。
Topic 2
権限・本人確認
ID・権限・本人確認の運用設計で守秘を担保する。
Topic 3
ツール選定・連携
AI ツールや SaaS との連携を始める前に押さえておきたい論点。
Topic 4
運用・監査
導入後の運用で起きやすい状況と、説明責任を保つための記録。
Topic 5
導入前チェック
導入の判断・準備段階で通したい確認項目。