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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・司法書士法・社労士法・行政書士法）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。

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04 · Related Articles

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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。

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運用・監査

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導入前チェック

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