シャドウAIを、見える化する。
- >社員が業務のために個人で生成AIを使い始めている——多くの中小企業で起きている現実です。
- >利用そのものを禁止するのではなく、安全に使える環境を整えることで、生産性とセキュリティを両立します。
- >利用ガイドライン策定、安全な業務利用環境の整備、ログ監視設計までをご支援します。
セキュリティ
AI時代の情報漏洩は、 攻撃ではなく、利用から起こる。
生成AIの普及で、セキュリティの前提が変わった。攻撃を防ぐだけでなく、AI利用そのものに潜むリスクを構造から解決する。シャドウAI対策、情報漏洩防止、AI・データ資産のガバナンス、社内リテラシー向上から、DataRoidによるセキュアなAI環境提供まで——AI時代のセキュリティ課題に、特化型でお応えします。
課題提起
セキュリティ事故は、 見えないところで、起きている。
「社員が、機密情報を勝手にChatGPTに貼り付けていた」「取引先からセキュリティ要件を求められたが、答えられなかった」「ランサムウェアの被害に遭った同業者の話を聞いて、不安が増している」——これは、今、中小企業で実際に起きているセキュリティの現実です。生成AIの普及により、社員が日常業務の効率化のために機密情報をAIに入力してしまう「シャドウAI」が、新たな情報漏洩リスクとして急速に拡大しています。サイバー攻撃の手口は年々巧妙化し、テレワーク拡大で社内・社外の境界は崩壊しました。
AI時代のセキュリティ環境変化
守るべき境界は、 もう、社内の壁ではない。
これまでのセキュリティの基本は、社内ネットワークという境界を守ることでした。ファイアウォールで外部攻撃を遮断し、社内では性善説で運用する——この前提で多くの企業は対策を組んできました。しかし、AI時代になり、前提が崩れました。
| 観点 | RPA(従来型自動化) | AX(AI Transformation) |
|---|---|---|
| 脅威の主役 | 攻撃は外部から来る | 利用そのものが、漏洩のきっかけ |
| 境界の在り方 | 社内・社外の境界が明確 | クラウドAI・SaaSで境界は曖昧 |
| 機密データの所在 | 機密データは社内に留まる | 生成AIへの入力で外部に流出 |
| 規制対応 | 規制対応は紙の運用で足りる | AI監査・ログ・履歴の証跡が必要 |
| ガバナンス領域 | セキュリティ=ITの問題 | 経営判断・全社ガバナンスの問題 |
セキュリティの本丸は、外部攻撃の防御から、AI・データ活用全体のガバナンスへと、明確に重心を移しています。
攻撃を守るセキュリティから、利用を整えるセキュリティへ。
サービス領域
AI時代のセキュリティ5領域
AI・データ活用に特有のリスクに焦点を絞り、技術対策・運用対策・教育対策を一貫して設計します。御社の状況に応じて、必要な領域だけを切り出して活用いただくことも可能です。
AIに渡すデータを、ガバナンスする。
- >AI活用が進むほど、誰がどのデータにどこまでアクセスできるかが複雑化します。
- >AIによるデータ利用の証跡記録、外部AIサービスへのデータ提供範囲のコントロールを構築します。
- >AI時代のデータガバナンスを、御社の運用体制に合わせて設計します。
人を、最強のセキュリティにする。
- >セキュリティ事故の多くは人の判断ミスから起こります。技術対策だけでは防げない領域に、社内教育で対応します。
- >生成AI利用ガイドラインの周知、フィッシング対策、機密情報の取り扱い教育まで網羅。
- >御社の業種・規模・社員特性に合わせた、実務に効く教育プログラムをご提供します。
何かあったときの、即応体制を整える。
- >セキュリティ事故は、起きるかどうかではなく、いつ起きるかの問題です。
- >発生時の対応手順、エスカレーションフロー、外部報告ルール、復旧プロセスを平時のうちに整備します。
- >継続監視・運用支援も含めて、長期パートナーとしてご支援します。
AI環境を、設計から安全にする。
- >外部の生成AIサービスにデータを送る限り、情報漏洩リスクはゼロにできません。
- >自社AIプラットフォームDataRoidを中核に据えた、機密データが社外に出ないAI環境を提供します。
- >設計時点で漏洩リスクを構造的に解消する、もっとも確実なセキュリティアプローチです。
DataRoid中核
漏れる前提で守るのではなく、 そもそも漏らさない設計へ。
セキュリティ対策の限界は、「漏れる前提」で組み立てざるを得ない点にあります。ファイアウォール、暗号化、アクセス制御——どれも重要ですが、外部AIサービスにデータを送る限り、漏洩リスクは構造的に残り続けます。
私たちのアプローチは、根本的に違います。自社AIプラットフォームDataRoidは、専用機内で処理が完結する設計のため、機密データが外部に送信されることはありません。漏れる経路そのものを、構造から無くす——これが、AI時代のセキュリティに対する私たちの答えです。
生成AI利用の漏洩
処理が専用機内で完結するため、機密データが外部に送信されない。
シャドウAI問題
社内に正規の安全なAI環境があるため、社員が個人でAIを使う動機が消える。
ライセンス・規約リスク
外部サービスへのデータ提供がそもそも発生しない。
監査・コンプライアンス
すべての処理が社内ログとして記録され、証跡が確保される。
業界規制への適合
データ主権が御社に留まるため、金融・医療・士業・公共の規制要件にも適合しやすい。
セキュリティ対策の費用対効果に悩む中小企業にとって、DataRoidはAI環境とセキュリティを同時に解決する選択肢です。
「漏らさない技術」ではなく、「漏れる構造を作らない設計」。
中小企業特化
大企業のセキュリティ対策は、 中小企業には組み立てられない。
専任CISO、SOC(セキュリティ運用センター)、24時間監視チーム、年間数千万円のセキュリティ予算——大企業の対策モデルを、中小企業がそのまま組み立てることは現実的ではありません。
私たちは、中小企業の現実に合わせたセキュリティ設計を提供します。
- 専任セキュリティ担当者がいない前提での運用設計
- 過剰投資を避け、リスクに見合う対策を選定
- AI・データ領域に特化することで、本質的なリスクに集中
- DataRoid活用で、複数のセキュリティリスクを同時解消
- 長期パートナーとして、継続的に伴走
中小企業に必要なのは、完璧なセキュリティではありません。事業継続を脅かさない、現実的なリスクコントロールです。
補助金活用の記事を読む進め方
5ステップで、AI時代のセキュリティを構築する。
リスク棚卸しから設計、実装、教育、継続運用まで——御社の状況に合わせて段階的に整備します。
- 01Step 01 · 〜2週間Assess
現在のリスクを、見える化する。
御社のIT環境・データ取り扱い・AI利用状況をヒアリングし、現在のリスクを整理。どこに、どんなリスクが、どれくらいの優先度で存在するかを可視化します。
- 02Step 02 · 〜1ヶ月Design
最適な対策を、設計する。
リスク優先度・予算規模・運用体制を踏まえた、現実的なセキュリティ対策を設計。技術対策・運用対策・教育対策を組み合わせ、御社の状況に合わせてご提案します。
- 03Step 03 · 1〜3ヶ月Implement
対策を、段階的に実装する。
優先度の高いリスクから順に対策を実装。DataRoid導入、ガバナンス設計、社内教育、監視体制の構築を、業務影響を最小化しながら進めます。
- 04Step 04 · 並行実施Educate
社員のリテラシーを、底上げする。
技術対策と並行して社内教育を実施。生成AI利用ガイドライン、機密情報の取り扱い、フィッシング対策——実務に効く形で社員のリテラシーを引き上げます。
- 05Step 05 · 継続Monitor & Evolve
運用しながら、リスクに追従する。
セキュリティリスクは、技術進化と攻撃手法の変化に応じて常に更新されます。継続的な監視・対策見直し・教育更新を、長期パートナーとしてご支援します。
経営課題
こんな経営課題に、応えます。
- 社員が個人で生成AIを使い、機密情報の漏洩が不安
- 取引先からセキュリティ要件を求められ、答えに窮している
- ランサムウェア被害が他社で起きており、自社の備えが不安
- 個人情報保護法・業界規制への対応が追いついていない
- テレワークでセキュリティ境界が曖昧になり、リスクが見えない
- セキュリティ対策をしたいが、何から始めるべきか判断できない
- 専任セキュリティ人材がおらず、対策が後回しになっている
ひとつでも当てはまるなら、まずはご相談から。御社のリスク状況をお聞きした上で、現実的なセキュリティ設計をご提案します。
セキュリティ設計を相談する次のステップ
セキュリティは、経営の問題である。
セキュリティをITの問題と捉えている限り、本質的な解決には届きません。機密情報の漏洩は、企業ブランド・取引関係・事業継続を揺るがす経営リスクです。私たちは、技術用語ではなく経営者の言葉で対話し、完璧を目指すのではなく御社の事業規模・リスク特性に合わせた現実解を設計します。AI時代のセキュリティを、構造から解決する——まずはご相談ください。
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