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PoCでは正常に動いていた生成AIでも、本番環境に移行した途端に新たなリスクが顕在化することは珍しくありません。本記事では、PoCから本番へ進む際に必ず確認すべき“越えるべき壁”を、実務的なチェックリストとして整理します。

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1. PoCと本番の違い──求められるセキュリティ水準は一気に上がる

PoCは「まず動くものを作る」段階であり、安全性よりも機能検証が優先されがちです。
しかし、本番運用では次のような要素が加わり、要求レベルが大きく変わります。

• 実際の 個人情報や機密データ を扱う
• ユーザー規模が拡大：想定外の利用や攻撃の増加
• サービス停止・誤回答が 事業インパクト につながる
• コンプライアンス違反が 経営リスク に直結

つまり、本番移行は「安全性基準を一段引き上げるフェーズ」と位置づける必要があります。

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2. 技術的チェックポイント：データ／プライバシー／アクセス制御

以下は、本番投入前に必ずクリアすべき技術的な壁です。

■ データ保護・プライバシー

チェック項目	内容
機微データの扱い	個人情報・営業秘密をLLMに直接送らない設計か
匿名化の導入	入力前匿名化（PIIマスキング）が機能しているか
出力の安全性	生成結果に機密情報が混入しない検査（Content Safety等）
ログの扱い	生データがログに残らないようマスキング処理を適用しているか

■ アクセス制御と認可（AuthN/AuthZ）

チェック項目	内容
APIキー管理	利用者ごとにキーを分離し権限を最小化しているか
RBAC	管理者・一般ユーザーの役割が明確に分離されているか
外部サービス連携	不要な権限を与えていないか（OAuthスコープ等）
脆弱性診断	本番前にアプリ・API・モデル周辺の診断を実施したか

特に Agentic AI を採用している場合、誤操作による権限逸脱は深刻な事故につながりやすく、対策が必須です。

3. 運用体制のチェックポイント：監視とインシデント対応

PoCでは「動くかどうか」しか見ませんが、本番では “問題が起きたときにどう検知し動けるか” が重要です。

■ モニタリング（可観測性）

チェック項目	内容
入出力ログ	プロンプト・応答・Content Safety結果の記録
コスト監視	異常増加を即検知（FinOps × SecOps連携）
エラー監視	レート制限・API失敗などを可視化

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■ インシデント対応準備

チェック項目	内容
Runbook	プロンプト漏えい・誤回答・権限逸脱の対応手順があるか
初動体制	インシデント発生時の責任者・連絡経路が明示されているか
復旧手順	モデル切替やサービス停止の判断基準が整理されているか

PoCフェーズで軽視されがちな部分ですが、Runbookの有無が“事故後の生存率”を左右します。

4. コンプライアンスとガバナンス：法令・社内規程の壁

生成AIはコンプライアンス面のチェックが極めて重要です。

チェック項目	内容
利用目的の適法性	個人情報保護法・著作権・AI倫理との整合性
入力禁止情報の明文化	社内の“境界線ルール”が周知されているか
モデル提供者の利用規約	外部LLMのデータ利用ポリシーとの整合性
社内レビュー	情シス・法務・セキュリティ部門の合意があるか

特に外部クラウドLLMの利用規約に反する運用は、大きなリスクになるため注意が必要です。

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📌 本番移行のための“総合チェックリスト”

最後に、本番前に総点検すべき項目を一覧化します。

カテゴリ	確認事項
データ	匿名化・暗号化・ログマスキング・出力チェック
アクセス制御	APIキー管理、RBAC、脆弱性診断
監視	可観測性（ログ/メトリクス）、アラート運用
インシデント対応	Runbook整備、初動体制、復旧プロセス
ガバナンス	社内規程、利用目的、法令準拠、利用規約の確認

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まとめ

PoCの成功はスタート地点にすぎません。

本番の安全性を担保するには、

データ → アクセス制御 → 監視 → インシデント対応 → ガバナンス

の全領域を網羅的に確認する必要があります。

このチェックリストを基礎として、 「技術」「運用」「ルール」の3方向から本番環境を強化することで、生成AIプロジェクトは安全かつ継続的に成長できる土台を築けます。

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本記事は、ナレッジコミュニケーションによる生成AIセキュリティ支援の実務知見をもとに執筆しています。
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