生成AIチャットボットの法人向けSaaSソリューション
スモールスタートが可能な料金体系を採用しており、
生成AIを試したい部門での導入から本格的な全社展開まで、幅広くご利用いただけます。
Azure OpenAI Service ・ChatGPT を法人向けにご支援するDX推進サービス
Azure Databricks を活用してデータの抽出・変換・格納、可視化 等のデータマネジメント基盤の導入をご支援します
生成AIや自動化システムを利用し、
効率的かつ高品質なクラウド利用をサポートします
Azureを通常よりも安く使える？
■ はじめに：生成AI時代の「個人情報リスク」は“人の操作”では防げない 生成AIが業務に入り込むと、次のようなシーンはあっという間に発生します。 ・ユーザーがチャットにうっかり名前を書いてしまう ・FAQボットが社内文 […]
■ はじめに：生成AIの“ガバナンス層”としての役割 Azure AI Content Safety は、AIモデルの前後に “安全フィルタ” を置くことで、ユーザー入力・AI出力の両方を監査・制御できるガバナンス層 を […]
■ はじめに：AIの“振る舞い”はプロンプトで決まる 生成AIを使う際、もっとも誤解されやすいポイントがあります。 「プロンプトはただの入力文ではなく、AIの“安全装置”でもある」 プロンプトの書き方ひとつで、 情報漏え […]
■ はじめに：AI活用の成否は「データ分類」で決まる 生成AIの導入が加速する一方、次のような困りごとが増えています。 「この情報、AIに入れていいの？」 「要約だけなら大丈夫？」 「コードはどこまで貼っていいの？」 実 […]
■ はじめに：AI活用の最大の悩みは「どこまで入力していいか」 生成AIが社内に広がるほど、次のような質問が急増します。 「この資料、AIに投げていいの？」 「固有名詞だけ伏せれば安全？」 「データの“境界線”って誰が決 […]
■ はじめに ここ数カ月、各社で共通して聞こえてくる声があります。 「結局、何を決めれば“安全にAIを使っている”と言えるのか？」 生成AIの導入が広がる一方、判断の軸が社内に存在しないことで、情シス側もビジネス側も、ど […]
🧩 この記事でわかること 2025年版 OWASP Top 10 for LLM Apps の“本質” が掴める プロンプトインジェクションや情報漏洩など、LLM固有リスクの全体像が理解できる 具体的に「どう実装すればい […]
🧩 この記事でわかること LLMは モデル単体ではなく“巨大な依存関係の塊” で動いている そのどれか一つが侵害されると システム全体が攻撃にさらされる モデル改ざん、偽ライブラリ、悪意プラグイン、外部API悪用…実際に […]
🧩 この記事でわかること ハルシネーションは単なる“精度の問題”ではなく、ビジネスリスク & セキュリティ事故の起点 攻撃者はハルシネーションを“誘発”して悪用できる 実際に 偽ライブラリ誘導 / 誤案内による法 […]
🧩 この記事でわかること RAGは“便利な検索＋生成”だが、参照データ＝攻撃面になる わずか1枚の悪意ドキュメントで 回答の90%を歪められる攻撃（研究） が存在する 訓練データを少数改ざんするだけで、大規模モデルでも […]
