azure-recipe-user はじめに
生成AI、特に「AIエージェント（エージェンティックAI）」の台頭により、ビジネスの自動化は新たな局面を迎えています。しかし、多くの企業で導入の足かせとなっているのがセキュリティとガバナンスへの懸念です。
本記事では、株式会社ナレッジコミュニケーションの奥澤明氏による講演内容を基に、安全に生成AIを使い倒すための「説明可能な運用」の構築方法を解説します。
1. なぜ生成AIプロジェクトは停滞するのか？
多くの企業がチャットGUIから社内文書の検索（RAG）へとステップを進めていますが、その先の「自律的なAIエージェント」への移行において、最大の課題はセキュリティであるという調査結果が出ています。
具体的には、以下の点がボトルネックとなっています。
- ルールの不透明さ：活用のための明確なルールが整備されていない。
- ブラックボックス化：AIがなぜその回答を出したのか、内部で何が起きているかが不透明。
- 説明責任の欠如：万が一の事故や不適切な出力があった際、原因を正しく説明できず、企業の信用を失墜させるリスクがある。
2. 目指すべきは「説明可能な運用（Explainable Operations）」
生成AIのセキュリティは、単に「攻撃を防ぐ」だけでは不十分です。ナレッジコミュニケーションでは、安全に継続改善を行うための 「説明可能な運用」 のループを提唱しています。
運用改善の5ステップ・ループ
- 観測：全体の挙動を常に可視化する。
- 検知：問題がある出力を即座に検知する。
- テスト：検知した問題に対し、必要なテスト（再評価）を行う。
- 改善：課題を特定し、モデルやプロンプトを修正する。
- 配布：改善されたアプリケーションを安全にデプロイし、再び観測に戻る。
このサイクルを回し続けることで、「いつ、誰が、どのモデルで、どのデータを利用して何を出力したか」を完全に管理・説明できる状態を作ることが重要です。
3. セキュリティとガバナンスを両立する「多層防御アーキテクチャ」
生成AIを守るためには、アプリケーション単体ではなく、複数のレイヤーを組み合わせた対策が必要です。
① ガードレールとアプリケーションの役割分担
例えば個人情報の入力を制限する場合、ゲートウェイ型の「AIガードレール（F5社製品など）」で入り口を固める一方、ユーザーへの通知などはアプリケーション側で制御するといった、アーキテクチャ上の役割分担が不可欠です。
② クラウドネイティブな機能の活用
AIガードレールが得意とする入出力制御に加え、クラウド（AzureやAWS等）が提供する「ハルシネーション（事実誤認）チェック」や「ファクトチェック」機能を組み合わせることで、精度の高い防御を実現します。
③ 統合ログ管理：説明可能性の基盤
異なるサービスからログを収集し、トレーサビリティ（追跡可能性）を確保した状態で管理します。これにより、「自社のガイドラインに抵触した際、システムがどう判断し、どう対応したか」を可視化できるようになります。
4. 安全なAI活用に向けた導入ステップ
ナレッジコミュニケーションでは、以下のトータルサポートを通じて、企業のAIガバナンス構築を支援しています。
- ガイドライン整備：主要な国際基準を参考にしつつ、自社のビジネスに合わせた守るべき範囲の策定。
- 本番化に向けた技術検証：本番環境を想定し、意図しないデータが入った際のブロック挙動などを実証。
- 24時間365日の運用（SOC）：統合ログ管理環境を構築し、安全な利用を継続的に監視する体制の立ち上げ。
まとめ：正しく統制し、大胆に利活用する
生成AIの目的は「厳しく縛ること」ではなく、「正しく統制しながら利活用を最大化すること」 にあります。リスクを評価するだけでなく、それを技術的にどう守り、どう説明するかという「運用」の視点を持つことが、AIプロジェクト成功の鍵となります。
次の一歩として
自社のAI活用におけるセキュリティレベルを診断し、具体的なガイドライン策定やアーキテクチャ設計について詳しく知りたい方は、ぜひ以下のリンクからナレッジコミュニケーションまでお問い合わせください！
https://www.knowledgecommunication.jp/product/ai-security.html
