SECURITY & COMPLIANCE POLICY
AI開発セキュリティ・
コンプライアンスポリシー
発行日：2026年2月2日
発行責任者：最高情報セキュリティ責任者（CISO）齋藤孝司
対象：顧客・パートナー企業・外部監査機関 各位
当社は、生成AI（GenAI）技術の社会実装におけるパイオニアとして、その利便性と引き換えに生じる新たなリスク（情報漏洩・バイアス・悪用等）を深く認識しています。本ポリシーは、当社が開発・運用するAIシステムにおいて、どのような技術的・組織的対策を講じているかを解説するものです。
当社のAIガバナンス支援メニュー（守りの設計）
「攻め」の前に「守り」を設計します。生成AIの利用ルールづくりから統制・防御まで、4つの柱で伴走します。
生成AI利用ガイドライン策定
全社ポリシー／部署別ルール／入力禁止情報の定義／教育研修。
シャドーAI可視化・統制
社内AIツールの棚卸し／許可・禁止リスト／SSO・プロキシ・DLP。
ゼロトラスト設計
ID基盤・MFA・条件付きアクセス／最小権限／統合監視。
データ保護・漏洩対策
機密データ分類・ラベリング／DLP・暗号化／委託先点検。
1データプライバシーとライフサイクル管理
AIの推論および学習プロセスにおけるデータの安全性は、当社の設計思想の根幹を成しています。
1.1 外部モデル学習へのデータ利用防止（オプトアウト）
外部のLLM（大規模言語モデル）プロバイダーとの連携において、提供されるデータがモデルの再学習やサービス改善に二次利用されないことを、契約上および技術上で保証しています。
- エンタープライズ契約の締結：OpenAI API（Enterprise）や Google Cloud Vertex AI 等、データ権利がユーザーに帰属する法人向け有償サービスのみを商用利用します。
- 技術的制御：APIリクエスト時のメタデータ設定により、トレーニング利用を明示的に拒否する設定を標準化しています。
1.2 高度なデータアノニミゼーション（匿名化）
機密情報が外部環境に露出するリスクを最小化するため、多層的なスクリーニングを実施しています。
- PII検知エンジン：自然言語処理（NLP）を用いた独自エンジンにより、名前・住所・電話番号・メールアドレス等の個人特定情報（PII）をリアルタイムで検知し、プレースホルダーへの置換または削除を行います。
- 機密情報辞書との照合：独自の企業機密ワードリストに基づき、機密性が高いプロジェクト名や技術用語の流出を防止します。
1.3 ゼロトラストに基づく暗号化通信
- Transit／At-Rest の保護：データ転送には TLS 1.3、保存には AES-256 規格を採用し、エンド・ツー・エンドで暗号化を徹底しています。
- 鍵管理の厳格化：クラウドネイティブな鍵管理サービス（KMS）を活用し、アクセス権限を最小特権原則（PoLP）に基づき制限しています。
2AI特有の脆弱性と出力品質への対策
従来のITセキュリティではカバーできない、AI特有の攻撃手法や不確実性（ハルシネーション）への防御策を講じています。
2.1 プロンプトインジェクションへの多層防御
AIを欺くための悪意あるプロンプト（指示）に対し、以下のフィルタリングを適用しています。
- 入力セマンティック分析：プロンプトが本来の役割（System Prompt）を逸脱していないか、送信前に推論エンジンで予備検査を行います。
- サンドボックス化：AIの実行環境をアイソレートし、万が一の不正命令実行時も社内ネットワークへの影響を遮断します。
2.2 RAG（検索拡張生成）による正確性の担保
AIが「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつくリスクを低減するため、以下の仕組みを導入しています。
- Grounding（根拠付け）：独自の信頼できる知識ベース（ベクターデータベース）から情報を抽出し、その根拠に基づいて回答を生成させます。
- 引用元明示機能：生成された回答には必ず参照元ドキュメントを付記し、ユーザーが事実確認を行える透明性を確保しています。
2.3 コンテンツ・セーフティ・ガードレール
- 不適切出力の自動検知：暴力・差別・性的表現・自傷行為等の有害コンテンツを検知するセーフティ・フィルターを多層化（プロバイダー標準＋自社カスタムフィルター）しています。
3組織的ガバナンスと継続的改善
技術対策を支える組織体制と、PDCAサイクルによる管理を実施しています。
3.1 国際規格 ISO/IEC 42001（AIMS）への準拠
- AIマネジメントシステム：AI特有のリスクを特定・評価・処理するための体系的なフレームワークを構築し、透明性と説明責任を明確化しています。
- インパクトアセスメント：新規AIプロジェクト開始前に、社会的・倫理的影響評価を義務付けています。
3.2 透明性の高い監査ログと監視
- フルスタック・ロギング：ユーザー入力・AI出力・使用モデルのバージョン・参照データソースを全て記録し、最低5年間の保存（または顧客要件に応じた期間）を行います。
- 異常検知アラート：急激なリクエスト増・特定キーワードの頻出・大量のデータエクスポート等を検知した際に、セキュリティチームへリアルタイムで通知します。
3.3 継続的なレッドチーミング（擬似攻撃演習）
- 定期的にセキュリティエンジニアによる「AIへの攻撃演習」を実施し、プロンプトインジェクションやデータ抽出攻撃に対する防御壁の強度を検証・改善しています。
4サプライチェーン・ベンダーマネジメント
利用する基盤モデルおよびインフラストラクチャの信頼性を厳格に評価しています。
- ベンダーデューデリジェンス：SOC 2 Type 2・ISO 27001・GDPR等の国際的なセキュリティ／プライバシー認証の取得状況を定期的に確認しています。
- SLA（サービス品質保証）：業務継続性を確保するため、冗長化構成と復旧目標時間（RTO／RPO）を明確に定義しています。
当社は、AI技術の進化に合わせてセキュリティ要件を動的にアップデートし続けます。
＊【別紙】主要AIベンダーのセキュリティ規定抜粋（2026年時点）
本資料は、当社が利用する主要なAIプラットフォームにおいて、ユーザーのデータが「AIの学習に利用されない」ことを明文化した公式規定の要約です。
1. OpenAI（Enterprise & API）
“Data submitted through the OpenAI API is not used to train OpenAI models or improve OpenAI's service offering.”
OpenAI APIを介して送信されたデータは、モデルの学習やサービスの向上には利用されません。
“ChatGPT Enterprise and Team do not use your data for training by default.”
ChatGPT Enterprise および Team プランでは、デフォルトでデータが学習に利用されることはありません。
根拠規定：OpenAI Enterprise Privacy Policy／SOC 2 Type 2 準拠・データ暗号化（AES-256）・30日以内のデータ削除オプション（API）
2. Google（Workspace & Google Cloud）
“Your content is not used for any other customers. Your content is not human reviewed or used for Generative AI model training outside your domain without permission.”
お客様のコンテンツが他の顧客に共有されることはありません。許可なく人間のレビュー対象となったり、ドメイン外で生成AIモデルの学習に利用されたりすることはありません。
“Google does not use your Google Cloud data to train our foundational models.”
Googleは、Google Cloud上のデータを基盤モデルのトレーニングに使用しません。
根拠規定：Google Workspace Privacy Hub／Google Cloud AI/ML Privacy Commitment
比較まとめ
| 項目 | OpenAI（Enterprise／API） | Google（Workspace／Cloud） |
|---|
| モデル学習への利用 | なし（デフォルト） | なし（デフォルト） |
| 人間のレビュー | なし（オプトアウト可） | なし |
| データの所有権 | ユーザーに帰属 | ユーザーに帰属 |
| セキュリティ認証 | SOC 2／HIPAA対応可 | ISO 27001／SOC 2／ISO 42001 |
重要：各社が提供する無料版や個人向けプラン（ChatGPT Free・Gemini Personal 等）は、本規定の対象外です。当社ではこれらの業務利用を禁止しています。
※ 本資料は2026年2月時点の各社公式ドキュメントに基づき作成しています。