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汎用的LLMでは限界？生成AIを業務に活かすための課題

生成AIは急速に普及していますが、多くの企業では情報収集や軽微な業務に留まり、顧客管理や人事、経理などのバックオフィス業務、さらには製品開発やマーケティング、営業など基幹業務への本格適用は進んでいません。

その主な理由は、会社の資産である機密情報の扱いにあります。多くの企業は、外部の汎用的なLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）に入力した情報が学習データとして活用され、意図せず他者に開示されたり、利用者の入力情報がLLMベンダーに知られたりするといった情報漏洩リスクを懸念しています。そのため、自社の業務データを活用した効果的な業務改善や攻めのデータ活用が進んでいないのが現状です。 これを解決するにあたり、自社固有のデータを安全に学習させた専用のプライベートLLMが求められますが、その活用には高いセキュリティと運用基盤が不可欠です。

セキュリティが不安で、機密データを生成AIに使えない

社内には顧客情報、契約情報、設計図面など機密性の高いデータが数多く存在します。しかし、それらを生成AIに入力することで情報漏洩や再学習による外部流出の懸念が拭えず、セキュリティ部門から利用を制限されるケースが多数発生しています。ガイドラインや教育だけでは完全な安全性は確保できず、結果として生成AIの本格導入が進まず、PoC止まりで終わる企業が少なくありません。

機密データを完全保護、秘密計算GPUで守る生成AI活用基盤とは

本セミナーでは、データも処理も暗号化したまま扱える 「AutoPrivacy AIクリーンルーム」 をご紹介します。本プロダクトは 秘密計算技術をベースにしており、ハードウェアレベルの安全領域（TEE：Trusted Execution Environment） 内でのみAI処理を実行します。 これにより、入力データや処理途中の情報が社内外の誰からも見えず、外部への漏洩リスクを技術的に排除します。さらに、AIモデルも秘匿可能なため、 機密情報を活用しながら生成AIを安全に本番業務へ適用 できます。汎用LLMでは得られない高精度な出力と業務適合性を実現し、金融・製造・医療・防衛など、セキュリティ要件が厳しい分野でも導入可能です。これまで安全性の壁で導入を見送っていた企業にこそ、突破口となるソリューションです。

こんな方におすすめ

• 中堅・大企業 で、生成AIの業務活用を検討している方

• 新規事業部門 / DX推進部門 / イノベーションを推進する部門の実務担当者やプレイングマネージャー

• 機密データや顧客情報を取り扱う部署で、生成AIの活用に慎重になっている方

• 金融・製造・医療・公共など、高度なセキュリティを求められる業界の方

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　生成AI導入を阻む「セキュリティの壁」を克服する方法 〜データも処理も、秘密計算で完全暗号化できる「AutoPrivacy AIクリーンルーム」とは〜

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社Acompany（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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本セミナーは7/22に開催されたセミナーの再放送です。

ご好評をいただいたため開催が決定いたしました。

技術情報が狙われる時代、漏洩はビジネス存続の危機に

製造業において、設計図面・3D CAD・試作仕様書などの技術情報は、企業の競争優位を支える重要な資産です。近年では、サプライチェーンの複雑化や海外拠点の拡大により、社外とのファイル共有が恒常化し、情報流出のリスクが急増しています。退職者による持ち出しやクラウドストレージの公開設定ミス、委託先へのサイバー攻撃など、従来の境界型セキュリティでは防ぎきれない事例が後を絶ちません。こうした状況を受け、経済産業省は「技術流出対策ガイドライン」を発表し、企業に対して組織的・人的・技術的な多層的管理の徹底を求めています。今や、情報漏洩は企業の存続すら脅かす重大リスクであり、法令・指針を踏まえた対策が不可欠です。

退職者・取引先・外注先から広がる情報流出リスク

ファイルを一度外部に渡してしまえば、その後どこで、誰に、どのように扱われているかを把握するのは極めて困難です。特に、海外拠点の退職者や複数の外注先を介したやり取りでは、管理責任の所在が不明瞭となり、意図しない漏洩や不正利用が発生しやすくなります。従来のウイルス対策ソフトやEDR、ネットワーク制限だけでは、“人”や“環境”に起因するリスクを抑えるには限界があり、二次流出や内部不正を完全に防ぐには限界があります。

「誰に・何を・いつまでさせるか」を制御するファイル単位の情報防御術

本セミナーでは、製造業の現場で実際に導入されている「DataClasys」の事例を通じて、ファイルそのものに暗号化と権限制御を施すことで、データがどこにあっても「誰に・何を・いつまでさせるか」を制御可能にする方法について学びます。OfficeやPDFだけでなく、CADファイルを暗号化したまま扱え、海外拠点や業務委託先であっても操作制限や利用期限設定が可能です。境界型セキュリティでは守れないセキュリティリスクを、データそのものに注目することで最小化することが可能です。

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　【製造業のIT部門必見】技術情報、必要ない人までアクセスできる状態になっていませんか？～退職者・委託先・海外拠点にも対応できるデータ管理と暗号化～

13:45～14:00　質疑応答

※当日頂いた質問は後日直接回答させていただきます。

主催

株式会社データクレシス（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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共有アカウントの運用不備が組織全体のリスクに

SaaSやクラウド活用が進む中、部門間や複数人で使い回す「共有アカウント」の存在が一般化しています。しかし、誰がいつ・どの目的で利用したかを把握できていない企業が多く、万一の不正アクセスや情報漏洩時に原因を説明できないというリスクを抱えています。加えて、監査で求められる証跡管理や内部統制への対応が難しく、組織の信頼性を揺るがす要因となり得ます。いま求められているのは、こうしたアカウント運用の見えない部分を可視化し、確実に管理できる仕組みの導入が求められています。

属人的なID共有が監査対応と統制の限界を生む

多くの現場では、共有アカウントのIDやパスワードがExcelやメール、口頭など非公式な手段でやりとりされ、管理が属人的になっています。そのため、利用履歴や変更履歴が残らず、退職者や異動者が使っていたIDがそのまま残るケースも少なくありません。これにより、万一のトラブル時に「誰が使ったか」を証明できず、監査や情報セキュリティ部門から指摘を受ける要因となります。属人的な共有管理から脱却し、ログが自動で残る見える化された運用への転換が急務です。

監査対応も実現するアカウント管理の実践解を紹介

本セミナーでは、見落とされがちな共有アカウントのリスクを可視化し、監査にも強いアカウント運用体制を構築するための手法をご紹介します。具体的には、誰がいつどのアカウントを使用したかを自動記録する「見える化」機能や、退職者・異動者のIDを即時停止できる管理機能などを備えた国産クラウドサービス「パスクラ」を活用し、社内運用を効率化・強化する方法を、事例とともに解説。日常業務を止めることなく、セキュリティと統制力を向上させる実践的なアプローチをお届けします。ぜひご参加ください。

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　誰が使ったか分からないIDが情報漏洩を招く〜共有IDの見える化で監査対応も強化できるアカウント管理術〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社KAEN（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。