安全なAIは、物足りない。
強いAIは、規程違反。
匿名化AIゲートウェイ ── 最高性能のAIを、規程を守ったまま使えるようにする
会社が契約している安全なAIは、正直、思ったほど使えない。かといって現場が本当に使いたいAIは、社内情報を入れた時点で規程違反になる。 だから多くの現場が、グレーだと分かったまま使っています。
これは、その板挟みを仕組みで解く商品です。 社名・サーバー名・IPアドレス・利用者名——会社を特定できる部分だけを機械的に置き換えてから、外部の最高性能AIへ渡します。 返ってきた答えは、元の名前に戻して手元に届きます。
御社の中から出ません。
禁止しても、使われています。
「外部の生成AIは禁止」と決めた会社ほど、この状態になっています。悪意があるからではありません。禁止されているものが、業務でいちばん役に立つからです。
会社が用意したAI
コンプライアンス上は問題ない。ただ、期待した働きをしない。現場は数回試して、静かに使わなくなります。
現場が使いたいAI
個人契約の最新モデル。圧倒的に速く、質が高い。そして社内情報を入れた瞬間に規程違反になります。
結果として起きること
誰も報告しないまま、使われます。管理側は把握できず、事故が起きるまで存在しないことになります。
会社を特定できる部分だけを、置き換えます。
要約もしませんし、内容も削りません。置き換えるのは「誰の環境か」が分かる部分だけです。だからAIに渡る情報の中身は、そのまま残ります。
srv-example-dc01 は、いつ何回実行しても必ず同じ別名になります。「AIに要約させて匿名化」は、やりません。
同じことをAIにやらせている仕組みもありますが、この用途では向いていません。理由は2つあります。
❌ AIに置き換えさせる場合
毎回違う結果になります。同じサーバー名が実行ごとに別の名前になると、回答を元に戻せません。さらに要約されると、肝心の詳しさが失われます——AIに相談したい問題ほど、細部に理由があるのに。
✅ 決まったルールで置き換える場合
何度やっても同じ結果になります。だから確実に元へ戻せます。構成も、設定値も、エラーの並びも、そのまま残ります。AIが必要としているのは会社の名前ではなく、構造だからです。
守れるところと、守れないところ。
「これで完全に安全です」とは申し上げません。そう言う商品があったら疑ってください。実際にできることと、できないことを先に書きます。
守れること
・組織名・ホスト名・IPアドレス・利用者名など、決めた項目は確実に置き換わります
・対応表は御社の中だけにあり、外部へは出ません
・いつ・誰が・何を送ったかのログが御社に残ります（今は残っていないはずです）
・外部AIを切り替えても、この経路は変わりません
守れないこと
・置換漏れをゼロにはできません。だから検査と、送信前の確認を挟みます
・大量のログを丸ごと投げる使い方には向きません（量が増えるほど漏れます）
・文章そのものが機密という場合（未公表の経営情報など）は、置換しても本文が渡ります。その用途は対象外とお伝えします
・利用者が画面の外でコピーして個人契約のAIに貼る行為は、この仕組みでは防げません
導入すると、こう変わります。
現場
使いたかったAIが、堂々と使えます。置換は自動なので、手順は増えません。「これ入れていいんだっけ」と迷う時間がなくなります。
情報システム部門
何が外に出たかが分かります。禁止して見えなくするのではなく、通して記録する。監査で説明できる材料が残ります。
経営
モデルの進歩に、契約を変えずに追随できます。「どのAI会社と契約するか」という重い意思決定から、いったん自由になれます。
導入の流れ
料金
仮の想定です。規模と対象範囲によって変わります。
よくあるご質問
置き換えたとはいえ、本文は外部AIに渡るのですよね？
ですので、契約書にも「貴社の情報は外部AIに入力しません」とは書きません。「貴社を識別できる情報を置換したうえで入力します。対応表は貴社内にのみ保持します」と書きます。
正確に書けることが、この仕組みの価値です。曖昧に書ける仕組みなら、いま起きているグレーな状態と変わりません。
会社で契約しているAIを使えば済む話では？
ただ実際には、「導入したのに使われていない」という状態がとても多いです。使われない理由はたいてい性能で、性能はモデルの世代で決まります。特定のAIサービスに固定されていると、世代交代のたびに取り残されます。
この商品は、どのAIを使うかを後から変えられる状態を作るものだとお考えください。
自社で作れそうな気もします。
難しいのは実装ではなく、①置換ルールをどこまで作り込むか ②置換漏れをどう検査するか ③手順ではなく経路として強制する設計にすることの3つです。とくに③は、「急いでいるときに飛ばせてしまう手順」にすると必ず形骸化します。
ここを踏んだうえで作ってあるものをお渡しするのがこの商品です。作ってみて詰まったところだけ相談したい、という形でも構いません。
ローカルAIを動かすためのGPUが必要ですか？
既存のサーバーで動かせることも多いですし、環境をお持ちでなければ構成のご提案から行います。置換そのものはGPUなしで動きます。
ご自身では使っているのですか？
お客様の情報を扱う仕事をしながら、最高性能のAIも使いたい——この両立をどうするかは、こちらにとっても現実の問題です。作ったが自分では使っていない、という商品にはしていません。
実運用で見つかった置換漏れのパターンは、そのまま定義に反映しています。
社内のAI利用ルールが、そもそも決まっていません。
ルール作りだけを単独でお受けすることもできます。仕組みを入れる前に、何を守りたいのかを決めるほうが先です。