多くの人が思っている以上に、頻繁に起きている会話があります。
顧客がサポート担当者とともに問題を解決しようとしています。そのやり取りの中で、顧客は氏名、メールアドレス、電話番号、顧客IDといった一般的なアカウント情報を伝えます。ときには、社会保障番号やクレジットカード情報、診断名や処方薬名などの医療情報まで、必要以上に共有してしまうこともあります。
問いはシンプルですが、きわめて重要です。そのデータは、次にどう扱われるべきでしょうか。
Maven AGIでは、承認された情報と不要な機密情報を明確に区別しています。AI処理パイプラインに入ることができるのは、各ユースケースで明示的に承認されたデータだけです。不要な機密データは取り込み時に自動で検出・秘匿化され、AI推論での利用、外部モデルプロバイダーへの送信、監査ログへの書き込み、担当者向け画面への表示の前に取り除かれます。
これらの制御はポリシーに基づき、一貫して適用されます。会話ごとに調整されるものではありません。お客様が自社のワークフローで承認する情報を定義し、Maven AGIがそのポリシーをプラットフォーム全体で一貫して適用します。
これは後から追加した機能ではありません。初日からこのように設計されたシステムなのです。
エンタープライズAIにおける信頼の課題
エンタープライズにおけるAI導入を妨げているのは、もはやモデルの性能ではありません。信頼です。
対話型AIプラットフォームを評価している組織は、皆同じ実務的な疑問を抱えています。このシステムは顧客の機密データを安全に扱えるのか。リスクの高い情報の不要な露出をどう防ぐのか。監査人、規制当局、顧客に対して、統制の有効性をどう示すのか。新たなリスクを生まずに、規制の厳しい環境でAIを導入できるのか。
これらは理論上の懸念ではありません。セキュリティを重視するあるエンタープライズのお客様は、Mavenのコンプライアンス体制を確認した際、すぐに「取締役会はとても満足するでしょう」と述べました。この反応は機能面の評価にとどまりません。AIを導入してもガバナンスやコンプライアンス上の負債を生まないという確信の表れでした。
後付けではなく、アーキテクチャとしてのセキュリティ
Mavenのアプローチは、「委任型セキュリティ」というシンプルな原則に基づいています。
お客様に新しいIDモデルやアクセスモデルの導入を求めることはありません。代わりに、お客様がすでに信頼しているシステムと連携します。お客様がアクセスポリシーを定義し、Maven AGIがそれを一貫して適用します。
セキュリティ要件は一様ではないため、これは重要です。業界や組織によって、規制、運用、リスクの制約は異なります。画一的なセキュリティでは対応できません。
概要として、Maven AGIはエンタープライズID連携、ロールベースのアクセス制御、特権ユーザー向けの強力な認証、包括的な監査ログ、通信時および保存時の暗号化、テナント分離、継続的な第三者によるセキュリティテストを提供しています。
プロダクトセキュリティ：AI固有のレイヤー
従来のセキュリティ制御は必要ですが、それだけでは十分ではありません。AIシステムには新たな障害パターンがあり、追加の安全対策が求められます。
承認済みのデータは取り込み、不要な機密データは除外。 Maven AGIは、お客様が定義し、ポリシーで強制される許可リスト方式を採用しています。氏名、メールアドレス、電話番号、アカウント識別子などの承認済みデータ項目は、サポート業務に必要な場合に利用が許可されます。社会保障番号、金融口座情報、医療情報など、必要のない高リスクの機密データは、取り込み時に検出・秘匿化されます。秘匿化は、外部モデルの呼び出し、長期保存、監査ログへの記録、担当者向け画面への表示より前に行われます。
顧客データをモデルの学習に使用しません。 Maven AGIは、顧客データを基盤モデルの学習やファインチューニングに使用しません。顧客データがモデル改善のために集約・再利用されることもありません。
安全性と敵対的攻撃への耐性。 本プラットフォームは、有害なコンテンツを識別し、プロンプトインジェクション、難読化の試み、機密データの抽出やシステム動作の上書きを狙った手口など、AI固有の脅威から防御するよう設計されています。
トレーサビリティのある根拠に基づいた回答。 回答は、お客様が承認したナレッジソースに基づいて生成されます。ユーザーは各回答の根拠となった情報を確認できるため、根拠のない出力が減り、監査性も向上します。
人による監督を前提とした設計。 自動化が適さない場面では、信頼度のしきい値、顧客からのリクエスト、会話のリスク指標など、設定可能なシグナルに基づいて人間の担当者へのエスカレーションを行えます。担当者には完全なコンテキストが引き継がれるため、顧客が同じ説明を繰り返す必要はありません。
第三者監査による検証
強固な統制は重要です。そして第三者による検証が、信頼をさらに確かなものにします。
Mavenのセキュリティ、プライバシー、AIガバナンスの取り組みは、第三者による監査と認証によって検証されています。具体的には、ISO/IEC 27001:2022（情報セキュリティマネジメント）、SOC 2 Type II（セキュリティ、可用性、機密性の統制）、ISO/IEC 27017（クラウドセキュリティ管理策）、ISO/IEC 27018（クラウド環境における個人データの保護）、PCI-DSS v4.0 Level 1 AOC、HIPAA/HITECH（BAA締結可能）、ISO/IEC 27701（プライバシー情報マネジメント）、ISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム）です。
ISO/IEC 42001は、MavenのAIシステムが単に導入されて放置されているのではなく、定められたポリシー、監視、インシデント管理によって統制されていることを第三者として検証するものです。
規制の厳しいエンタープライズ環境におけるセキュリティとガバナンス
認証は重要ですが、より大きな仕組みの一部にすぎません。
真の成功の尺度は、組織が確信を持ってAIを導入できるかどうかです。つまり、データが保護され、義務が果たされ、本番環境でAIシステムが予測どおりに責任ある振る舞いをすると確信できることです。
エンタープライズや規制業界向けに対話型AIを評価しているなら、ベンダーに次の質問をしてみてください。AIシステムに取り込むことが明示的に許可されている情報は何か。不要な機密データは、どこで、いつ秘匿化されるのか。顧客データはモデルの学習に使われるのか。実際に取得している認証はどれか。必要に応じてオンプレミスで導入できるのか。プロンプトインジェクションなどのAI固有の攻撃にどう対処しているのか。AIが人間にエスカレーションしたとき、顧客は最初からやり直す必要があるのか。
Maven AGIにとって、セキュリティとAIガバナンスは後回しの検討事項でも、マーケティング上の謳い文句でもありません。エンタープライズにおけるAI導入を可能にする、アーキテクチャの基盤です。
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