生成AIの導入を妨げるセキュリティリスクを克服するウェビナー開催

生成AIを業務に活かすための課題

生成AIが急速に普及している現代、企業の多くはその活用を試みていますが、実際には情報収集や軽微な業務に留まっているのが現状です。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、営業といった基幹業務への導入は、まだ進んでいません。その主な要因は、企業が保持する機密情報の取り扱いに対する不安です。

多くの企業は、外部の汎用的なLLM（大規模言語モデル）へ情報を入力することで、自社の機密情報が漏洩するリスクを懸念しています。具体的には、自社業務で使用されるデータが学習に利用され、意図しない形で他者に開示される可能性があるため、企業は慎重にならざるを得ません。このような理由から、効果的な業務改善が進まないという課題が浮上しています。

セキュリティの不安

企業内には、顧客情報、契約書、設計図など機密性の高いデータが数多く存在します。これらのデータを生成AIに入力することには大きなリスクが伴い、セキュリティ部門から利用を制限されるケースが増えています。ガイドラインやトレーニングでは完全な安全性を確保することが難しく、結果的に生成AIの導入が遅れ、Proof of Concept（PoC）の段階から抜け出せない企業も少なくありません。

解決策：秘密計算技術

本ウェビナーでは、「AutoPrivacy AIクリーンルーム」と呼ばれるデータと処理が暗号化されたまま扱える生成AI活用基盤を紹介します。このプロダクトは、秘密計算技術に基づいており、ハードウェアレベルの安全領域（TEE：Trusted Execution Environment）内でのみAI処理が行われます。これにより、入力データや処理途中の情報は外部からは見えず、漏洩リスクを技術的に排除できるのです。

さらに、AIモデル自体も秘匿できることで、機密情報を活用しながら、生成AIを業務に安全に適用することが可能です。汎用の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格な業界でも積極的に導入できるのが特徴です。これまでセキュリティの壁で導入をためらっていた企業にとって、新たな突破口となるソリューションです。