権限のある情報源だけを読む
ID、チーム範囲、情報源の権限、検索アクセスをサーバー側で検証。リクエストごとに本人確認とデータ範囲を照合します。
信頼は製品の基本要件
AIが動く前に、
その範囲を明確に。
データへのアクセスから実行の承認まで、企業AIの境界を明確かつ検証可能にします。
見えることと、操作できることを分ける
顧客情報の閲覧権限は、見積もりの変更権限ではありません。送信、承認、書き込み、権限変更は個別のルールで管理します。
根拠と不足を示す
出典、更新日時、定義を表示。情報が不足している場合は、無理に結論を出さず、その状態を伝えます。
処理場所を文書化する
保存先、モデルへの入力、ツールの実行場所を明確にします。プライベート導入だけで外部転送がゼロになるとは限りません。
行動と結果を追跡する
開始者、承認者、対象、結果を記録。監査範囲、保持期間、エクスポートは実際のシステムで検証します。
失敗したら人へ引き継ぐ
データ不足、権限外の依頼、ツール障害時は停止。無制限の再試行をせず、人への引き継ぎを行います。
セキュリティ対策、データ処理範囲、サービス条件は、評価と導入契約に明記します。
本番稼働前の確認
公開前に、
確認すべきことを。
- データ責任者がアクセスと削除の範囲を承認
- チーム・役割をまたぐアクセス拒否を検証
- 重要な操作が承認を迂回できないことを検証
- バックアップ、復旧、例外、人への引き継ぎを検証
- データとモデルの処理経路を文書化
ひとつの部門から始めるすべてを一度に変えなくていい。
すべてを一度に変えなくていい。
まず、大切な仕事をひとつ。
業務、データ、評価基準を確認してから、開始を判断します。