neoAIが生成AIの高度監査機能を実装。製造業DXのガバナンス強化へ

発表内容のポイント

• ガードレール機能により、ポリシー違反の入力や不適切利用を自動検知・制御する
• 組織ごとのセキュリティ要件や業務ポリシーに合わせてガードレールを最適化可能
• 実証実験において、検知率97.6%および過検知率0.7%という高い精度を達成

発表の背景

生成AIの本格的な業務利用が進む中、意図しない機密情報の入力やポリシー違反を防ぐガバナンス強化のニーズが高まっています。特に厳格なセキュリティが求められる業界では、安全な利用を定期的に検証するための証跡確保や、不適切な入力を未然に防ぐ統制機能が必要とされていました。こうした背景から、neoAIは金融機関の基準をクリアできる高度な監査・制御機能の開発に着手しました。

何が発表されたのか

今回実装された高度監査機能は、主に「利用段階での自動検知」「自社ポリシーに沿った運用」「監査対応に活用できる証跡の確保」の3点を提供します。実証実験では、知的財産権の侵害、機密・秘匿情報の入力、契約や見積情報、不正利用など複数の観点から検知精度を検証しました。その結果、検知率97.6%、過検知率0.7%という実用的な数値を達成し、監査部門や経営層への説明責任を果たせるログ記録体制を構築しています。

製造業・生産管理への見方

製造業のDX推進において、生成AIを用いた設計支援や生産管理の効率化が注目されていますが、技術ノウハウや未公開の製品仕様、取引先との契約情報といった機密情報の漏洩対策が大きな課題となっています。本機能のように、自社のセキュリティポリシーに合わせて入力制限をカスタマイズでき、かつ監査ログを確実に残せる仕組みは、製造現場や開発部門が安心して生成AIを活用するための基盤として極めて有効です。現場の知財を守りつつ、安全なDXを推進する一助となります。

現場で確認したいポイント

• 自社のセキュリティポリシーや機密情報の定義に合わせたカスタマイズが可能か
• 既存の生産管理システムや社内ネットワーク環境と連携して運用できるか
• 監査ログの管理方法や、インシデント発生時の社内報告フローをどう設計するか

確認しておきたい点

本機能は「neoAI Chat」のオプション機能として提供されます。製造業特有の専門用語や図面データ、技術仕様書の入力に対して、どの程度の検知精度が保たれるかについては、事前に自社のデータを用いた検証が必要です。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社neoAIの公式ホームページです。
• neoAI Chat 製品ページ：生成AIプラットフォームの機能詳細を紹介しています。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報