Hello there, ('ω')ノ
「社内データをAIに渡して大丈夫？」という不安、ありませんか？
RAG（検索拡張型生成）を使って社内文書をAIに読ませることで、
業務効率が大きく向上する一方で、こんな声も聞かれます：
- 「社内機密が漏れたらどうするの？」
- 「個人情報が含まれていて不安…」
- 「外部サービスを使っていいのか判断できない」
RAGの仕組みを理解しつつ、社内データの取り扱いにおける“注意点とベストプラクティス”を知っておくことがとても重要です。
💡 まず知っておきたい：RAGの“データの扱い方”とは？
RAGは基本的に「AIに学習させる」のではなく、「外部の文書を都度読み込んで参照する」仕組みです。
つまり…
- LLM（GPTなど）は社内データそのものを記憶しない
- ただし、社内文書をベクトル化・検索対象として保存する必要がある
- 外部サービスに接続する場合はデータの保存先・通信内容に注意
➡ 「どこに、どの情報を置くか」「誰が、どう使うか」が肝心です！
🔐 社内データ取り扱いのポイント 5つ
✅ ① 機密レベルの分類をしておく
| レベル | 例 | 対応方針 |
|---|---|---|
| 公開情報 | 製品マニュアル、プレスリリースなど | クラウドでの利用もOK |
| 社内限定情報 | 業務手順書、社内FAQ | 社内クラウド or VPN環境での活用 |
| 機密情報 | 経営資料、人事データ、個人情報 | オンプレミス or 完全ローカル構成を推奨 |
📌 情報の分類を明確にしておけば、どこまでRAGに読み込ませてよいか判断しやすくなります！
✅ ② 個人情報は極力除外 or マスキングする
RAGに渡す文書に氏名・社員番号・住所・連絡先などが含まれる場合は、必ず以下の処理を検討しましょう：
- 🔍 自動マスキングツールの活用（例：正規表現で置換）
- 🧑💼 名前を「営業担当A」などに置き換える
- 📋 文書そのものを匿名化してチャンク化
✅ ③ 使用ツールの“データ保持方針”を確認する
たとえばOpenAIのAPIには以下の特徴があります（※2024年3月現在）：
- 有料API（ChatGPT API）は会話内容を学習に使わない（※規約で明記）
- ChatGPT（Web版）は、設定次第で会話を学習に使われる可能性がある
- ログやデータが一時的にサーバ上に保管されることはある
➡ 導入前に「どのサービスが、どんなデータを、どこに保管するか」を必ず確認しましょう。
✅ ④ ベクトルデータベースの保存場所も注意
チャンク化された社内文書はベクトルデータとして保存されます。
| 保存場所 | 特徴と注意点 |
|---|---|
| ローカル（FAISSなど） | 社内PC内で完結。セキュリティ面で安心 |
| 社内サーバ（オンプレ構成） | VPN環境内で動かせば、外部漏洩リスクを低減 |
| クラウドDB（Pinecone, Weaviate等） | 高機能だが、送信データの制御が必須 |
📌 社外クラウドを使う場合は、機密データを除外 or 暗号化する対策を取りましょう。
✅ ⑤ 社内での利用権限や操作ログを設ける
- 🔑 ユーザーごとに利用範囲を制限（例：人事関連は人事部だけ）
- 📝 誰がいつどんな質問をしたかのログ取得／保存
- 📢 社員向けに「RAGの使い方とルール」を事前に周知
➡ ガバナンスとセキュリティを両立させるには、技術だけでなく運用ルールも整えることが大切です。
⚠ こんな点も要チェック！
| リスク | 対策例 |
|---|---|
| 古いデータで誤った回答をする | 文書の更新日・信頼度をメタデータに記録し、優先度を調整 |
| 誤って社外データを混在させる | データ登録時にソースをチェック／タグで管理 |
| 回答内容が曖昧／誤解を生む | 「不明な場合は無理に答えない」プロンプト設計にしておく |
🧭 導入前チェックリスト（抜粋）
- [ ] 取り扱う文書の機密レベルを分類したか？
- [ ] 個人情報やセンシティブな記述は除外・マスキングしたか？
- [ ] 使用するAI・APIのデータ保持ポリシーを確認したか？
- [ ] データ保存先（ベクトルDBなど）は社内管理か？
- [ ] 社内ユーザー向けのルールやガイドラインは整備されているか？
まとめ：RAGの力を安心して使うために
- RAGは「学習しないAI」だからこそ、活用しやすいが、データ設計と運用に注意が必要
- ポイントは「何を・どこに・誰が・どう使うか」を整理すること
- セキュリティやガバナンスを整えれば、安心して社内データを“使える資産”に変えられる！
Best regards, (^^ゞ
