AI におけるデータアクセスのユースケース

あらゆる業界の組織が AI を導入しており、そのほぼすべてが同じ問いに直面しています。
それは「AI システムに機密データへのアクセスを、どのように安全に許可するか」という問いです。

この問いは業界を問わず一貫して出てくるため、私たちはこのテーマについての考え方を別途ドキュメントとして整理しました。
それが「AIシステムによるデータアクセスのセキュリティ」です。
この資料では、AI が新しいデータセキュリティモデルを必要としない理由、そして AI システムを「アイデンティティ」として扱うことが、この問題を正しく捉える考え方である理由を説明しています。

本ページはその考え方を前提とし、より実践的な AI ワークロードに焦点を当てています。
以下のユースケースでは、AI システムが企業内の機密データとどのように関わるのか、そして既存のデータアクセス制御をどのように適用することで、現実の環境において安全に AI をスケールさせているのかを示します。

一般的な AI のデータ利用環境

AI システムは通常、以下のような幅広いプラットフォームにまたがってデータへアクセスします。

オペレーショナルデータベースおよびアプリケーションサービス
データウェアハウスおよびデータレイク
フィーチャーストア
ベクターデータベースおよび検索システム
イベントストリームおよびメッセージキュー
モデル学習および推論パイプライン
ログ、プロンプト、可観測性システム

これらの環境は、アプリケーション、分析基盤、社内チームと共有されていることが多く、データアクセス制御が特に重要になります。

一般的な AI 関連のデータアクセスユースケース

機密な企業データを用いたモデル学習

課題
モデル学習パイプラインは、本番システムから大量のデータを取得することが一般的です。無制限のアクセスを許可すると、機密フィールドがデータサイエンティスト、学習ジョブ、さらにはチェックポイントや埋め込み、派生データセットといった下流成果物にまで露出します。

対応方法
学習パイプラインに入る前の段階で機密フィールドを保護します。関係性や統計的価値を保持するトークン化や暗号化された識別子を用いてモデルを学習させ、平文へのアクセスは明示的に承認されたワークフローに限定します。

結果
機密情報を広範に露出させることなく、実データを用いたモデル学習が可能になります。

本番データへアクセスする推論サービス

課題
推論サービスは、予測、レコメンド、分類を生成するために本番システムへ問い合わせを行います。過剰に広い権限は、結果生成に不要な機密フィールドまで露出させてしまいます。

対応方法
推論サービスをアイデンティティとして扱い、フィールド単位で厳密にスコープされたアクセスを付与します。推論に必要なデータのみが平文で返され、それ以外の機密フィールドは保護されたまま維持されます。

結果
推論サービスが特権的な裏口になることなく、リアルタイム AI ユースケースを支援します。

社内データセットに対する RAG（Retrieval Augmented Generation）

課題
RAG システムは、クエリ時にデータウェアハウス、ナレッジベース、オペレーショナルストアからデータを取得します。制御がなければ、機密フィールドがそのままプロンプトやモデルコンテキストに渡されてしまいます。

対応方法
取得時点でフィールドレベルのデータ保護を適用します。RAG サービスは許可されたフィールドのみを受け取り、機密値はデフォルトでマスキングまたはトークン化されます。

結果
有用な文脈を維持しつつ、プロンプト経由での意図しない機密データ露出を防ぎます。

フィーチャーエンジニアリングおよびフィーチャーストア

課題
フィーチャーストアは複数のシステムからデータを集約し、複数のモデルで再利用されます。機密な識別子が、本来の用途を終えた後も長期間パイプライン内に残ることがあります。

対応方法
取り込み時点で識別子を保護し、フィーチャーストアはデフォルトで保護された値を扱います。平文へのアクセスは、厳密に制御されたフィーチャー生成ワークフローに限定されます。

結果
生データの拡散を防ぎつつ、チームやモデル間でのフィーチャー再利用が可能になります。

複数システムへアクセスする AI エージェント

課題
AI エージェントは、データアクセスと同時にデータベース、API、社内ツールなどへの操作を組み合わせることが多く、広範な権限は急速にリスクを増大させます。

対応方法
エージェントには最小限のデータアクセス権限のみを付与します。機密フィールドへの平文アクセスは、特定のアクションやワークフローに対して明示的に承認された場合のみ許可します。

結果
企業データへの無制限な可視性を与えることなく、安全な自動化を実現します。

AI 出力の評価および分析

課題
モデル評価では、予測結果と機密な正解データを結合する必要がある場合が多く、AI ライフサイクルの後半で再び露出リスクが生じます。

対応方法
評価および分析は保護された識別子を用いて行い、平文へのアクセスは承認されたレビューおよび監査ワークフローに限定します。

結果
一貫したデータ保護を維持しながら、正確な評価を可能にします。

プロンプト、ログ、トレースにおける機密データ保護

課題
AI システムはプロンプト、入力、中間結果を頻繁にログに記録します。これらのログは広範なアクセス権と長い保持期間を持つことが多いです。

対応方法
ソース段階で機密フィールドを保護し、プロンプトやログ、可観測性システムには暗号化またはトークン化された値のみが残るようにします。

結果
AI システムの可視性を保ちつつ、運用ツール経由での偶発的な漏えいを防ぎます。

AI ワークロードに対して従来の制御が不十分な理由

多くの組織は、ストレージレベルの暗号化やシステムレベルのアクセス制御に依存し、それで十分だと考えています。

しかし実際には、これらの制御は、システム内部に入った後に認可された AI システムがどのデータにアクセスできるかを制限しません。データは自動的に復号され、平文で返され、プロンプトやログ、埋め込み、下流成果物へと広がっていきます。

AI ワークロードが新たなデータアクセス障害を生み出すわけではありません。既存の問題を、規模と速度によって増幅させるのです。

境界型 IAM 制御は、どのシステムにアクセスできるかを決めるものであり、アクセス後にどのフィールドを見られるかを制御するものではありません。そのため、分析やアプリケーションですでに過剰露出している機密データは、AI システムに対しても同様に過剰露出します。

プロンプトフィルタリングや出力検査ツールは、データがすでにアクセスされた後で露出を検知しようとします。AI パイプラインに機密データが入ること自体を防ぐものではありません。

フィールドレベルかつアイデンティティベースのデータアクセス制御がなければ、AI システムは組織内に既に存在する過剰な権限をそのまま引き継ぎます。

AI 専用データセキュリティ製品が不要な複雑性を生む理由

AI ワークロードを保護しようとする中で、AI 専用のサービス、ボールト、プロキシを導入する製品に引き寄せられる組織もあります。

これらは AI の周囲に明確な境界を作るため、一見安心感があります。しかし多くの場合、根本原因ではなく症状に対処しているに過ぎません。

実際には、機密データは AI に到達する前から、アプリケーション、分析基盤、社内サービスに広くアクセス可能であることがほとんどです。AI 専用のセキュリティ層を追加しても、上流での露出は減りません。単に、統合、運用、監査、信頼が必要なシステムが一つ増えるだけです。

さらに重要なのは、これらのアプローチが AI を例外的なデータ消費者として扱う点です。その結果、AI、アプリケーション、分析、ユーザーで異なるアクセスモデルが並立し、分断と長期的な複雑性が増大します。

フィールドレベルで、アイデンティティと目的に基づいてデータアクセスが適切に制御されていれば、AI に専用のセキュリティ層は不要です。AI は他と同じモデルの中で安全に動作します。

これにより実現できること

AI システムをアイデンティティとして扱い、機密データへのアクセスを一貫して制御することで、以下が可能になります。

例外に頼らず AI 導入を加速できる
AI 専用のデータコピーを作らずに済む
セキュリティチームがデータアクセスを明確に説明・監査できる
恐怖心に基づくアーキテクチャ判断を減らせる

最も重要なのは、AI が既存のセキュリティおよびガバナンスモデルの中で動作する、単なるデータ消費者になることです。

技術的な実装例

以下の例は、実運用環境において暗号化、トークン化、マスキングを AI ワークロードに適用する方法を示します。本セクションは、セキュリティアーキテクトおよびデータプラットフォームチーム向けです。

コンテキスト構築前にフィールドレベル制御を行う RAG 取得

課題
RAG パイプラインは、ウェアハウスやオペレーショナルシステムからレコードを取得し、モデルコンテキストを構築します。フィールド制御がない場合、機密値がプロンプトや下流トレースに含まれます。

対象データ
顧客識別子、口座番号、患者識別子、機密属性

アプローチ
RAG サービスをアイデンティティとして扱い、データアクセス層で取得を制御します。承認されたフィールドのみを平文で返し、機密フィールドはデフォルトでマスキングまたはトークン化します。

結果
高品質な検索を維持しつつ、機密データがプロンプトに入ることを防ぎます。

生の識別子を露出させずに結合を維持する学習パイプライン

課題
学習データでは複数テーブルやソース間の結合が必要です。結合維持のために生の識別子が要求され、露出が増えがちです。

対象データ
ユーザー ID、顧客 ID、注文 ID、受診 ID、デバイス識別子

アプローチ
学習データセットへの取り込み時点で識別子をトークン化します。トークンは参照整合性を保持するため、結合や時系列特徴量はそのまま機能します。平文アクセスは厳密に必要な場合のみ承認ワークフローに限定します。

結果
学習基盤に生の識別子を広く露出させることなく、高精度な学習を実現します。

最小限のフィールドに限定された推論サービス

課題
推論サービスは本番システムへ問い合わせを行います。過剰な権限は、特に大規模実行時に特権的なアクセス経路となります。

対象データ
ユーザープロファイル属性、取引履歴参照、適格性指標

アプローチ
推論サービスをアイデンティティとして扱い、フィールドレベルで厳密にスコープします。予測に必要なフィールドのみを平文で返し、機密識別子はデフォルトでトークン化またはマスキングします。

結果
機密データへの広範な可視性を与えることなく、リアルタイム推論を可能にします。

生の識別子を永続化しないフィーチャーストア

課題
フィーチャーストアはモデルやチームをまたいで再利用されます。一度生の識別子が入ると、下流へ広がり続けます。

対象データ
ユーザー識別子、口座参照、世帯識別子、デバイス識別子

アプローチ
フィーチャーパイプラインはデフォルトで保護された識別子を使用します。トークンを一貫して用いることで、生の識別子なしに相関が可能です。平文アクセスは厳密に制御されたワークフローに限定します。

結果
アイデンティティの拡散を防ぎつつ、モデル間での再利用と一貫性を実現します。

平文の機密フィールドを保存しないプロンプト、トレース、可観測性

課題
AI システムはデバッグや監視のためにプロンプトや中間結果を記録します。これらは長期間保持され、広くアクセスされがちです。

対象データ
機密識別子、個人属性、保護フィールドを含む自由記述コンテキスト

アプローチ
ソース段階で機密フィールドを保護し、AI パイプラインのログやトレースにはトークン化または暗号化された値のみを残します。人手による確認は承認された役割と環境に限定します。

結果
可観測性とデバッグ性を維持しながら、運用ツール経由での漏えいを最小化します。