AI活用のためのデータ連携セキュリティ「3つの壁」

機密データ漏洩・品質不足・ブラックボックス化をどう避けるか

生成AIの活用は、いまや「やる or やらない」ではなく “どう安全に進めるか” が問われる段階に入りました。
企業データは単なる記録ではなく、意思決定と自動化を駆動する“AIの燃料”へ。だからこそ、便利さだけで無防備にデータを投げ込むと、情報漏洩・権利侵害・監査対応の難しさといったリスクが一気に現実になります。

本セッションでは、セキュリティを“ブレーキ”ではなく、AIを高速で走らせるための「ガードレール」と捉え直し、現場が安心してAIを使える“あるべき姿” と、そこに至るまでに多くの企業が直面する3つのジレンマを整理します。さらに、レガシー環境・分断されたデータ・ガバナンスの遅れが、AI活用のスピードと品質をどう阻むのかを、現実的な観点で紐解きます。

また、一般的な生成AIモデルを利用する場合、処理のどこかでクラウドを利用するケースが多いのが現状です。そこで重要になるのが、社内システム側で必要なデータ処理を行ったうえで、マスキング（暗号化）やフィルタリングにより“AIに渡してよい形”に整え、必要最小限のデータだけを外に出すという考え方です。
この「前段の設計」こそが、機密データを守りながらAI活用を前に進める現実解になります。

BoomiとTDCソフトが、市場のトレンド・現場で起きがちな落とし穴・実務で使える整理の仕方を軸に、AI活用のためのデータセキュリティと連携について解説します。

本セッションのポイント

• AI活用を止めない“セキュリティの考え方”：ブレーキではなく、現場が安心して使えるガードレールとして設計
• 多くの企業がつまずく3つの壁を整理：機密データ×クラウド、データ品質不足、レガシーシステム / ブラックボックス化によるガバナンス崩壊
• 現実解のアプローチ：社内側で前処理（マスキング・フィルタリング）を行い、必要最小限のデータだけを外に出してAIにつなぐ
• あるべき姿を明確化：AIに渡せるデータの線引き、正解データ（マスタ）整備、可視化と統制の効く連携基盤の作り方

こんな方におすすめ
生成AIを業務に取り入れたいが、機密データ取り扱いが不安で止まっている
部門ごとにSaaS・データが分断され、AIの回答精度や根拠に不安がある
レガシー刷新・基幹更改のタイミングで、AI活用まで見据えた全体像を描きたい
シャドーAI増加や監査対応を見据え、ガバナンスを現実解に落としたい