AI活用のためのデータ連携セキュリティとガバナンス「3つの壁」

機密データ漏洩・品質不足・システムの塩漬けをどう避けるか

生成AI活用が広がるほど、論点は「危険か or 安全か」ではなく、「説明できる形で使えているか」へ移ってきています。 つまり、誰が・どのデータを・どこへ・どう加工して渡したかを後から説明できる状態です。

一方で現場では、

• 機密データの扱いで審査が止まる
• データ定義や更新が揃わず判断に迷う
• オンプレミスに重要データが残って取り出せない

こうした“詰まり”が原因で、PoCが前に進まない、あるいはシャドー利用が増えてしまうことも起こりがちです。

本ウェビナーでは、生成AI活用を止めないために必要な「データ連携のセキュリティ」と「ガバナンス」を、3つの壁 ①機密データ ②品質不足 ③システムの塩漬け（社内システム等にデータが残って取り出しにくい状態）で整理します。目指すべき姿として、機密は守りながら必要最小限で使う・データの定義や権限を揃えて現場が迷わない・社内システムも標準化された連携で安全に活かす、という方向性を確認します。

さらに、よくある詰まりポイントとリスクを踏まえたうえで、社内システム内（オンプレミス環境）での実行、最小化・マスキング、監査証跡、標準化された連携やAPIでの統制など、実装の観点から「どうすれば進められる形になるか」を解説します。
AI活用を“止めない”ために、何から整えるべきかを持ち帰れる内容をご用意しております。

本セッションのポイント

• “説明できるAI活用”のために、データ連携のセキュリティとガバナンスを「3つの壁」で整理
• 機密データ：境界内での前処理（最小化・マスキング）と監査証跡で、止まりがちな審査・運用を前に進める考え方
• 品質不足：データ定義・権限・更新の筋道を、標準化・可視化・権限制御・監査で“運用として揃える”視点
• システムの塩漬け：必要なデータだけを標準化された連携/APIで安全に開放し、統制しながら段階的に広げる現実解
  

こんな方におすすめ

• 生成AI活用を進めたい一方で、機密データの取り扱いや監査対応に不安がある方
• 部門ごとにデータやシステムが分断され、データの定義・権限・更新の揺れが課題になっている方
• 既存システムに重要データが残り、「とりあえず繋ぐ」運用が将来の負債になりそうだと感じている方
• セキュリティやガバナンスを「守りの話」で終わらせず、AI活用を前進させる“ガードレール”として整理したい方
• 経営層・監査・現場それぞれに対して、説明責任のある形で進め方を共有したい方