生成AIの社内業務活用に向けたRAGの安全対策

　経営層や現場では、生成AIを社内業務に活用したいといった声が高まる一方で、情報システム部門やDX推進担当者には、「自社業務に即した回答がうまく得られない」「機密情報を扱っても安全なのか」といった懸念があり、導入をためらうケースも少なくありません。
　このような懸念への有効な手段として注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation : 検索拡張生成）を活用した生成AIの運用と、その安全対策です。本コラムでは、生成AIの社内業務活用においてRAGが果たす役割とメリット、さらには安全対策について解説します。

RAG活用メリット

　RAGとは、大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、あらかじめ用意したデータソースを検索・参照しながら情報を補う仕組みです。社内業務で利用する場合、業務マニュアル、社内規程、FAQ、お客様取引履歴などをデータソースとして連携させることで、生成AIは自社業務に即した回答を返せるようになります。これにより、例えば問い合わせ受付業務において、商品サービスの資料や対応マニュアルを検索して読み込む手間が減り、現場の負担を減らせる、といったメリットを期待できます。

RAG活用時のセキュリティリスク

　一方で、RAGを用いて社内情報を扱う場合、セキュリティ面でリスクも考える必要があります。
　特に注意したいリスクには、次のようなものがあります。

・不正アクセスによるデータ漏洩リスク

　RAGが社内の業務情報や機密情報を参照できる状態にある場合、適切なアクセス管理が行われていないと、権限を持たないユーザーが情報を閲覧してしまう恐れがあります。

・プロンプトインジェクションのリスク

　プロンプトインジェクションとは、悪意のある入力によって、生成AIに本来想定していない動作や出力をさせる攻撃の一種です。RAGと組み合わせた生成AIは、参照すべきでない社内の業務情報や機密情報が引き出されるリスクも考えられます。

・マルチテナント環境でのテナント越境漏洩リスク

　RAGを利用している生成AIの運用をマルチテナント環境で行っている場合、RAGによるテナント越境漏洩リスクが存在します。あるテナント内で行うRAGの「検索」→「参照」→「生成」のプロセスのどこかで境界管理を誤ると、別のテナントへ情報を漏洩してしまう恐れがあります。そのため、RAGのインフラ環境の構築は企業側のガバナンスの管理下における環境の設計が求められます。

　このように、RAGは利便性を高める一方で、運用方法を誤るとセキュリティリスクを高めてしまう点に注意が必要です。

RAGを安全に運用するための対策

　生成AIを社内業務で安心して活用するためには、RAGの運用環境そのものを適切に設計することが重要です。その有効な選択肢の1つが、プライベートクラウド環境での運用です。
　プライベートクラウド上でRAGを構築することで、次のような管理が企業側で可能になります。

　これにより、社内業務に関わる情報を扱いながらも、企業のセキュリティポリシーに沿った形で生成AIを運用することが可能になります。

まとめ

　社内で生成AIを本格的に活用するには、RAGを用いて自社の業務に即した情報を参照できる仕組みが有効です。同時に、アクセス管理や運用環境を適切に設計し、セキュリティリスクに配慮することも重要です。RAGとプライベートクラウドを組み合わせた運用は、生成AIの利便性と安全性を両立させた有効なアプローチの1つです。本コラムが、生成AIの社内活用を検討されている方にとって、自社業務への適用と、セキュリティ要件に合った運用方法についての確認の機会となればと考えております。

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2026年3月9日公開
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