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【経営・実務】「便利さ」より「安全」を最優先に。AI時代のセキュリティ

連日ニュースを賑わせている情報漏洩やサイバー攻撃のトラブル。「うちは小さな町工場だから狙われないだろう」と高を括るわけにはいきません。サプライチェーンの一角を担う中小企業こそ、取引先や顧客の機密情報を預かる責任があります。

今週は、日頃の業務に追われて後回しになりがちだった「セキュリティ体制の総点検」に時間を割いた1週間でした。

まず着手したのは、足元の基本的なウイルス対策です。 PCを買い足すたびに都度追加していた市販セキュリティソフトのライセンスが、気付けばバラバラで管理しきれなくなっていました。これらを一度すべて洗い出して一本化し、再アクティブ化を完了させました。

そして、もう一つの肝が「データのバックアップ体制」です。

弊社では現在、以下のような多重体制を敷いています。

ここまで徹底するようになった背景には、過去の苦い教訓があります。以前の猛暑の夏、工場の過酷な熱さによって物理サーバーが突然クラッシュして壊れたことがあったのです。

ハードウェアはいつか必ず壊れます。「社内にある安心感」と「物理故障のリスク」を両天秤にかけた結果、クラウドとローカルを相互に行き来させる強固な多重防壁を構築しました。

いま私が最も気を配っているのが、「生成AIへのデータ入力とプライバシー」です。

先週もお話しした通り、現在弊社では見積もり作成や社内DXなど、AIなしでは業務が成り立たないほどフル活用しています。しかし、毎日使うからこそ「どの情報までAIに預けて良いのか」の境界線には細心の注意が必要です。

Google Workspace経由のGemini： 企業のプライバシー保護（入力データがAIの学習に使われない仕様）が規約上担保されているため、業務基盤として安心して使用。
Claude（有料版）： 優れた頭脳を持つ一方で、データ利用規約や設定内容の把握が必須。設定を行ったとしても「外部のAIサービスにデータを送信している事実」に変わりはありません。

そのため、現在Claudeに図面情報や見積もりロジックを読み込ませる際は、「顧客名」「品名」「固有の識別番号」をすべて手作業で削除・匿名化（マスキング）してからアップロードしています。

正直に言えば、一手間増えて非常に面倒です。しかし、このひと手間を惜しんで情報が外に漏れるリスクを考えれば、絶対に省略してはならないコストだと割り切っています。