重要なポイント：機密ラベルとインテリジェント分類器は、責任あるAIガバナンスの基盤です。これらは機密データの発見と保護を大規模に自動化し、人的ミスを最小限に抑え、コンプライアンスを加速します。動的なプロアクティブポリシーと組み合わせることで、チャネルを横断した情報保護、リスク低減、規制基準の遵守を実現します。発見から始め、高リスク領域では段階的な導入を実施し、テクノロジーでガバナンスを進化させてください。

AIは驚異的な速さでビジネス運営を変革しており、組織はその変化に追いつこうと躍起になっている。コパイロットのようなツールは効率化とコスト削減を約束するが、新たなリスクももたらす。これらのリスクの中心にあるのは、最も機密性の高いデータである。

責任あるAI導入への旅を始めるには、明確なロードマップが必要です。10段階のコパイロット導入準備フレームワークは、組織がコパイロットを安全かつ効果的に展開する各重要段階を導くために設計されています。ステップ3「業務機能別プロンプトトレーニングによるチーム教育」の後、ステップ4では重要な検討事項に焦点を当てます：戦略的なデータ保護フレームワークの構築です。これはコンプライアンス要件を満たすだけにとどまりません。信頼を獲得し、倫理的なAI実践を推進し、適応し繁栄できる強靭な組織を構築することこそが本質です。

分類器と機密ラベルの理解：現代のデータ保護の基盤

組織がAIやクラウドを活用したコラボレーションツールを導入する中、機密情報の保護はこれまで以上に困難かつ重要になっています。では、データ保護体制を強化するにはどこから着手すべきでしょうか？その答えは、インテリジェントな分類器と機密ラベルを活用して「自社のデータを把握する」ことにあります。

分類器とは何か、なぜ重要なのか？

無害な更新情報と、機密性の高い顧客情報、規制データ、個人識別情報（PII）が混在する膨大な文書、メール、チャットを分類する作業を想像してみてください。分類器は、この分類作業を代行する知的なアシスタントです。文脈や固有のパターンに基づいてコンテンツを自動的に識別し、分類します。これにより、機密情報が監視されないまま放置されることはなく、分類情報はファイルが移動しても常に付随します。

Microsoft Purviewでは、厳格なルールに縛られることはありません。高度な学習可能な分類器はAIの力を活用し、構造化されていないテキスト内の概念を理解します。そのため、データが予測可能なテンプレートに従っていなくても、認識され保護されます。既製の分類器を使用する場合でも、独自に作成する場合でも、それらは組織のニーズに適応します。

機密情報タイプ（SIT）は、パターンマッチングと文書フィンガープリンティングを活用し、規制対象データを正確に特定・保護します。ピンポイントの精度が必要な場合、完全一致データマッチング（EDM）によりビジネス識別子が正しいレコードのみと一致するよう保証し、誤検知を低減。データ保護の取り組みを集中させます。これらの分類器はフィードバック機構を用いて学習させ、必要に応じて微調整が可能です。

機密ラベルの力を解き放つ

情報の分類は第一歩に過ぎません。セキュリティフレームワークの真の強みは、その分類に基づいて行動することにあります。機密ラベルは、ファイル、メール、共同作業スペースに付随するデジタルマーカーとして機能します。これらは、組織の基準や規制要件に従い、各アイテムが「公開」「内部」「機密」「制限付き」のいずれのラベルを付けるべきかを示します。これにはHIPAA、GDPR、インドのDPDP法、業界固有のコンプライアンス要件などの枠組みが含まれます。これにより、教育、医療、製造、小売、金融、テクノロジー、政府など、あらゆる分野で機密ラベルが適切に適用されます。

Microsoft Purviewは、SharePoint、OneDrive、Outlook、Teamsなどのプラットフォーム全体でデータの自動または手動ラベリングを可能にし、保護を即座に適用します。シミュレーションモードによりポリシーを安全にテストでき、オンデマンドスキャンにより古いファイルも確実に保護されます。この自動化は、今日の急速に進化するAI環境において極めて重要です。br />
機密ラベルは単なる視覚的指標ではありません。データ漏洩防止（DLP）制御の強制を可能にし、Windowsデバイスや埋め込みファイル形式への保護を拡張し、TeamsやSharePointなどのコラボレーション空間内でのアクセス管理を支援します。生産性や共同作業を妨げることなく実現します。CopilotやAzure AI Searchを含むAIデータ保護シナリオにおいて、これらのラベルは追加の防御層を提供し、チームが先進技術を活用する中でも機密情報が安全に保たれることを保証します。分類器とラベルは一体となり、情報ガバナンス戦略の基盤を形成し、組織が大規模なデータ分類と保護を自動化することを可能にします。

AIデータ保護実装のステップバイステップガイド

ステップ1：発見

組織全体で使用されているすべてのAIツールと統合を特定し、AIの使用状況を評価します。Microsoft Purview Data Security Posture Management（DSPM）を使用してデータフローを監視し、露出リスクを明らかにします。機密データへのアクセスを試みるAIプロンプトなど、高リスクシナリオを文書化します。

ステップ2: 保護

コンプライアンス要件と組織のニーズに沿った機密ラベル分類体系（例: 公開、内部、機密、制限付き）を作成し、ラベリング戦略を定義します。手動ラベリング時にユーザーを誘導するポリシーヒントを設定します。

SharePoint、OneDrive、Exchangeのサービス側ポリシーで自動ラベリングを有効化し、保存データの分類を行います。シミュレーションモードを使用して適用範囲を検証し、Teams、グループ、サイトへのラベリングを拡張します。

ステップ3：優先順位付け

機密ラベルを参照するAI DLPポリシーを設定し、データ移動を監視・制御します。監査専用モードで開始し知見を収集した後、アップロード、ブラウザ操作、AIプロンプトに対する制限を段階的に適用します。

ステップ4：ガバナンス

Microsoft Purviewのコンプライアンスレポートと評価をレビューし、効果を測定することで継続的な監視と最適化を確保します。フィードバックに基づいて分類器とラベルを調整します。エンドポイントへの適用範囲を拡大し、CopilotやAzure AI SearchなどのAIサービスと連携してラベルベースのアクセス制御を実現します。

AIデータ保護の基盤要件

効果的なAIデータ保護には、コンプライアンス確保と円滑な導入のために、継続的な監視と明確な従業員教育が必要です。上記の4つのアプローチを基盤として活用してください。データ保護の実施スケジュールは、組織の規模や準備状況によって異なります。まずリスクの高い領域から着手し、早期検知ツールを活用して、完全導入前段階から知見を得てリスクを低減させることが重要です。

責任あるAIガバナンスはデータから始まる

AI時代におけるデータ保護の実施は、先見性、柔軟性、そして責任あるガバナンスへの取り組みを必要とする戦略的課題である。

機密情報が完全に保護されていない場合でも、慌てる必要はない。行動を起こすことから始めよう。まず、データがどこに存在し、どのように利用されているかを評価する。次に、発見、分類、そして積極的なポリシーを組み合わせた枠組みを導入する。

AIガバナンスとコンプライアンスにおいて実績のある専門知識を持つパートナーを探してください。信頼できるプロバイダーは、大規模な保護の自動化を支援し、段階的な導入をガイドすることで、シームレスなプロセスを保証します。適切なサポートにより、組織は規制基準を満たすだけでなく、将来に向けた信頼性と回復力を構築できます。

Epiq の責任あるAIとコパイロット対応について詳しく知る。



ジョン・ケスラー、情報ガバナンス担当副社長兼ゼネラルマネージャー
Epiqの法務ソリューション部門における情報ガバナンス担当副社長兼ゼネラルマネージャーとして、ジョンは責任あるAIとコパイロット対応サービスを通じてクライアントがMicrosoft Purviewの価値を解き放つことを支援するグローバルチームを率いています。彼のリーダーシップのもと、同チームは2023年にマイクロソフト コンプライアンス パートナー オブ ザ イヤーに選出され、2022年、2024年、2025年にはファイナリストにノミネートされました。

  

スワプニル・サワント、シニアデータセキュリティスペシャリスト、情報ガバナンス
スワプニルは、コンサルティング、製品開発、製造業、銀行業において10年以上の経験を持つベテランの情報セキュリティ専門家です。AIデータ保護を専門とし、組織が進化する顧客ニーズに対応する戦略策定を支援しています。