生成AI関連SaaSのセキュリティ審査｜情シスが見るポイント
生成AI関連のSaaS（可視化・ゲートウェイ・分析・チャットツールなど）を導入するときのセキュリティ審査の進め方を、情シス向けに解説します。ツールの種類ごとのリスクの違い、審査の6つの手順、見るべきポイント、未対応事項の判断、審査を早く終えるための工夫、審査後の継続確認までをまとめました。
生成AI関連の SaaS のセキュリティ審査は、まずツールの種類（通信経路に入るか、プロンプトを扱うか）でリスクの大きさを見積もり、それに見合った深さで確認するのが効率的です。すべてのツールを同じ深さで審査すると、リスクの小さいツールの導入まで何か月もかかり、その間に現場がシャドーAIに流れます。
この記事では、ツールの種類ごとのリスクの違い、審査の手順、見るべきポイント、未対応事項の判断の仕方を説明します。確認項目の一覧は「生成AIツールのセキュリティチェックシート｜確認項目と回答例」、全体像は「生成AI導入のセキュリティ 完全ガイド」を参照してください。
ツールの種類とリスクの大きさ
| ツールの種類 | 例 | プロンプトを扱うか | 通信経路に入るか | リスクの大きさ |
|---|---|---|---|---|
| チャット・業務アプリ | 生成AIを組み込んだ文書作成・要約のサービス | 扱う | 入る（サービスそのもの） | 大 |
| ゲートウェイ・プロキシ | 複数のモデルへの振り分け、キャッシュ、ログ | 扱う | 入る | 大 |
| 監視・分析（原文あり） | プロンプトの内容を分析するツール | 扱う | 入る場合と入らない場合 | 大〜中 |
| 可視化（メタデータのみ） | 管理APIから利用量・費用を読むツール | 扱わない | 入らない | 小 |
プロンプトを扱い、通信経路に入るツールほど、審査は深くなります。逆に、管理APIから利用量のメタデータだけを読むツールは、扱うデータが限られ、停止しても生成AIの利用に影響しないため、確認の範囲を絞れます。
審査の6つの手順
| 手順 | やること | 担当 |
|---|---|---|
| 1. 用途と範囲の確認 | 何のために、どの部署が、どのデータで使うか | 導入を希望する部署 |
| 2. 種類の判定 | プロンプトを扱うか、通信経路に入るか、認証情報を預けるか | 情シス |
| 3. 公開資料の確認 | セキュリティの説明資料、規約、プライバシーポリシー | 情シス |
| 4. チェックシートの送付 | 公開資料で分からない項目を質問する | 情シス |
| 5. リスクの評価 | 未対応事項が許容できるか、代替の対策があるか | 情シス・法務 |
| 6. 承認と条件の記録 | 利用の条件（対象部署・データの範囲）を決めて記録する | 情シス・承認者 |
手順2でリスクの大きさを見積もり、手順3〜5の深さを変えるのがポイントです。
見るべきポイント
1. データの流れ
最初に、データがどこからどこへ流れるかを図で確認します。
- 自社から提供元へ、何のデータが送られるか
- 提供元はそのデータを、どこに、どのくらい保存するか
- 提供元から第三者（さらに別のクラウドサービスなど）へ渡るか
データの流れの図を提供元が用意していない場合は、説明を求めます。図で説明できない提供元は、自社のデータの扱いを把握していない可能性があります。
2. プロンプトの原文の扱い
| 確認すること | 理由 |
|---|---|
| 原文を取得するか | 取得すれば、社員が入れた機密情報が提供元に渡る |
| 取得しないのは構造上か、設定か | 設定なら、変更や不具合で取得が始まる可能性がある |
| 保存する場合の期間・場所・アクセス権 | 漏えいの経路とアクセスできる人の範囲が決まる |
3. 預ける認証情報
可視化やゲートウェイのツールは、生成AIのプロバイダの認証情報を預かることがあります。
| 確認すること | 望ましい状態 |
|---|---|
| 権限の範囲 | 読み取り専用。モデルを呼び出せる権限は不要なはず |
| 保管の方法 | 暗号化し、鍵を別の場所で管理 |
| 失効の方法 | 自社側でいつでも失効できる |
4. 停止時の影響
通信経路に入るツールが停止すると、生成AIの利用自体が止まる可能性があります。停止時にどの業務が止まるかを洗い出し、迂回の手順があるかを確認します。考え方は「生成AI導入のセキュリティ 完全ガイド」で整理しています。
5. データの所在地と委託先
データが保存される国・リージョン、提供元が利用しているクラウドサービス（委託先）を確認します。顧客との契約や社内規程で、国外への移転に制限がある場合は特に重要です。
未対応事項の判断
中小の提供元では、第三者認証（ISMS・SOC 2）、SSO、IP アドレス制限、稼働率の保証（SLA）などが未対応のことがあります。
| 判断の観点 | 内容 |
|---|---|
| 自社の規程で必須か | 必須なら導入できない。必須でなければ次の観点へ |
| 取り扱うデータの範囲 | 原文を扱わない、読み取り専用の認証情報だけ、なら影響は限定的 |
| 代替の対策 | 多要素認証で SSO の代わりにする、など |
| 開示の姿勢 | 未対応を正直に開示しているか。時期や方針の説明があるか |
| 見直しの時期 | 半年後・1年後に対応状況を再確認する条件で承認する |
「未対応がある＝導入不可」ではなく、取り扱うデータの範囲と代替の対策で判断するのが現実的です。
審査を早く終えるための工夫
- ツールの種類ごとに審査の型を作る: メタデータのみの可視化ツールは簡易審査、プロンプトを扱うツールは詳細審査
- 公開資料を先に読む: 提供元の説明資料で答えが分かる項目は、質問しない
- 利用部署に目的を先に書いてもらう: 目的が明確だと、必要な確認の範囲が絞れる
- 条件付きで承認する: 対象部署やデータの範囲を限定して承認し、後から広げる
審査後の継続確認
| 頻度 | 確認すること |
|---|---|
| 年1回 | 提供元の説明資料の更新、未対応事項の対応状況 |
| 変更時 | 提供元の構成・委託先・データの所在地の変更の通知 |
| 随時 | インシデントの報告、利用範囲の拡大の申請 |
承認の記録に残すこと
審査の結果は、後から見直せる形で記録します。
| 記録する項目 | 例 |
|---|---|
| ツール名と用途 | 生成AIの利用量の可視化 |
| 審査の型 | 簡易審査（原文なし・経路外・読み取り専用） |
| 利用の条件 | 対象は会社契約の API のみ。閲覧は情シスと部門長 |
| 未対応事項と判断 | 第三者認証は未取得。取り扱うデータの範囲が小さいため許容 |
| 見直しの時期 | 1年後に対応状況を再確認 |
よくある質問
Q. 生成AIの提供元自体の審査はどうしますか？ 大手の提供元は、規約・セキュリティの資料・第三者認証を公開しています。これらで確認し、会社の経路として使う条件（学習への利用の扱い、データの保持）を決めます。
Q. 審査にどのくらいの期間をかけるべきですか？ リスクの大きさによります。メタデータのみの可視化ツールなら、公開資料と数項目の質問で、比較的短期間で判断できます。プロンプトを扱うツールは、データの流れの確認と法務の確認を含めて、より時間をかけます。
まとめ
- 生成AI関連 SaaS の審査は、プロンプトを扱うか・通信経路に入るかでリスクを見積もり、深さを変える
- 手順は、用途の確認 → 種類の判定 → 公開資料 → チェックシート → リスク評価 → 条件付き承認
- 見るべきは、データの流れ・原文の扱い・認証情報の権限・停止時の影響・所在地と委託先
- 未対応事項は、取り扱うデータの範囲と代替の対策、開示の姿勢で判断する
ManageAIは、プロバイダの管理APIから利用量のメタデータだけを読み取る可視化ツールです。プロンプト原文を構造上取得せず、通信経路に介在せず、預かる認証情報は読み取り専用です。データは AWS 東京リージョンで管理し、未対応事項も説明資料で開示しています。詳しくは「ManageAIのセキュリティ」を参照ください。モニター企業を募集中です。
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