FourthWallでは、AI×セキュリティ×ITIL 4×DXの観点から「安全に成果を出すための運用設計」を支援しています。
生成AIが当たり前になる前に ― まず整えるべき4つのこと
- AI活用のガバナンス設計
利用範囲・責任分担・レビュー手順（人間の監督）・ログ保全を明文化します。日本では生成AIの利用が広がる一方で、部門横断のルール整備が追いついていない企業も多いのが実情です。矢野経済研究所の企業調査や、GMO Researchのレポートでも導入・運用の成熟差が示されています。 - 内部リスク＆AIエージェントを前提にした監視
侵入対策だけでは不十分。自動エージェントや内部ユーザーによるデータ持ち出し・誤送信・設定不備を検知・抑止する仕組みが必要です。近年のインサイダー/内部リスクの増大は各社の年次レポートが指摘しています（例：Fortinet Insider Risk Report 2025）。 - ITIL 4で「運用としてのAI」を回す
AI利用を“プロダクト/サービス”として扱い、サービスバリューチェーンと継続的改善（KPI/レビュー/改善計画）を回します。ITIL 4のSVS（Service Value System）は価値創出までの流れを体系化します（解説：ITSM.tools）。 - DX視点での全体最適
部門ごとの“点の導入”から、企業全体の“面の最適化”へ。IPAの「DX動向2025」は「内向き・部分最適」からの脱却を提言しています（概要ページ／PDF）。
最低限ここは決めておく（チェックリスト）
- 社内AI利用ポリシー（入力禁止情報、モデル選定基準、出力検証手順）
- データ分類と取り扱い（機密度 × 利用可否 × マスキング/匿名化）
- 人間によるレビュー（HITL）の定義と証跡保全
- ログの粒度と保存期間（プロンプト/出力/権限変更/モデル更新）
- 内部リスク対策（DLP・Egress制御・権限最小化・自動エージェントの境界）
- 契約・法務（利用規約/成果物の権利/ライセンス/責任分界）。
参考：経産省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（2025/2）
FourthWallのご支援例
- ITIL 4準拠のAI運用プロセス設計（役割・RACI・KPI・改善サイクル）
- AIガバナンス/セキュリティ方針・標準・手順テンプレート整備
- PoC伴走：ユースケース選定、リスク評価、ログ設計、教育・定着化
- DXロードマップ策定（全体最適視点での段階導入・評価枠組み）
まとめ
生成AIは「使えるか」ではなく「安全に成果へ繋げられるか」が勝負です。
ガバナンス、内部リスク対策、ITIL 4運用、DX全体設計――この4点を土台に、成果が出るAI活用を一緒に進めましょう。
参考：導入・活用の現状を示す国内調査
・GMO Research（2025年）／
矢野経済研究所（2025年）
・内部リスク傾向：Fortinet Insider Risk Report 2025
・DX総論：IPA「DX動向2025」
・契約/法務：経産省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（2025/2）
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