投稿者 global-ai-media 
データセキュリティ領域の主要プレイヤーであるRubrikが、「Rubrik Agent Cloud」の一般提供開始（GA）を発表しました。このニュースは、単なる新製品のリリース以上に、企業におけるAIガバナンスの焦点が「静的なデータ保護」から「動的なインタラクション（プロンプトと応答）の制御」へとシフトしていることを示唆しています。
「シャドーAI」の検知から、能動的なポリシー適用へ
生成AIの業務利用が拡大する中、多くの日本企業が直面しているのが「シャドーAI（会社が許可していないAIツールの利用）」のリスクです。これまで多くのセキュリティツールは、どの従業員がどのAIサービスを使っているかという「可視化」に主眼を置いていました。
今回、一般提供が開始されたRubrik Agent Cloudの注目点は、可視化の次のステップである「制御（Control）」に踏み込んだ点にあります。具体的には、AIエージェントに対するユーザーの「プロンプト（入力）」と、AIからの「レスポンス（応答）」の双方に対して、事前に定義したポリシーやカスタムポリシーを適用できる機能です。
これは、AIが単なる検索補助ツールから、システム操作やワークフローを代行する「自律型エージェント」へと進化する現在のトレンドにおいて、必須となる機能要件と言えます。
入力と出力、双方向のガードレール
企業がAIエージェントを安全に運用するためには、入力と出力のそれぞれに異なるリスク対策が必要です。
- プロンプト（入力）の制御： 従業員が誤って顧客の個人情報（PII）や社外秘のソースコード、未発表の財務データなどをAIに入力してしまうことを防ぎます。従来のDLP（情報漏洩対策）の考え方を、対話型インターフェースに適用するものです。
- レスポンス（応答）の制御： AIが生成する回答が、偏見を含んでいたり、不正確な情報（ハルシネーション）であったり、あるいは企業のコンプライアンス基準に違反する内容であった場合に、それをユーザーに提示する前にブロックまたは修正を促します。
Rubrikのようなバックアップやデータ管理を出自とする企業がこの領域に注力していることは、AIセキュリティが「インフラ層」ではなく「データ層」の問題として捉えられ始めていることを裏付けています。
日本企業のAI活用への示唆
日本のビジネス環境において、この「プロンプトと応答の制御」というアプローチは極めて親和性が高いと言えます。
1. 「禁止」から「安全な利用」への転換
多くの日本企業では、情報漏洩を恐れるあまり生成AIの利用を一律禁止したり、過度に制限したりするケースが散見されます。しかし、プロンプトレベルでのフィルタリング機能が実装されれば、「機密情報は自動的にマスクされるため、利用自体は許可する」という柔軟な運用が可能になります。これにより、現場の生産性向上とガバナンスの両立が図れます。
2. 日本独自の商習慣やコンプライアンスへの対応
欧米とは異なる日本の商習慣や、業界固有の規制（金融、医療など）に対応するためには、汎用的なグローバルモデルの安全基準だけでは不十分です。カスタムポリシーを設定し、自社のコンプライアンス基準に沿った「応答」のみを許可する仕組みは、企業のブランド毀損リスクを低減する上で重要な防波堤となります。
3. 人間中心のガバナンス（Human-in-the-loop）の補完
最終的な判断は人間が行うべきですが、すべてのAIのやり取りを人間が監視することは不可能です。システム側で一次的なフィルタリング（ガードレール）を行うことで、監査担当者や管理者の負担を減らしつつ、実効性のあるガバナンス体制を構築することが、今後のAI導入プロジェクトの成功鍵となるでしょう。
AIエージェントの導入を検討する際は、単に「何ができるか（機能）」だけでなく、「どのように制御できるか（ガバナンス）」を初期段階から評価基準に組み込むことが推奨されます。