GXO

GENAI GOVERNANCE

社員が勝手に ChatGPT、
経営統制下に

「業務効率化のため」と社員が勝手に ChatGPT に機密情報を投入していませんか?
禁止ではなく統制。利用規程 + 監査ログ + DLP で、

生産性を下げずにガバナンスを効かせます。

範囲整理要件確認概算確認
導入実績 多様な業種NDA締結に対応補助金活用前の要件整理研究・物流・監査領域で実装経験上場準備企業対応国内開発拠点ISMS / SOC 2 / J-SOX 対応社内利用規程策定監査ログ自動生成DLP 連携導入実績 多様な業種NDA締結に対応補助金活用前の要件整理研究・物流・監査領域で実装経験上場準備企業対応国内開発拠点ISMS / SOC 2 / J-SOX 対応社内利用規程策定監査ログ自動生成DLP 連携

- SHADOW AI RISK ー

シャドー AIのリスク

社員個人利用が生む 6 つの経営リスク

機密情報の SaaS 流出

社員が「効率化のため」契約書・顧客データ・コードを無料 ChatGPT にペースト。学習データに吸収される可能性

情報漏洩時の経営責任

社員の個人アカウント利用で漏洩 → 会社の機密管理義務違反に問われる。上場企業なら株価影響も

利用規程がない / 古い

就業規則に AI 利用のルールがない、または 2-3 年前の禁止規程のまま形骸化

誰が何を AI にやらせたか不明

監査対応で「AI で生成した文書」「AI で判断した内容」の記録がなく、説明責任を果たせない

情報分類が AI に適用されてない

Confidential / Internal / Public の分類ルールはあるが、AI 送信時の可否判定が属人的

生成物の著作権・品質リスク

AI 生成コードが OSS ライセンス違反、AI 生成文書にハルシネーション混入、レビューなしで納品

OUR APPROACH

禁止でなく統制

「生成 AI 禁止」は隠れ利用を増やすだけで効果が逆転します。GXO のアプローチは「適切に使ってよい環境」を用意し、監視下で自由に使わせる方式です。 情報分類ポリシー + 企業契約の Enterprise 版 AI(Claude Enterprise / ChatGPT Enterprise / Copilot)+ 利用ログ DLP 統合 + 定期研修 の 4 点セットで、生産性と統制を両立します。ISMS / SOC 2 / J-SOX の監査対応も標準で組込みます。

  • 情報分類ポリシー

    Confidential → 社内 AI のみ / Internal → Enterprise AI / Public → 自由

  • 企業契約 AI 配備

    Claude Enterprise / ChatGPT Team / Copilot を全社展開

  • 監査ログ統合

    全 AI 利用を SIEM 連携、誰が何を AI にやらせたか記録

  • DLP + 研修

    データ持出 DLP + 全社員向け AI リテラシー研修

禁止でなく統制

- DIFFERENTIATION ー

GXO の独自強み

生成 AI ガバナンスでは「セキュリティ運用実績」「国内拠点」「監査対応」「LLM 選定」が必須

運用学習サイクル(継続改善)

質問ログ・正誤フィードバック・社内用語・プロンプト・評価データセットを運用で継続的に蓄積する仕組み。検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの 4 層で貴社特化の精度に育てます。蓄積データは貴社環境内で管理、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能

大規模書類 × AI の実装経験

研究・物流・監査の各領域で、大量文書の AI 管理・業務フロー設計を実装した経験。ミッションクリティカルな環境での運用設計ノウハウを保有

「速く作る × 正しく作る」分業

Claude Code / Codex で速く作り、PMO + シニアエンジニアで正しく作る。納期 段階的 圧縮と品質を両立

経済安全保障配慮の AI 選定

米系クラウド + 国産/欧米系 OSS を優先、中国系・ロシア系は原則不採用。機微データを扱う上場準備企業にも対応

LLM プロバイダー切替可能設計

Claude / GPT / Gemini を LLM API 抽象化で切替可能に。AI 進化が早くても貴社の投資は無駄にならない

国内開発体制 + 補助金活用前の要件整理

機微な書類・顧客データを国内拠点で処理。補助金活用を検討する場合も、申請前の業務要件・対象経費・実装範囲を整理

- PHASED APPROACH ー

段階導入プロセス

AI 利用監査 → 規程整備 → Enterprise AI 配備 → 継続監査

Phase 1

現状監査 + 規程策定

1-2 ヶ月 / 300-800 万円

社員の生成 AI 利用実態調査、情報分類整備、利用規程策定、経営承認

Phase 2

Enterprise AI 配備

3-6 ヶ月 / 1,000-2,000 万円

Claude Enterprise / ChatGPT Team / Copilot の社内配備、SSO 連携、情報分類毎のアクセス制御

Phase 3

監査ログ + 運用

月額 30-150 万円

SIEM 連携、定期レポート、新規 AI ツール審査、全社リテラシー研修

- FAQ ー

よくあるご質問

ご安心ください。GXO は国内拠点での開発・運用を原則とし、LLM への送信データは最小限 + 匿名化 + AES-256 暗号化 + AWS WAF で保護します。研究機関・金融・監査領域で培った厳格な情報管理を標準実装しており、上場準備企業・機微情報を扱う企業様にも対応可能です。

1 社ロックインしないのが GXO の方針です。LLM API を抽象化して設計することで、後から最適なプロバイダーに切替可能にします。案件の特性(日本語精度・コスト・機密性・契約形態)で初期選定し、進化に応じて切替できる構造を標準とします。

業務領域と規模によります。Phase 1 PoC で 1,500-2,000 万円(3 ヶ月)、本開発込みで 6,800-8,000 万円(12 ヶ月)が大規模案件の目安です。中規模だと 1,400-3,000 万円で完結するケースもあります。初回 30 分の無料壁打ちで概算をその場で提示します。

むしろ統制の方が事故率が低いことが実証されています。禁止は「隠れ利用」を生み、漏洩発生時に会社として把握できないリスクがあります。GXO の統制モデルは「Enterprise 版を配備 + 情報分類で利用範囲を明示 + 監査ログで可視化」することで、適切な業務利用を促進しつつ、リスクシナリオには即座に対応できる体制を作ります。

よくあるパターンです。GXO のアプローチは ①現状利用の棚卸し(アンケート + ネットワークログ分析)②情報分類ポリシー策定 ③Enterprise 版 AI の配備 + 個人アカウント利用の置換え ④監査ログ開始 の順で進めます。最初に「叱る」のではなく「適切な環境を用意する」ことで、自発的に移行してもらう設計です。

必須です。ルールだけ作っても、現場が使いこなせないと形骸化します。GXO は「AI リテラシー基礎研修」(2 時間・全社員向け)+「管理職向け AI 活用研修」(半日・管理職向け)+「年次 AI アップデート研修」を標準提供します。研修内容は貴社独自のユースケース・社内規程を組込んだカスタマイズ版です。

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