シャドーAI対策

禁止は、間違いではありませんでした。
安全に使える環境が、なかっただけ。

社員が会社に無断で使う生成AI——「シャドーAI」。Cloud Assist は、御社のAWSアカウントの中に、データが外に出ない社内AI環境(Dify+Amazon Bedrock)を構築し、利用ルールの整備から構築後の運用まで、月額で支援します。

売り込みはいたしません。「まだ何も決まっていない」段階で構いません。

Problem

「使用禁止」と通達した日から、時間だけが過ぎていませんか

生成AIの業務利用を「原則禁止」とした企業は少なくありません。それは当時、情報を守るための正しい判断でした。難しいのはその先です。ガートナーの調査では、企業の73%がシャドーAIへの対策を十分に講じられていないと報告されています(2026年6月・日経クロステック報道)。

「たぶん、みんな使っている」を、確かめる手段がない

禁止ルールが守られているかを確認する仕組みがなく、個人アカウントでの利用実態は見えないまま。薄々の不安だけが残り続けている。

解禁したい。でも、判断の責任を思うと踏み切れない

便利なのは分かっている。しかし万一の事故を考えると、「許可する」と言うためには、安全だと説明できる根拠が要る。その根拠が、今は手元にない。

検知・ブロック型の製品では、根本が解決しない気がする

アクセスを塞いでも、社員の「使いたい」は消えない。むしろ見えない場所に潜るだけではないか——その違和感に、答えをくれる提案が見当たらない。

人数課金のSaaSは、全社導入の稟議が重い

法人向け生成AIサービスは魅力的だが、全員が毎日使うわけでもないのに人数×月額の費用は説明しづらい。一部の部署だけの許可は不公平の火種になる。

これらに共通するのは、担当者の怠慢でも、ルールの甘さでもありません。原因は一つ——「使いたい社員」に対して、「安全に使える環境」がまだ存在しないことです。

Our Answer

シャドーAI対策の現実解は、禁止の強化ではなく「受け皿」です

シャドーAIは、社員に「仕事を良くしたい」という意欲がある証拠でもあります。塞ぐべきは意欲ではなく、危険な経路のほうです。

安全な公式環境を用意し、「使うな」ではなく「これを使って」と言える状態をつくる。個人アカウントより便利で、しかもデータは御社の環境から出ない——そうなって初めて、社員は自然に公式ルートへ移ってきます。

禁止規程は、撤回する必要はありません。「安全な環境が整ったので、公式環境での利用を解禁する」。この一文で、御社のAI方針は禁止から活用へ、筋を通したままアップデートできます。

Solution

御社のAWSアカウントの中に、「公式AI環境」をつくります

Cloud Assist のシャドーAI対策は、お客様ご自身のAWSアカウント内にAIアプリ基盤「Dify」を構築し、AIモデル(LLM)はAWSのAIサービス「Amazon Bedrock」経由で利用する構成を標準としています。環境の持ち主は、あくまで御社です。

1社員のブラウザ
2SSO認証
3Dify(御社AWSアカウント内)
4Amazon Bedrock(AWSのAIサービス)
Point 01

データは、御社のAWS環境の外に出ません

標準構成では、入力した文書やデータが外部のAIサービスへ送信されることはなく、Amazon Bedrock では入力データがAIモデルの学習に使われることもありません(AWS公式の仕様)。「入力したデータはどこへ行くのか」という問いに、一言で答えられる構成です。

Point 02

誰が・どれだけ使っているか、見えます

SSO(シングルサインオン)とアクセス制御で「誰が使えるか」を管理し、利用ログを見える化。「守られているか分からないルール」から、「利用状況を数字で経営に報告できる環境」に変わります。あわせて、公式環境を前提とした利用ルールの策定もご支援します。

Point 03

構築後の面倒は、当社が持ちます

Difyは更新の速いソフトウェアです。バージョンアップへの追随、監視・障害対応、そしてAIの従量課金のコスト管理まで、クラウドの保守運用(MSP)を本業とする当社が月額でお引き受けします。担当者様が一人で抱え込む必要はありません。

Comparison

SaaS型の法人向け生成AIサービスとの違い

法人向けの生成AIサービス(SaaS型)も優れた選択肢です。そのうえで、本サービスは「データの置き場所を自社で持ちたい」「利用者数で費用が膨らむのを避けたい」企業に向いています。

本サービス(御社AWS内に構築) SaaS型の法人向け生成AI
データの所在 御社のAWSアカウント内で完結 サービス提供事業者の環境に送信・保管
費用の考え方 AI利用料は使った分だけの従量課金+定額の運用費 一般に利用者の人数×月額
利用者数 無制限(全社員に配っても利用料は使った分だけ) ライセンス数に応じて増加
既存AWS資産との連携 同一アカウント内で社内データ・システムと連携しやすい 外部連携の設定・制約に依存
導入スピード 構築期間が必要(期間は個別にご提示します) 契約後すぐ使い始めやすい
運用の手間 当社が月額で運用(本サービスの範囲) 事業者側で運用(手間は小さい)

※導入スピードと運用の手軽さはSaaS型に分があります。比較検討中の方には、御社の要件(データの取り扱い方針・利用規模・既存システム連携)を伺ったうえで、SaaS型が適する場合はその旨も率直にお伝えします。

Package

構築して終わりではなく、「使われ続ける状態」までを支援します

公式環境が使われ、利用状況が見える状態までを一続きで支援します。どこまでをお任せいただくかは、御社の要件に合わせて設計します。

シャドーAI対策の支援(構築)

こんな方に

「使うな」ではなく「これを使って」と言える環境を、根拠ごと用意したい情シス・DX推進担当の方

進め方

ヒアリング → 設計 → 構築 → 利用ルール策定・社内説明 → 利用開始

期間

規模・要件により異なるため、個別にご提示します

支援範囲(一例)
  • 御社AWSアカウント内のDify環境(AIモデルはAmazon Bedrock)
  • SSO・アクセス制御の設定
  • 利用状況の把握(見える化の方法はご要望に応じて)
  • 利用ルール(ガイドライン)の策定支援
  • 社内への案内・利用開始のサポート

※上記は標準的にご相談いただく内容の一例です。支援範囲は御社の要件に合わせて個別に設計します。

初期費用:規模・要件により変動するため、個別にお見積りでご案内します

シャドーAI対策の支援(構築後の運用)

こんな方に

構築後のバージョンアップ・監視・コストの面倒を、社内に専任を置かずに回したい方

支援の内容(一例)
  • Difyバージョンアップへの追随・動作確認
  • 稼働監視・障害対応
  • AI利用料(従量課金)のコスト管理
  • 利用状況の共有(内容・頻度はご相談のうえ決めます)
  • 利用ルールの見直し支援

※上記は標準的にご相談いただく内容の一例です。どこまでをお任せいただくかは、御社の運用体制に合わせてご相談のうえ決めます。

月額:規模・要件により変動するため、個別にお見積りでご案内します(別途、AI利用料は従量・実費)

Our Practice

この構成で、当社自身が毎日仕事をしています

ご提案する構成は、当社が自社のために作り、運用し続けているものと同じです。試行錯誤は当社が先に済ませました。

自社移行の実績

社内のAI利用を、SaaSからAWS上のDify+Bedrockへ移行

当社は社内の生成AI環境をChatGPT(SaaS・人数課金)からAWS上のDify+Amazon Bedrockへ移行し、AI利用の月額費用を約22万円から約5.5万円へ、約70%削減しました。移行の経緯と構成は、実名の技術記事として公開しています。

記事を読む: AWS×Dify移行で70%コスト削減
社内運用

全社AIチャットを、認証・権限・利用ログ込みで運用中

社員が生成AIを使える全社向け環境を、単なるチャット画面ではなく、認証、部門別権限、利用ログ、社内データ連携まで含めて設計・改善し続けています。「作ったのに使われない」を防ぐ定着のノウハウは、この運用から得たものです。

運用体制

クラウドの保守運用(MSP)が本業です

当社はAWSの構築・保守運用を専業としてきた会社です。AI環境の運用は、片手間のオプションではなく本業の延長線上にあります。監視・障害対応・コスト管理の体制をそのままDify環境に適用します。

FAQ

よくある質問

Q導入すれば、シャドーAI(社員の無断利用)は完全になくなりますか?
A

正直にお伝えすると、ゼロになるとは言い切れません。個人の端末での利用まで技術的に完全には防げないためです。本サービスが目指すのは、「公式環境のほうが便利で安全」という状態を作って利用を公式の受け皿に寄せ、会社のデータが無防備に外部へ出るリスクの総量を下げることです。移行の進み具合は、利用状況を見ながらご一緒に確認していきます。

Qすでに「生成AIの業務利用は原則禁止」の社内規程があります。矛盾しませんか?
A

矛盾しません。「安全に使える環境が整ったため、公式環境に限り利用を解禁する」という形にすれば、これまでの禁止判断の筋を通したまま、方針を活用側へアップデートできます。規程・ガイドラインの改定もあわせてご支援します。

Q入力したデータは、本当に外部へ出ませんか?
A

標準構成では、入力データが外部のAIサービスへ送信されることはなく、Amazon Bedrockでは入力データがAIモデルの学習に使われることもありません(AWS公式の仕様)。「どこに何を預けているのか」を、経営層や取引先に一言で説明できる構成です。

Q費用はどれくらいかかりますか?
A

構築の初期費用と月額の運用費、それにAI利用料(使った分だけの従量課金)で構成されます。人数課金ではないため、利用者を全社員に広げても固定費は変わりません。規模・要件により変動するため、詳細は資料またはお見積りでご案内します。

「禁止のまま」から動き出す30分に

30分のオンライン相談(無料)で、御社の現状の整理からご一緒します。

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