20261008_触りたくないデータに、どう触るか_AI時代のRBACアクセスガバナンス.pdf

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1. Data Engineering Summit 2026 前夜祭 by Findy 触りたくないデータに、どう触るか AI時代のRBACアクセスガバナンス ⼩澤 和也 Analytics Engineer, Data Enablement Unit @IVRy Inc. All rights reserved. @IVRy Inc. All rights reserved.
2. ⾃⼰紹介 ⼩澤 和也 株式会社データフォーシーズ 通信会社において、データ活⽤の⽴ち上げ‧運⽤、 レコメンドエンジンの開発など幅広い案件に従事 株式会社サイバーエージェント ABEMAのサービス分析や分析環境の構築、利⽤推進 株式会社IVRy 2026年7⽉より Analytics Engineer として参画 @IVRy Inc. All rights reserved. 22
3. 本発表の要旨 • AIプロダクトのもつプロンプトは、管理の機密性が求められるのに対し、 業務上、利⽤の例外が避けられない（触りたくないが、触らないといけない） • 例外的なアクセス権限を、常時に付与すると、 ヒューマンエラーによるリスクが⽣まれる • RBACで、必要な時に、必要な範囲だけアクセスできる仕組みを作ることで、 利便性の犠牲を最⼩限に抑えながら、セキュリティリスクを低減 @IVRy Inc. All rights reserved. 3
4. Index @IVRy Inc. All rights reserved. アイブリー / IVRy Data Hub について 5 プロンプトの取り扱い 10 RBACによるアクセスガバナンス 14 まとめ 18 4
5. アイブリー / IVRy Data Hub について @IVRy Inc. All rights reserved.
6. 株式会社IVRy（アイブリー） 〒108-0073東京都港区三⽥三丁⽬5-19 住友不動産東京三⽥ガーデンタワー10F 設⽴ 2019年3⽉ 代表取締役 奥⻄ 亮賀 (Ryoga Okunishi) 事業内容 対話AIプラットフォーム「アイブリー」の運営 従業員数 250名以上（2026年6⽉末時点） @IVRy Inc. All rights reserved. 6
7. 導⼊実績 累計発着信数 累計アカウント数 70,000 件 1億 件 2026年6月末時点 2026年8月末時点 導⼊数 99/99 業界 ※⽇本標準産業分類(令和5年)の中分類 99業界 2021 @IVRy Inc. All rights reserved. 2022 顧客満⾜度 ※2022年1⽉(⾃社調査)時点 2023 2024 2025 2026 ※出典：デロイト トーマツ ミック経済研究所「⾃動対話システム市場の現状と展望 2026年版（2024年度実績）」 デロイト トーマツ ミック経済研究所「⾃動対話システム市場の現状と展望 2025年版（2023年度実績）」 7
8. 対話AIプラットフォーム アイブリーとは ひとつの対話AI基盤で、あらゆる接点へ 店舗や社員携帯からコンタクトセンターまで⼀つの対話AI基盤で統合できるため、コミュニケーション接点の分断な く、シームレスに連携をすることが可能です。 AI⾳声対話機能 データ活⽤∕CRM連携 ハルシネーション ゼロのAI対話 ⽂字起こし AI⾳声回答 ユーザーの 発話を認識し 適切に振り分け 発話認識 AI受付/Q&A CTI機能 情報資産 SFA/CRM SMS 録⾳ IVRy CTI AI Contact Center 対話DB IVRy Data Hub DWH 電話転送 AI通話分析 システム連携 @IVRy Inc. All rights reserved. 8
9. IVRy Data Hubとは 通話などの“コミュニケーションデータ”を統合し、AIが「予防‧⾃動化‧最適化」を実現するエージェント型データ 基盤です。 データ蓄積および連携 データ解析‧通知 効果‧価値 通話‧CRMの情報を⼀元化 AIがリスク‧好事例を⾃動検知し通知 ⾏動データを基に改善‧⾃動化を実現 エージェント型AI IVRy Data Hub 会話解析‧検索 ex.成果と失注の要因分析 アラート通知 ex.フォロー漏れや遅延を即時検知 ⾏動可視化 貴社 CRM ex.「誰が‧いつ‧どこに」対応したか 課題イメージ ソリューション 成果イメージ • 担当者が適切なタイミングで適切な対応 をしているかの可視化が不⾜ • フォロー漏れ • 担当者ごとの品質ばらつき • ⽇報や報告の属⼈化 • Agentic-RAGを⽤いて類似事例検索で 成功パターンを⾃動提⽰ • エージェントAIがリードタイムの遅れ や対応漏れを検知し、Slackなどで即時 通知 • フォロー漏れ検知 • リードタイム短縮 • AIによる会話品質の可視化 • 属⼈化した活動をデータで 再現可能に @IVRy Inc. All rights reserved. 9
10. プロンプトの取り扱い @IVRy Inc. All rights reserved.
11. IVRy Data Hub がもつプロンプトの取り扱い IVRy Data Hub は、AIエージェントへユーザが⼊⼒するプロンプトを持っている。 このプロンプトは、原則アクセス禁⽌。 なぜなら • ユーザ入力に依存し機密情報を含みうる • 該当箇所の確実なマスキング処理も困難 アクセス自体にリスク（ =触りたくない） @IVRy Inc. All rights reserved.
12. IVRy Data Hub がもつプロンプトアクセスへの⼀部の例外 以下の場⾯で、アクセスを許容する必要がある。（=触らないといけない） 一部の例外 • 顧客からの問い合わせ・障害対応 • 許諾を得た顧客に対して、 AIエージェントの改善・チューニング ⼀部の例外に対して、厳格なセキュリティに制限し対応するべき @IVRy Inc. All rights reserved.
13. 常時使える権限付与により起こりうるリスク 最⼩限のユーザに最低限のスコープのアクセス権限付与は必須。 それでも、ACLなどで機密データ(プロンプト)へアクセスできる権限を与えると、 不要な業務での利⽤や管理外の場所への露出など、ヒューマンエラーのリスクに。 意図通りの利⽤ 通常業務 ⾮機密データ インシデントリスク 通常権限 + 機密データ権限 機密データを 扱う業務 意図通りの利⽤ 機密データ 業務コンテキストを問わず、機密データを常時使える権限を持つのが根本原因 @IVRy Inc. All rights reserved.
14. RBAC によるアクセスガバナンス @IVRy Inc. All rights reserved.
15. RBAC(Role-Based Access Control) について • RBACとは、ユーザのロール(役割)に基づいた権限管理⽅式 • Databricksでは、通常の権限と別に、与えられたロールにスイッチ(Assume) することで、そのロールがもつアクセス権限のみを利⽤することができる 普段時は、 通常付与の権限を⾏使 Assume時は、 ロールが所有する 権限のみで⾏使 @IVRy Inc. All rights reserved. https://docs.databricks.com/aws/ja/security/auth/rbac/ より引⽤‧加筆
16. RBACによるリスク抑⽌ RBACによって「必要な時に、必要な範囲だけ」利⽤することを実現 最⼩限のユーザに最低限のスコープの機密データ⽤ロールのスイッチ権限を付与。 通常業務 通常権限 1.作業時に ロールスイッチ 3.作業後は 通常権限へ 機密データを 扱う業務 機密データ権限 @IVRy Inc. All rights reserved. ⾮機密データ 対応ロール利⽤時以外 アクセス不可 2.機密データを扱う作業 機密データ
17. RBAC 利⽤の所感 • • セキュリティと利便性のトレードオフの最⼩化 ◦ 最低限のロールスイッチの⼀⼿間はかかるが、リスクを⼩さくできている ◦ 導⼊‧運⽤コストも、 ロール‧グループ管理と同様 Databricks のロールスイッチ中のアセットの仕様 ◦ 作成ダッシュボード等は、利⽤ロールでディレクトリやオーナーが決定 ◦ 属⼈化しにくい点はメリット ◦ 監査ログから、ロールを介しての利⽤ユーザ(run_by)は特定可能 @IVRy Inc. All rights reserved.
18. まとめ @IVRy Inc. All rights reserved.
19. 本発表の要旨 • AIプロダクトのもつプロンプトは、管理の機密性が求められるのに対し、 業務上、利⽤の例外が避けられない（触りたくないが、触らないといけない） • 例外的なアクセス権限を、常時に付与すると、 ヒューマンエラーによるリスクが⽣まれる • RBACで、必要な時に、必要な範囲だけアクセスできる仕組みを作ることで、 利便性の犠牲を最⼩限に抑えながら、セキュリティリスクを低減 @IVRy Inc. All rights reserved. 19
20. IVRy の Data Engineering Group では仲間を募集しています！ 21
21. @IVRy Inc. All rights reserved.