私たちの方法論

RAGBOX Private AI 管理モデル

RAGBOX の計画指針で外部認証ではありません。各層に責任者、根拠、試験が必要。

AI 準備度評価

各問同じ重み：実施100%、一部50%、未実施0%。0–30要対応、31–60リスク、61–80整備中、81–100準備あり。

初期自己評価であり安全認証や法令監査ではありません

1. 管理されていない AI — 承認や把握の外での AI 利用です。リスクはデータ、ツール、アカウント、契約次第で、すべての Public AI が危険ではありません。
2. AI 方針 — 誰が何を、どのデータ・モデルで、いつ行い、誰が確認できるか記録。証跡とログの機密性を両立。
3. 管理された AI — 役割ごとの権限を領域、情報源、エージェントへ紐付け。ボタンを隠すだけでは強制できません。
4. 専用知識の AI — 情報源、版、責任者付きで承認知識を整理。社内文書でも全員に公開する必要はありません。
5. 管理下の専用エージェント — モデルで手順とツールを選び目的へ進むシステムです。文書閲覧以外に操作権限が必要。モデルの提案はユーザーの許可を意味しません。

実践の進め方

1. 許可文書を選択
2. 責任者を指定
3. 参照問答を準備
4. 拒否と削除を試験
5. 品質・速度・費用を測定