セキュリティ

経営、IT、データ責任者向けのガイド。リスクを理解し Private AI の範囲を共同で定義。

組織の AI を、組織の基準で。

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。

機能と導入は案件ごとに確認。根拠のない認証、ROI、顧客の主張は行いません。

RAGBOX · RAGBOX Private AI 管理モデル

01本人確認

02権限

03ワークスペース

04ナレッジ

05モデル

06監査

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。

原文、分割、埋め込み、索引、キャッシュ、回答、ログが管理対象。所在、権限、削除、復旧を把握。

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。

データは外部へ出ますか？

構成と連携によります。モデル、OCR、埋め込み、バックアップ、ログの通信を整理して確認します。

AI 回答をそのまま信頼できますか？

特に法律・会計・重要判断では原文、完全性、版を確認。出典は正確性の保証ではありません。

どう始めますか？

用途、承認文書、責任者、合格基準を定め、小規模で品質、権限、費用を検証して展開します。

公開資料は原則説明であり RAGBOX の認証ではありません。

実務利用前に専門家確認が必要。個別の法律・税務助言ではありません。

LET’S MAKE AI YOURS.

組織に合わせたデータ境界の設計