生成AIを日々の仕事で使う人が増えるほど、新しい心配ごとが出てきます。「社員が何気なく打ち込んだひと言が、社外のAIサービスへそのまま流れていないか」という点です。
これに対する一つの答えが、8月5日にAnthropic社から出ました。企業向けのAI「Claude Enterprise」に、社員がAIへ送るプロンプト(指示文)を、AIモデルに届く前に会社自身のセキュリティの窓口へ回し、許可か拒否かを判定してもらう仕組みが加わりました。名称は「推論フック」。対象は、社員が使うチャット画面だけでなく、開発で使うClaude Code、共同作業で使うClaude Coworkまで含みます。拒否と判定されたやりとりは、AIモデルにそもそも届きません。判定は、企業がふだん使っているセキュリティ会社(Netskope・Palo Alto Networks・Proofpoint・Zscalerなど)や、自社独自のシステムに委ねることができ、社員のパソコン側に何かを入れる必要もないといいます。
「出口」の次は「入口」の設計
これまでAIの安全な使い方というと、「AIが出した答えをどう扱うか」「重要な操作の前に人が承認するか」という、いわば出口側の話が中心でした。今回の仕組みは、その一歩手前、入口側の話です。AIに何かを頼む前に、その頼みごと自体を会社が見て、通していいかを決める。AIが賢くなるほど、守りも「答えが出た後」から「頼みごとを送る前」へ、前倒しになってきています。
経営者が決めておくべきこと
ここから経営者が学べることは一つです。AIを現場に広げるときは、「AIに何をさせるか」だけでなく、「AIに何を見せてよいか」も、先に決めておく必要があるということです。お客様の情報、社内の数字、まだ公表していない話。こうしたものを、誰がどこまでAIに渡してよいのか。ルールを決めないまま使う人が増えると、便利さの裏で、誰も気づかないうちに情報が外へ流れる隙ができます。
任せる範囲を広げるほど、入口と出口、両方に関所が要ります。AIを増やす前に、この二つの関所を先に用意しておくことが、これから静かに差になっていくと考えています。
株式会社MICOTOは「AIで人の志を高める」を掲げ、AIを現場に実装する「AI棟梁」と、経営そのものをAIで回す「AI経営本部」に取り組んでいます。ご相談は micoto.io から。
出典: Anthropic「Inference hooks: inline data loss prevention for Claude Enterprise」（2026年8月5日発表・Claude Enterprise/Claude Code/Claude Coworkが対象、連携先にNetskope・Palo Alto Networks・Proofpoint・Zscalerを明記）https://claude.com/blog/claude-enterprise-inference-hooks ／報道: Unite.AI（2026年8月5日）