#コンプライアンス

この記事を読んでまず思ったのは、こういう機能は派手さのわりにかなり効く、ということだった。Claude Code のような開発支援ツールって、便利になるほど「誰が何をしたか」を後から追いにくくなる。だから Compliance API みたいに、監査や統制のための入口を別に用意する発想は、地味だけど筋がいいと思う。 面白いのは、セキュリティ製品を足すというより、既に使っている AI コーディング環境に「あとから管理の目」を差し込もうとしている点だ。現場では、禁止するより先に使われることのほうが多い。だったら、使われる前提でログや権限、追跡を整えるしかない。そこを真正面からやっている感じがある。 ただ、ここで少し引っかかったのは、Compliance API があっても、それだけで安心はできないだろうという点だ。API があるのは入口であって、実際には運用側が何を監視し、どこまで許可し、誰が責任を持つのかを決めないと意味が薄い。監査のための機能は、導入した瞬間よりも、使い続ける運用のほうがずっと難しい。 AI を開発に入れる話は、どうしても「生産性が上がる」で終わりがちだけれど、この記事

AIを業務で使うのが当たり前になってきた今、地味だけど超重要なのが「誰が、どのAIを、何に使っているのか見えること」です。 BleepingComputerの記事では、Varonisが Claude Compliance API を Varonis Atlas AI Security Platform に統合し、Claude EnterpriseやClaude Platformの活動を追跡・調査・監査しやすくした、と紹介しています。 これ、派手な新機能に見えないかもしれませんが、企業向けAIではかなり本質的な話だと思います。AIは便利な反面、データをうっかり見せたり、危ない操作をさせたりする可能性があるからです。 Varonisが Claude Compliance API と連携した Claude Enterprise と Claude Platform の活動を Atlas で見える化できる 会話内容、アップロードファイル、プロジェクトなどを継続監視できる セッション単位 で調査できるので、単発のイベントより文脈を追いやすい