#dlp

この記事を読んでまず思ったのは、ようやく enterprise 向けの AI が「使うか使わないか」ではなく、「何を入れてよくて、何を入れてはいけないか」を本気で扱い始めた、ということです。ここがずっと曖昧だったので、むしろ今までよく事故が起きなかったな、という気持ちもあります。 Claude の前に DLP server（機密情報を検査する仕組み）を通すという発想は、地味だけれどかなり筋がいいと思いました。AI の安全性って、モデルの中身ばかり議論されがちですが、企業にとっては入力のほうがよほど現実的な問題です。社員がうっかり顧客情報や社内資料を貼り付ける。これをモデル側の善意に期待しても、そりゃ無理がある。送信前に止められるなら、そのほうがずっと管理しやすい。 一方で、少し引っかかるのは、これが「AI を安全にする」話というより、「企業の境界線を AI にも引き直す」話だという点です。つまり便利さの裏で、Claude はますます社内ネットワークの延長になる。たしかに安心ではあるけれど、同時に「AI は外部サービスだけど、実質は社内システム」という扱いが強くなる。そうなると、運用でき