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AIガバナンス 構築支援ソリューション
AIリスク管理・ガードレール・AIエージェント統制の設計と運用

AIを止めずに、安全に本番で使い続ける。
データ・ID・権限・実行履歴・社内ルールを一体で設計し、運用まで伴走します。

01/サービス概要

AIガバナンス体制と技術的ガードレールの設計・構築・運用

AIの利用が広がるほど、誰が何を許可し、何を記録するかが問われる。 AIガバナンスは、AIの利用ルール、リスク管理、権限、監査、組織体制を整え、業務で安全に使い続けるための仕組みです。生成AIがデータや業務システムへアクセスし、判断と実行まで担うエージェントに広がると、対象はモデルの出力だけでなく、ID、権限、データ接続、実行履歴に及びます。
ヘッドウォータースは、AI Agent CoE支援による体制・ルール整備、Azure上のセキュア環境とガードレール、Microsoft Fabric・Purviewによるデータガバナンス、Agentic Securityによるエージェント統制を組み合わせて支援します。

AIガバナンス 全体像
背景

シャドーAI・情報漏えい・説明責任への備え

禁止だけでは止まらず、放置すると統制できない。 部門ごとの生成AI利用が先行すると、利用状況の把握、機密データの扱い、回答の根拠と責任範囲が曖昧になります。一方で過度な制限は活用を妨げます。
AIエージェント時代には、エージェントが利用するIDと権限、接続先データ、実行履歴をどう把握し、どの判断を人へ戻すかの設計が必要です。ガバナンスは禁止の仕組みではなく、本番活用を支える運用基盤として整えます。

02/できること

AIガバナンスの統制対象と当社の対応領域

ルール、データ、AI基盤、エージェントの四つを分けて統制する。 当社が公開している取り組みを、統制対象ごとに整理しました。

統制対象
できること
当社の対応
体制・ルール
AI CoE組織の設計、ガバナンスルール、生成AIの倫理・リスクに関するガイドラインの整備。
AI Agent CoE支援サービス（体制設計、ガイドライン策定、チェンジマネジメント）
データ
AIが参照するデータの分類、権限、品質、系譜の管理。
Microsoft Purview・Fabricによるデータガバナンス設計、メダリオンアーキテクチャ
AI基盤・アクセス
認証・認可、プロンプトインジェクション対策、回答フィルタリング、ハルシネーション抑止。
エンタープライズセキュアなAzure環境のIaC構築、Entra ID統合
エージェント
AIエージェントのID、権限、データ接続、実行履歴の把握と、人による承認への切り替え。
Agentic Security、Agentic Security Harnessの考え方に基づく運用設計
評価・監視
回答品質と動作の継続的な評価、異常の検知、改善サイクル。
Agent Ops、稼働後の動作監視と性能チューニング
知識・判断基準
業務知識と判断基準を組織資産として蓄積し、再利用。
SyncLect Data Intelligence、Forward Deployed Engineeringによる導入設計

法規制・ガイドラインへの適合可否は個別に確認します。本ページは法的助言ではありません。

03/統制レイヤー

組織・データ・AI基盤の三層で進めるAIリスク管理

ルールだけでも、ツールだけでも運用は回らない。 三つの層を同時に設計し、業務の重要度に応じて統制の強さを変えます。

LAYER 1

組織・ルール層

AI CoEの体制、利用ルール、ガイドライン、教育を整備し、現場の判断基準を揃えます。

AI Agent CoE支援 / ガイドライン策定
LAYER 2

データ・アクセス層

AIに渡すデータの分類と権限、認証・認可を設計し、必要な範囲だけを参照させます。

Purview / Fabric / Entra ID
LAYER 3

AI基盤・エージェント層

ガードレール、実行履歴、承認フローを組み込み、エージェントの動作を継続的に監視します。

Azure / Agentic Security / Agent Ops

Human-in-the-Loop設計：リスクに応じた自動化と人の承認の切り分け

リスクの低い処理は自動化し、業務への影響が大きい処理や重要な判断は人の承認へ戻す。この考え方をHuman-in-the-Loop（HITL）と呼びます。どこまでAIに任せ、どの条件で停止するかは、導入前の設計で顧客と合意します。
当社は、りそな銀行・埼玉りそな銀行様の新たなテレビ窓口サービスで、人とAIが協働するHuman-in-the-Loop型サービスのシステム開発を担当しました（右図は同サービスのリリースより）。

Human-in-the-Loop型サービスのイメージ（りそな銀行・埼玉りそな銀行様） Human-in-the-Loop型サービスの例：りそな銀行・埼玉りそな銀行様 テレビ窓口サービス（出典：ヘッドウォータース ニュースリリース）

04/特長

特長 1/3

AI Agent CoEによる体制・ガバナンスルール・ガイドライン整備

ルールは、現場が使える形で決める。 AI CoE組織の設計（体制・ガバナンスルールの構築）、社内プロセスへのAI組み込み、チェンジマネジメント、生成AIの倫理・リスクに関するガイドライン策定を支援します。稼働後もAIエージェントの動作監視と性能チューニングで、継続的に改善します。

AI CoE 体制図
特長 2/3

Purview・Fabric・Entra IDによるデータ・アクセスガバナンス

AIに渡すデータと権限を、先に整える。 Microsoft Purviewを使ったデータガバナンス設計、メダリオンアーキテクチャによるデータ整備、Entra IDによる認証・認可を組み合わせます。利用者の拡大に伴うセキュリティ、運用ルール、コスト管理も整理します。

特長 3/3

Agentic Securityとエージェント運用の継続的な評価・改善

導入時に一度確認して終わりにしない。 AIエージェントが利用するID、権限、データ接続、実行履歴を継続的に把握・保護し、セキュリティ運用そのものにもAIエージェントを活用する「Agentic Security」に取り組んでいます。プロンプトインジェクション対策、回答フィルタリング、ハルシネーション抑止、Agent Opsによる評価を組み込みます。

05/支援メニュー

AIガバナンスに関わる当社のケイパビリティ一覧

既存の提供メニューを、統制の観点で再編成する。 HPで公開しているAIエージェント、セキュリティ、データ基盤、Azure基盤の各サービスから抽出しました。

01

AI利用の現状把握

部門別のAI利用、データ接続、権限の現状を可視化し、リスクを整理します。

シャドーAIの洗い出し
02

AI CoE・体制設計

推進体制、役割、意思決定プロセスとガバナンスルールを構築します。

AI Agent CoE支援サービス
03

ガイドライン策定

生成AIの倫理・リスクに関する社内ガイドラインの策定を支援します。

チェンジマネジメントを含む
04

データガバナンス設計

Purviewによるデータの分類・保護と、Fabricでのデータ整備を設計します。

Microsoft Fabric・Databricks
05

セキュアなAzure基盤

IaCで構築するセキュアな環境に、認証・認可とガードレールを実装します。

SyncLect Generative AI
06

Agentic Security

エージェントのID、権限、データ接続、実行履歴を継続的に把握・保護します。

Agentic Security Harness
07

Agent Ops・品質評価

エージェントの評価と継続的改善、稼働後の動作監視を行います。

Agentic Workflow 正答率99%（当社公開値）
08

Human-in-the-Loop設計

AIに任せる範囲と、人が承認する条件を業務ごとに設計します。

停止条件の設計を含む

06/進め方

現状把握からルール整備・技術実装・運用までのロードマップ

現状を可視化し、重要な業務から統制を入れる。 全社一律の規程から始めず、リスクの高い利用から順にルールと技術的制御を組み込みます。

1 現状把握 AI利用、データ接続、権限、既存規程を棚卸しする
2 リスク評価 業務の重要度とデータの機密度で、統制の強さを分類する
3 ルール整備 CoE体制、利用ルール、承認フローとガイドラインを定める
4 技術実装 認証・認可、ガードレール、ログ、データ保護を組み込む
5 運用・改善 監視と評価を回し、ルールと対象業務を見直す

費用と期間は、対象業務、利用者数、既存の統制状況により大きく異なります。一律の削減率や回収期間は約束せず、現状把握の結果をもとに範囲と優先順位を決めます。

07/ユースケース

金融・公共・製造のAI本番活用に向けた統制ユースケース

全社展開

生成AI利用ルールの運用定着

ガイドライン策定にとどめず、承認フローと教育、利用状況の把握までを運用に組み込みます。

AI CoE支援
エージェント

業務エージェントの権限・実行履歴の統制

エージェントごとのIDと権限を管理し、実行履歴を残して高リスク処理を人の承認へ戻します。

Agentic Security
データ基盤

全社データ基盤のガバナンス設計

ガバナンス、セキュリティ、コスト管理の運用ルールを整理し、PoCから全社展開まで設計します。

Fabric・Purview
接客・窓口

人とAIが協働するHuman-in-the-Loop型サービス

AIの対応範囲と、人が引き取る条件を設計します。

りそな銀行様の窓口サービス開発を支援
金融・公共

説明責任が求められる業務のAI活用

回答の根拠とログを残し、監査に耐える運用に整えます。

想定例。要件に応じて個別設計

AIガバナンス導入適性チェック

適合する顧客
  • 部門ごとの生成AI利用が広がり、全体像を把握できていない
  • AIエージェントを本番業務に入れる前に、権限と監査を整えたい
  • 社内ガイドラインを、現場が使える運用に落とし込みたい
  • Microsoft 365・Azure・Fabric環境で統制を揃えたい
個別設計が必要な顧客
  • 特定の法規制への適合判定や認証取得そのものを求める
  • Microsoft以外のAI基盤が中心で、統制ツールが分散している
  • 全社AI規程の策定が未着手で、経営層の合意形成から必要
  • セキュリティ製品の入れ替えを前提としている

AIガバナンスのDiscovery質問

→ 現在、社内で使われている生成AIとAIエージェントを把握できていますか。
→ AIに参照させてよいデータの区分と、承認者は決まっていますか。
→ エージェントが実行した内容を、後から追跡できますか。
→ 人の承認に戻す条件は、業務ごとに定義されていますか。
→ AI推進の責任部門と、現場との連携体制はありますか。
→ 準拠すべき社内規程・業界ガイドラインは何ですか。

08/支援事例

AI Agent CoE・Agentic Security・データガバナンスの支援領域

AI Agent CoE支援サービス
AI Agent CoE支援サービス

体制・ガバナンスルール・ガイドラインの整備

AI CoE組織の設計から社内プロセスへのAI組み込み、倫理・リスクのガイドライン策定、稼働後の監視までを支援。

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Agentic Security
Agentic Security

AIエージェント時代のセキュリティ運用基盤

ID、権限、データ接続、実行履歴を継続的に把握・保護し、重要な判断は人の承認へ切り替える運用を構築。

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グローバル自動車メーカー様
グローバル自動車メーカー様

全社展開を前提としたFabric基盤のガバナンス設計

ガバナンス、セキュリティ、コスト管理の運用ルールを整理し、PoCでデータ配置とPower BI連携を検証。

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りそな銀行・埼玉りそな銀行様
りそな銀行・埼玉りそな銀行様

Human-in-the-Loop型のテレビ窓口サービス開発

オペレーターが対話を担当し、AIが整理を支援。手続き時間を平均約30分から約15分程度へ短縮することを目指す（2026年9月導入）。要件定義から設計・開発・テストまでを担当。

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09/進め方の比較

ルールのみ・ツールのみ・統合ガバナンスの比較

三つを組み合わせて初めて運用が回る。 一般的な特性の整理です。実際の効果は環境により異なります。

軸
ガイドライン策定のみ
セキュリティ製品のみ
統合ガバナンス（推奨）
対象範囲
利用ルールと体制
検知と防御の個別機能
ルール・データ・基盤・エージェントを一体で設計
現場への効き方
遵守が利用者に依存
利用者の業務に合わない制限が生じる場合がある
リスクに応じて自動化と承認を切り分け
エージェント対応
個別の記載が追いつきにくい
製品の対応範囲に依存
ID・権限・実行履歴を前提に設計
継続運用
改訂が属人的になりやすい
ログの活用は運用側の工数
評価と改善の運用サイクルを組み込み
既存資産
既存規程を活かせる
製品導入が前提
既存の規程とセキュリティ製品を活かして連携

10/当社について

認定バッジ

Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps Specialization取得

ヘッドウォータースは「Microsoft Solutions Partner for Digital & App Innovation（Azure）」の認定に加え、上位資格である「AI Platform on Microsoft Azure」「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」の2領域のSpecializationを取得しています。2領域での同時取得は国内でも極めて限られています。

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認定バッジ

Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024 受賞

「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」は、マイクロソフト製品の活用によってAI分野で革新を起こしたパートナーに贈られるアワードとして2024年に新設され、ヘッドウォータースは初代受賞パートナーとなりました。

認定バッジ

Microsoft Solutions Partner for Infrastructure（Azure）認定

Azureクラウドインフラ領域の支援体制を強化し、生成AI・AIエージェント活用の本番運用を支援しています。

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11/関連ソリューション

組み合わせで、強くなる。 AIガバナンスに、データ基盤、エージェント開発、導入設計を重ねます。

SyncLect Generative AI

企業AIの根拠を、 Azure上に統制する。

SyncLect Generative AI. LangChainをMicrosoft Azure環境に最適化した生成AI・RAGプラットフォーム。

SyncLect AI Agent

AIエージェントを、 顧客環境に自動構築。

SyncLect AI Agent. お客様のクラウド環境にAIエージェントプラットフォームを自動構築し、セキュアに運用します。

Microsoft Fabricソリューション

AIに渡すデータを、 基盤から整える。

Microsoft Fabricソリューション. Fabric・Databricksによるデータ基盤の整備とガバナンス設計を支援します。

Forward Deployed Engineering（FDE）

導入の境界と責任を、 先に設計する。

Forward Deployed Engineering（FDE）. 対象業務、企業データ、権限、例外、品質要件、導入・定着を設計します。

12/よくあるご質問

Q. AIガバナンスとは何ですか。 A. AIの利用ルール、リスク管理、権限、監査、組織体制を整え、AIを業務で安全に使い続けるための仕組みです。エージェント時代には、IDと権限、データ接続、実行履歴の統制も含まれます。
Q. ガバナンスを入れるとAI活用が遅くなりませんか。 A. リスクの低い処理は自動化し、業務への影響が大きい処理だけを人の承認へ戻す設計にします。活用を止めない運用を前提とします。
Q. 既存のセキュリティ製品や規程は置き換えが必要ですか。 A. 原則として置き換えません。既存の製品と規程を活かし、AIエージェント向けの運用を連携させて高度化します。
Q. 法規制や認証への適合を保証できますか。 A. 適合判定や認証取得そのものは対象外です。要件の整理と、必要な技術的・運用的な統制の設計を支援します。
Q. Microsoft以外の環境でも相談できますか。 A. 当社の実績はMicrosoft Azure・Fabric・Microsoft 365が中心です。他環境は現状を伺ったうえで、対応範囲を個別に確認します。
Q. 費用や期間の目安はありますか。 A. 対象業務、利用者数、既存の統制状況により異なるため、一律の目安は示していません。現状把握の結果をもとに見積もります。

AIガバナンスについてのご相談

現在のAI利用状況とリスクを伺い、優先して整える統制範囲と進め方をご提案します。

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Microsoft、Azure、Microsoft Purview、Microsoft Fabric、Microsoft Entra IDは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。記載されているその他の会社名、製品名およびサービス名は、各社の商標または登録商標です。

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