01
認証一元管理
全AIエージェントが使うSaaS認証情報（OAuth / APIキー）を暗号化保管庫で一元管理。期限切れの事前警告と自動ローテーションを設計。
Credential VaultAI Governance Design
AIエージェントの統制を、
ツールに依存しない設計で。
homulaのAIエージェント・ガバナンス設計は、承認境界・WAF/DLP・権限管理・監査ログ・閉域網対応を含むエンタープライズAI統制フレームワークを、アセスメントからパイロット運用まで4-9週間で構築するコンサルティングサービスです。
n8n・Dify・LangGraph・Microsoft Copilotなど複数のAIエージェント基盤が混在する環境にも対応。特定ツールに縛られない統一ガバナンスポリシーを設計し、導入済みのAI投資を「守りながら活かす」体制を構築します。
6要素
統制フレームワーク
4-9週間
パイロット運用まで
5年
監査ログ保存設計
12機能
実装対応項目
Why Now
AIエージェントの管理不在は、
全社員にサーバー室の鍵を配るのと同じ
各部門が独自にAIツールを導入し、業務システムに直接アクセスする今、統制の空白地帯は拡大し続けています。以下のリスクは、いずれも実際の企業で発生している事象です。
誰が何をしたかわからない
AIエージェントが業務システムを操作した履歴が残らず、インシデント発生時に原因追跡ができない。監査法人への説明根拠も不在。
機密情報が外部に流出する
AIが社内データをAPIを通じて外部サービスに送信。クレジットカード番号、社員番号、個人情報がDLP不在のまま漏洩。
AIが破壊的な操作を実行する
「不要なデータを整理して」の曖昧な指示をAIが拡大解釈し、本番データベースから顧客情報を削除。承認プロセスがないため防止不能。
認証情報が散在・平文保存
各部門がバラバラにAPIキーやOAuthトークンを管理。退職者のアカウントが残り続け、不正アクセスの温床に。
部門ごとの野良AIが制御不能に
営業部はChatGPT、DX推進室はn8n、CS部はDify、IT部はLangGraph。統制ポリシーがなく、情シスが全貌を把握できない。
Framework
AIエージェント統制の6つの柱
homulaのガバナンス設計は、以下の6要素を網羅するフレームワークに基づいています。各要素はOWASP AI Agentリスク分類に対応し、ISO 27001等の既存統制と補完関係を構成します。
02
Human-in-the-Loop
「読み取りは自律実行、書き込みは承認必須」という承認境界を業務オペレーションに合わせて定義。Slack/Teams連携の承認ワークフローを設計。
承認境界設計03
WAF / DLP
AIエージェントが送受信するJSONペイロードを全件検査し、機密情報の検知時にWarn・Redact（マスク）・Block（遮断）を段階適用するポリシーを策定。
情報漏洩防止04
監査ログ設計
「誰が・どのエージェントで・どのツールを・どのデータに・何をしたか」を5年保存。J-SOX対応レポートの出力要件を定義。
5年保存 / J-SOX05
RBAC / ABAC 権限設計
部署・役職・所属システムなどの属性に基づく権限マトリクスを設計。「経理部はfreee書き込み可、営業部は読み取りのみ」等を明文化。
最小権限の原則06
閉域網 / ネットワーク設計
データがインターネットに一切出ないオンプレミス・VPC環境でのAI実行アーキテクチャを設計。金融・医療・官公庁向け。
オンプレ / VPCCore Concept
「承認境界」— AIにどこまで任せるかの線引き
ガバナンス設計の核心は、AIエージェントが自律的に実行してよい操作と、人間の承認を必要とする操作の境界線を事前に定義することです。この設計がないままAIを運用することは、ブレーキのない車で高速道路に乗るようなものです。
| 操作種別 | 自律実行 | 承認必須 |
|---|---|---|
| 読み取り（メール受信、データ検索、ログ収集） | — | |
| ドラフト生成（返信文案、レポート下書き） | — | |
| 社内通知（Slackアラート、承認依頼の送信） | — | |
| 書き込み（基幹システムへのデータ登録・更新） | ||
| 外部通信（社外メール送信、外部API呼び出し） | ||
| 削除（データ削除、権限変更） | ||
| 金額閾値超過（設定額以上の処理の実行） |
※ 上記はデフォルトテンプレート。実際の承認境界はPhase 2のポリシー設計で、業務オペレーション・組織構造・リスク許容度に合わせてカスタマイズします。
Process
アセスメントから全社展開まで3フェーズ
一気に全社展開するのではなく、段階的に進めるのが現実的です。まず1部門で運用実績を作り、経営・法務・情シスの信頼を獲得してから横展開します。
Phase 1
アセスメント
1-2週間
社内で利用されているAIエージェント基盤・接続先システム・認証情報の管理状態・ログ取得状況を棚卸しし、「統制の空白地帯」を可視化します。
成果物
AIエージェント利用実態マップ
認証情報管理状況レポート
統制リスク評価書（Red/Yellow/Green）
ガバナンス成熟度スコアカード
Phase 2
ポリシー設計 & 基盤導入
2-4週間
アセスメント結果に基づき、承認境界ルール・権限マトリクス・DLPポリシー・監査ログ要件を設計し、統合ゲートウェイの導入で全AI基盤の通信を一元化します。
成果物
承認境界設計書（操作種別 × 承認レベル）
RBAC/ABAC権限マトリクス
WAF/DLPポリシー定義書
監査ログ要件定義書（J-SOX対応）
統合ゲートウェイ構成設計書
Phase 3
パイロット運用 & 全社展開
1-3ヶ月
まず1部門でポリシーを適用し、運用課題を洗い出してから全社展開。ダッシュボードによるモニタリングと承認境界の継続的最適化を並行して実施します。
成果物
パイロット部門の運用実績レポート
全社展開ロードマップ
リアルタイムモニタリングダッシュボード
インシデント対応プロセス定義書
月次レビューテンプレート
Why homula
AIガバナンスを「書ける」だけでなく「実装できる」
一般的なコンサルティングファームはポリシー文書を納品して終わりますが、homulaのFDE（Forward Deployed Engineer）はポリシー設計と技術実装を一人が一気通貫で担当。設計と実装の間に翻訳ロスが生じません。
| 比較軸 | 大手コンサル / SIer | homula |
|---|---|---|
| AIエージェント固有リスクの理解 | ITガバナンスの枠組みを拡張適用 | プロンプトインジェクション・過剰ツール呼出等、AI固有リスクを実装レベルで把握 |
| 成果物の実装可能性 | ポリシー文書（実装は別ベンダーに依頼） | ポリシー文書 + 実装設計書（そのままAgensまたは他ツールで設定可能） |
| マルチ基盤対応 | 特定ツール前提の設計になりがち | n8n / Dify / LangGraph / Copilot等を横断した統一統制設計 |
| 承認境界の設計粒度 | 概念レベルの方針策定 | 操作種別 × データ種別 × 役職の3軸でルールをコード化可能な粒度で設計 |
| 導入スピード | 3-6ヶ月（ポリシー策定のみ） | 4-9週間でポリシー策定 + パイロット運用開始 |
| コスト構造 | 人月単価 × 大規模チーム | 成果パッケージ型（FDE 1-2名で完結） |
Use Cases
こんな状況のお客様に選ばれています
AIエージェント導入済み、統制が未整備
複数部門がバラバラにAIツールを導入済み。監査対応が迫っているが、AIの操作ログすら取得できていない。
成果: 全AI基盤の統合ログ取得 + J-SOX対応レポート出力を4週間で実現。
AIエージェント導入検討中、セキュリティが障壁
経営層はAI活用に前向きだが、情シス・法務が「リスク管理ができない」として本番稟議を通さない。
成果: ガバナンスフレームワーク設計書を先行提示することで、本番稟議の承認率を大幅に向上。
全社AI基盤の構築を計画中
部門個別のPoC乱立を防ぎ、最初からガバナンスが組み込まれた全社AI基盤を構築したい。
成果: Phase 1-3を一括で実施し、ガバナンス内蔵のAI基盤アーキテクチャを設計。
Implementation
設計で終わらない — Agens Controlでそのまま実装
本サービスの成果物（ポリシー設計書・権限マトリクス・承認境界定義）は、homulaの自社プロダクトAgens Controlでそのまま設定値として実装できます。設計と実装の間に翻訳ロスが生じない「受託成果物＝プロダクト設定値」の構造です。
| ガバナンス設計（本サービスの成果物） | → Agens Controlで実装される機能 |
|---|---|
| 承認境界設計書 | 承認ワークフロー（Slack/Teams連携） |
| RBAC/ABAC権限マトリクス | Control Guard 権限マトリクス設定 |
| WAF/DLPポリシー定義書 | WAF/DLP（Warn/Redact/Block 3段階制御） |
| 監査ログ要件定義書 | 5年監査ログ + J-SOXレポート出力 |
| 認証情報管理設計書 | Credential Vault（暗号化保管庫） |
| 閉域網アーキテクチャ設計書 | オンプレミス/VPCデプロイ |
Agens Controlの詳細を見る※ Agens Control導入は任意です。他ツールでの実装支援も対応可能です。
FAQ
よくあるご質問
はい。本サービスは特定ツールに依存しないガバナンス設計コンサルティングです。n8n、Dify、LangGraph、Microsoft Copilot、OpenAI Agents SDK、またはそれらが混在する環境に対応します。設計の実装手段としてAgens Controlを選択いただくことも可能ですが、必須ではありません。
既存のITガバナンスは「人間がブラウザで操作する」前提で設計されています。AIエージェントはAPIを通じて秒単位で数十の操作を自律実行し、人間が介在しません。プロンプトインジェクション、過剰なツール呼び出し、意図しないデータ送信など、AI固有のリスクに対応するには専用の統制フレームワークが必要です。既存の統制とAIエージェント専用の統制は補完関係であり、どちらか一方では不十分です。
個人利用レベルではフルフレームワークは過剰です。ただし「社員がAIに業務データを入力している」時点で、最低限のデータ保護ポリシーは必要です。問題は、小規模利用がAPI連携を伴う業務利用に発展するケースが多い点です。Phase 1のアセスメント（1-2週間）だけを先行実施し、現状のリスク水準を把握することをお勧めします。
はい。ポリシー設計（本サービス）の成果物をそのままAgens Controlで実装するPhase 4（Agens Control導入）、およびその後のマネージドサービス（Phase 5）までシームレスに接続できます。設計と実装が分断されないため、「ポリシー文書は立派だが運用に落ちない」問題を構造的に回避します。
Phase 1（アセスメント）のみの場合は1-2週間、Phase 1+2（ポリシー設計まで）で3-6週間、Phase 1+2+3（パイロット運用まで）で2-4ヶ月が目安です。費用は成果パッケージ型でご提示しており、人月単価ではありません。詳細はお問い合わせください。
はい。閉域網（オンプレミス/VPC）でのAI実行環境設計、J-SOX対応の5年監査ログ設計、FISC安全対策基準を考慮した設計が可能です。規制業種特有の要件はPhase 1のアセスメントで精査し、ポリシーに反映します。
Get Started
AIを「使う前」ではなく
「使いながら」統制する
まずは30分の無料相談で、貴社のAIエージェント統制の現状を整理します。Phase 1のアセスメントだけの実施も可能です。
30分のオンライン相談 → アセスメント提案書を3営業日以内にお送りします