オンプレミスで完結する超高速プロンプト監査ライブラリ LumeGuard AI
企業でのLLM活用が加速する中、プロンプトを介した機密情報の漏洩リスクは、もはや無視できない経営課題です。本記事では、セキュリティと利便性を両立させるために開発されたプロンプト監査ソリューション LumeGuard AI をご紹介します。
なぜ今、プロンプト監査が「経営の要」なのか
ChatGPTなどの外部LLMサービスを利用する際、意図せず以下のような情報が送信されるリスクが常に付きまといます。
- コンプライアンスリスク: 顧客の個人情報（PII）やマイナンバーを含むデータの入力
- 知的財産リスク: 未発表製品のコードネームや、RAG（検索拡張生成）で外部ベクトルDBへ送信される社内知識
- セキュリティリスク: ソースコード内のAPIキーやパスワードの混入
LumeGuard AI は、これらの情報をLLMへ送信される「直前」で検知し、インシデントを未然に防ぎます。
競合手法との比較：なぜ LumeGuard AI なのか？
マネジメント層が最も懸念する「コスト・プライバシー・速度」の観点から、一般的なクラウド型監査APIと比較しました。
| 比較項目 | クラウド型監査API | LumeGuard AI (オンプレ/SLM) |
|---|---|---|
| データプライバシー | 監査用のデータ自体が外部へ送信される | 完全に社内ネットワーク内で完結 |
| ランニングコスト | リクエスト毎の従量課金（高コスト化） | 低コスト（自社サーバー/CPU環境で動作） |
| レスポンス速度 | 通信遅延（1〜5秒以上） | 超高速（非同期・並行チェック対応） |
| カスタマイズ性 | 固定された検知ルール | 自由（独自の禁止ワード・モデル選定） |
Key Point: 監査のためにデータを外部に送るという「本末転倒」を防げるのが、オンプレミス型であるLumeGuard AIの最大の強みです。
主な活用シーンと機能
1. RAG（検索拡張生成）の安全確保
外部のベクトルDBやLLMへ送信される「検索コンテキスト」そのものを監査します。社内のナレッジベースから抽出された情報が、意図せず外部に流出するのを防ぎます。
2. 開発支援：セキュア・コーディング
開発者がコード生成AIを利用する際、API_KEY やハードコードされたパスワードが含まれていないかを自動検知します。
3. 高度な文脈検知（SLMハイブリッド方式）
Qwen 2.5などの軽量言語モデル（SLM）を採用。単なるキーワードマッチングでは不可能な、「文脈から判断する氏名や住所」や「プロジェクト名の隠語」を高い精度で見抜きます。
業務を止めない：エンジニアも納得のパフォーマンス
「セキュリティを入れるとAIの回答が遅くなる」という不満は、LumeGuard AIの実装工夫により解消されています。
- 非同期バックグラウンド監査: プロンプト入力を妨げず、裏側で並行して監査を実行。リスクが高い場合のみ即座に介入します。
- ストリーミング中の並行チェック: LLMからの回答生成と並行してチェックを行うことで、ユーザー体験（UX）を損なうことなく安全性を担保します。
- 超軽量動作: GPU不要。一般的な業務用PCのCPU環境でも、1.5秒〜3秒という極めて短い時間で解析を完了します。
Human-in-the-Loop：判断を「人」に委ねる
LumeGuard AIは、単なる「検知・遮断」ツールではありません。リスクを検知した際、ユーザーに「なぜリスクなのか」を提示し、最終的な送信判断を委ねる設計を採用しています。
これには、「社員のセキュリティリテラシーを教育する」という副次的な効果も期待できます。
⚠️ セキュリティ警告
このプロンプトには [機密: プロジェクトX] に関するキーワードが含まれています。
このまま送信しますか？
[修正して送信] [リスクを理解してそのまま送信]
まとめ：攻めのAI活用を支える守りの盾
LumeGuard AIを導入することで、企業は「利用禁止」という消極的な対策から、「安全に使い倒す」という積極的なAI活用へとシフトできます。
- プライバシー: データは一歩も外に出さない
- スピード: 非同期・ストリーミング対応でUXを維持
- 安全性: RAGやソースコードの漏洩も包括的にガード
LumeGuard AI は、貴社のAIガバナンスを強力にサポートするパートナーです。
(c) Lions Data, 2026