AI検索（Web検索）を企業で安全に使うために必要な要件

外部のAI検索ツールの精度は日々向上しています。しかし、企業での本格導入にあたっては、以下4つの課題が障壁となるケースが少なくありません。

AI検索は便利な反面、企業利用では「何を入力してよいか」の判断が不可欠です。
外部サービスへ社内の検討内容や固有名詞を入力する行為は、LLMの学習への利用や、アクセス管理・監査ログの整備が困難な点から、情報システム部門による適切な統制が取りにくいリスクをはらんでいます。
これらの課題は、外部AI検索サービスを「そのまま」業務に持ち込もうとした際に生じます。そのため、企業がAI検索を本格活用するには、以下のような要件を満たす環境が必要です。

• ●入力データがLLMの学習に使用されない設計であること
• ●利用範囲・利用者を社内のID基盤やアクセス権限で統制できること
• ●検索操作がログに記録され、監査・トレースが可能であること

これらを満たすことで、はじめてAI検索を「現場が使い、情報システム部門が管理できる」状態に持ち込むことができます。

DirectCloud AIで実現する、安全なAI検索環境

DirectCloud AIは、Perplexity Enterprise APIを採用したAI検索（Web検索）機能を提供します。
前章で挙げた3つの要件、すなわち「学習に使われない設計」「ID基盤での統制」「監査ログ」を、DirectCloudの既存基盤と組み合わせて実現している点が特徴です。
本章では、その仕組みを安全性・統制機能の順に説明し、調査品質についても触れます。

Perplexity Enterprise APIによる安全性の担保

DirectCloud AIは、外部情報の検索エンジンとしてPerplexity Enterprise APIを採用しています。
これにより、AI検索の業務利用で最も懸念されるデータ取り扱いの問題に、以下のとおりサービスレベルで対応しています。

入力内容がLLMの学習に利用されない

Perplexity Enterprise APIは、ユーザーが入力したクエリや会話内容を、モデルの学習データとして利用しない仕様です。
一般向けプランで懸念されがちな「入力情報が外部に蓄積されるのでは」というリスクを排除し、業務利用に耐える前提条件を満たします。

機密性の高い調査にも対応可能

学習に使われない仕様により、案件名や取引先名、検討中のテーマといった社内固有の文脈を含むクエリも、安心して投入できます。
一般向けAI検索では「入力してもよい情報か」を都度判断する負荷が現場にかかりますが、Enterprise API採用環境ではその判断負荷を大きく下げられます。

DirectCloud基盤による利用統制と監査

Perplexity Enterprise APIの安全性に加え、DirectCloud AIではAI検索の利用そのものを社内のID基盤・統制基盤の上で管理できます。

これにより「誰が・どこから・何を検索したか」を、情報システム部門が一元的に把握・統制できる環境が整います。

きめ細かなアクセス制御

社内ネットワーク外からの利用や、BYOD（個人端末の業務利用）、公共Wi-Fi経由のアクセスは、情報漏えいリスクを高める典型的な要因です。DirectCloud AIでは、利用シーンに応じて以下のアクセス制限を組み合わせて適用できます。

• ●IPアドレス制限
  許可されたIPアドレス以外からのアクセスを遮断。社内ネットワークやVPN経由のみに利用を限定可能
• ●デバイス認証
  会社支給の登録済み端末以外からのログインをブロック。BYOD活用でも、許可した端末のみAI利用を認める運用が可能
• ●二要素認証
  パスワード漏えい時の不正ログインを防止。管理者・特権アカウントへの強制適用にも対応

最小権限の原則に基づき、これらを組み合わせることで、社外利用時のリスクを多層的に抑制します。

監査機能とトレーサビリティ

「誰が・いつ・何を検索したか」を、操作ログとして詳細に記録します。AI検索に関して記録される情報には以下が含まれます。

• ●AI検索で入力されたプロンプト
• ●検索を実施したユーザーと日時、参照された外部サイト

エージェントの実行履歴確認（AIが実行した各処理、合計処理時間、トークン消費量など）
記録されたログは管理ページから検索、CSVファイルへのエクスポートが可能です。ログはインシデント発生時の影響範囲の特定や、ISMS（ISO 27001）、Pマークといった外部認証監査への対応資料としてもそのまま活用できます。

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ビジネス用途に耐える調査品質

単なるキーワード検索を超え、Perplexity Enterprise APIはビジネス現場で求められる調査品質を実現します。

質問の意図を解釈し、要点を整理して提示

単語一致ではなく、文脈や目的を踏まえた回答が得られるため、漠然とした質問に対しても、高い検索精度とビジネス用途に適した回答品質を実現しています。
調査担当者が複数の検索結果を読み比べる手間を、大きく削減できます。

高度な調査機能を提供

複雑なテーマや多角的な分析にも対応します。
断片的な情報収集にとどまらず、複数の情報源を横断して要点を整理し、まとまった情報を元に調査・レポート化を実現します。これにより、リサーチ業務効率が改善し、生産性が大きく向上します。

回答には必ず出典リンクを付与

Perplexityの回答には、参照したWebページへの出典リンクが付与されます。
根拠確認の工数を削減でき、社内報告資料や意思決定の根拠としてそのまま活用できます。

常時最新のWeb情報に対応

リアルタイムのWeb検索をもとに回答を生成するため、市場動向・直近のニュース・法改正情報など、鮮度が問われる情報も即座に取得可能です。
学習データの古さに起因する誤回答のリスクを抑えられます。

DirectCloud連携で加速する「チーム全体」でのAI活用、コストの最適化

ここまで紹介してきた高精度なAI検索機能に加え、DirectCloud AIは、AI検索で得た情報を大容量クラウドストレージに蓄積・共有できるデータインフラ型AIサービスです。個人の調査結果を「チームの資産」に変え、組織全体の生産性を高めます。

DirectCloud AIを導入した場合のメリットは以下の4つとなります。

これらのメリットが組み合わさることで、以下のような情報活用のサイクルが生まれます。
「AI検索で情報を収集」 →「DirectCloudに蓄積」 →「チームで共有・再活用」

個人が調べてDirectCloudに蓄積した情報を、別のメンバーがいつでも再利用できるため、同じ調査を繰り返す無駄な作業時間が削減され、チーム全体の業務スピードと精度が向上します。

まとめ

AI検索（Web検索）は、業務の情報収集を根本から変える技術です。しかし企業利用においては、「便利さ」と「安全性」を同時に成立させることが大前提になります。
外部のAI検索に社内の検討内容や固有情報を入力することへの懸念は、いずれも合理的なものです。

• ●LLM学習へのデータ利用
• ●アクセス管理の難しさ
• ●コンプライアンス部門の承認ハードル

これらは、導入意欲があっても実際の運用を妨げる現実的な障壁です。
DirectCloud AIは、Perplexity Enterprise APIの採用とクラウドストレージとしての統制基盤を組み合わせることで、これらの課題を仕組みの側から解決します。
AIを「使えているようで使いきれていない」状態から抜け出す第一歩として、まず自社のセキュリティ要件と照らし合わせながら、DirectCloud AIの活用を検討してみてください。

よくある質問（Q&A）