塩野義製薬の全社生成AI基盤、部署ごとに機密を分ける権限管理の設計

参照範囲の制御を人の運用ではなく認証基盤に委ねた点が、この取り組みの起点になっています。Azure AD（Entra ID）と連携させ、人事異動や組織変更にRAGの閲覧制限が自動で追従する形を最優先の要件に据えました。権限の設定を担当者の手作業やチェック運用に頼ると、組織が動くたびに設定漏れの余地が生まれます。制御の根拠を、すでに正しく保たれている組織情報のほうへ寄せた判断が、機密領域まで適用範囲を広げる土台になったと考えられます。

分離の単位を細かく持てるようにしたことも、実務に耐えるかどうかを分けた要素でしょう。社内には多数の部署に加え、膨大な数の薬や実験の担当領域が並行して動いており、それらを一つの大きな知識のかたまりに混ぜてしまうと、情報の混同が起きます。そこで、個別に機密分離するインデックス（ナレッジベース）の作成数について、データベースの仕様上の上限を独自の設計で大きく引き上げました。粗い単位で線を引いて運用でごまかすのではなく、業務の実際の細かさに合わせて器のほうを作り替えるアプローチです。

現場が使っている場所からデータを動かさない接続の作り方も見逃せません。本来SaaSとして提供されていた基盤をAWSのプライベート環境へ適応させる大幅な刷新を行い、あわせてSharePointやBoxと直接つながるコネクタを開発することで、使い慣れた環境のファイルをそのままAIに読ませられるようにしています。基盤の選定時に、部品を並べるだけでAIアプリを組み立てられる柔軟性と社内システムへの拡張性を評価軸に置いていた点も、現場が自分でアプリを作り改善していく将来像から逆算した判断といえます。こうした個別対応は、週次で顔を合わせて意見を交わす共同の進め方があって初めて具体化したものでしょう。