社内文書の機密漏れを99％防ぐAI、見逃しを9割減らしQueryPieが公開

QueryPie AI合同会社は、社内文書における機密情報の検知に特化した意思決定AIモデル「QEV」を開発したと発表した。入力された文章を分析し、あらかじめ定めた基準に基づいて分類や条件判定を行うモデルで、AIモデル共有プラットフォーム「Hugging Face」上で公開されたほか、手軽に試せるデモページも開設された。

同社は「Gemma 4」をベースに独自の意思決定技術を実装し、企業のセキュリティ業務データを活用した学習済みのAIに自社データなどを追加で学ばせて、特定の用途に合わせて調整すること。">追加学習と最適化を実施した。一般的な生成AIが文章作成や質疑応答を担うのに対し、QEVは与えられた情報から定められた選択肢と確率を出力することに特化している。日本語、英語、韓国語で構成された社内文書3,167件を対象にした性能評価では、機密情報を含む1,281件のうち検知漏れは4件にとどまり、検知率99.69％、F2スコア98.98％を達成した。比較対象となった外部の商用意思決定AIモデル「JEV API」の検知漏れが46件だったのに対し、検知漏れを約91.3％削減したという。また、軽量モデルでも98.58％の正解率を記録した。

架空の業務メールやAI入力文10件を用いた検証では、文章を「機密情報なし」「個人情報を含む」「社内機密情報を含む」「個人情報と社内機密情報の両方を含む」の4区分に分類した。顧客の氏名や住所を個人情報と判断したほか、未公開の料金条件を社内機密情報と識別し、双方が混在する文章も適切に判定した。機密情報の有無だけでなく種類や具体的内容まで特定できるため、企業のセキュリティ承認業務などに活用できるとしている。

運用面では、8ビット整数量子化（INT8）技術を導入し、検知性能を維持しながらGPUメモリの使用量を27.5〜45.2％削減した。量子化後のモデルでも検知漏れ4件を維持し、F2スコアは従来の98.98％から99.02％に向上したという。

QueryPie AIは2016年に米国シリコンバレーで設立され、これまでにY CombinatorやSalesforce Venturesなどから累計60億円以上を調達している。同社の担当者は「今回の機密情報検知性能の検証を出発点として、企業ごとのセキュリティポリシーや業務特性に最適化されたAI技術を継続的に高度化し、幅広いエンタープライズ領域へと活用範囲を拡大していく計画です」とコメントしている。今後は自社での直接提供に加え、販売パートナーを通じた展開も進める方針だ。