AIに社内データを扱わせる不安に、アーキテクチャで答えます。
データベースアクセスからファイル保存まで、企業ごとに構造的に分離しています。他社のデータに触れられない設計です。
| 層 | 分離の仕組み |
|---|---|
| データベースアクセス | 接続のたびに有効期限つきの一時認証情報を発行（STS AssumeRole / Workload Identity Federation）。他社データには構造的にアクセスできません。 |
| ナレッジベース | 企業ごとに独立したナレッジ基盤。メタデータによる論理フィルタではなく、企業単位でインフラレベルに分離しています。 |
| AI実行環境 | 会話セッション（1つの会話スレッド）ごとに独立したマイクロVMでAIが動作し、他社の処理と隔離します。 |
| ファイルストレージ | テナントごとに区画化された領域に暗号化して保存。区画外へのアクセスはアプリケーション層でも検証・遮断します。 |
ファイルは受け取ってから処理されるまで、各層で繰り返し検証します。
TARSのAIは、Amazon Bedrock上で提供されるAnthropic Claudeを利用しています。Amazon Bedrockは、お客様の入力・出力をモデルの学習に利用せず、モデル提供元と共有することもありません。
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