機密作業用AI環境の運用ルール — 申請・承認・持ち出し管理

機密データをAIで扱う環境、つまり外部に送信されない閉じた環境を用意したとします（クラウドLLMとローカルLLMの使い分け）。構造による遮断は強力ですが、それで終わりではありません。誰がその環境に入り、何を持ち出せるのか。機密作業用AI環境の運用ルールを設計します。

運用で決めるのは3つ — 入る・出す・見直す

構造（遮断）が守ってくれるおかげで、運用ルールで決めるべきことは3つに絞られます。

逆に言えば、環境の中での作業そのものは、過度に縛る必要がありません。通常の外部送信経路が構造として閉じているからこそ、ルールは境界（入口と出口）に集中しやすくなります。

入る — 申請・承認は「業務単位」で

機密環境の利用権は「役職に付与して放置」ではなく、業務に紐づけて発行するのが原則です。

• 申請には業務目的（どの案件で・何のために・いつまで）を書く
• 承認者は情報の所管部門（その機密の持ち主）にする
• 期限つきで発行し、延長は再申請にする

このとき重要なのが、申請を軽くすることです。承認に1週間かかる機密環境は使われず、機密作業は通常環境や個人のAIといった便利な場所へ流れます。それは構造で防いだはずの事故を、運用が呼び戻す構図です。定型業務は包括承認にする、承認は2営業日以内と決める、といった「重さの上限」を最初に設計してください（この発想は公認AI実行環境という考え方と同じです）。

出す — 持ち出しを「唯一の審査点」にする

機密環境の成果物（匿名化済みデータ、分析結果、修正したコード）を外で使いたい場面は当然あります。ここが運用の本丸です。

• 持ち出しは申請制 — 何を・なぜ・どこへ出すかを申告し、審査を経て持ち出す
• 審査の観点 — 機密がそのまま・または復元可能な形で含まれていないか。集計結果や匿名化後のデータは出せる場合があります（復元性・契約・規程に照らした審査が前提）。原本は出さない、が基本線
• 記録 — 誰が・いつ・何を持ち出したかは、それ自体を監査証跡として残す（実行環境の監査ログ）

構造的に遮断された環境の価値は、まさにここで効きます。出口が「管理された持ち出し手続き」しかないなら、審査はその一点に集中すればよい。あらゆる通信路を監視する必要はありません。

なお、画面の撮影や記憶といった人間経由の持ち出しは、環境では防げないスコープ外の領域です（Hokoが向かないケースでも明示しています）。ここは秘密保持契約・教育・入退室管理など組織側の対策の領分で、運用ルールにもその旨を正直に書いておくべきです。

見直す — 棚卸しを軽い定例にする

• 権限の棚卸し — 期限切れ・異動済み・案件終了の利用権を定期的に回収する。期限つき発行にしておけば、棚卸しは「延長されなかったものの確認」で済みます
• 利用の確認 — 機密環境の利用状況（誰が・どれだけ）を定期的に見る。使われていないなら申請が重すぎるサイン、急増していれば確認のサインです（AI利用状況の可視化）

まとめ

• 構造による遮断があるからこそ、運用は入る・出す・見直すの3点に絞れる
• 入る: 業務単位・期限つき・所管部門の承認。ただし申請は軽く。重い機密環境は使われず、事故を呼び戻す
• 出す: 持ち出しを唯一の審査点にする。原本は出さない、記録は残す
• 人間経由の持ち出しは環境のスコープ外。組織側の対策と分担を明記する

Hoko（矛）の機密ルームは、外部経路のない構造に「箱の側に残る記録」を組み合わせたAIエージェント実行アプライアンスの一部です（2つのルーム）。入る・出す・見直すの運用は、この土台の上に設計できます。