MugendAI、AI向け情報漏えい対策「QEV導入サービス」を11月1日提供へ

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MugendAI合同会社は、生成AIやAIエージェントの利用時に個人情報や機密情報が社外へ流出することを送信前に防ぐ情報漏えい対策サービス「QEV導入サービス」を、2026年11月1日より企業向けに提供開始します。

本サービスは、QueryPie AI合同会社が2026年10月19日に発表した意思決定AIモデル「QEV」を中核とし、MugendAIが販売パートナーとして導入から運用までを支援するものです。導入前には顧客企業の業務データを用いて精度を検証し、その結果をもとに本番導入を判断できる仕組みとなっています。

企業での生成AI利用が広がる一方、AIに関するセキュリティリスクが増加しています。IPAの「情報セキュリティ10大脅威 2026」（2026年1月29日公表）では、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織編の3位に初めて選ばれました。また、東京商工リサーチの調査（2026年1月30日公表）によると、2025年に上場企業とその子会社が公表した漏えい・紛失事故の対象は3,063万人分にのぼり、前年の約2倍となっています。

AIへの送信データは一度外部サービスに渡ると保存や利用状況の確認が難しく、学習に使われた場合の削除も技術的に困難とされています。さらに、個人情報保護委員会による注意喚起や、改正個人情報保護法に基づく報告・通知の義務化など、法令面への対応も企業に求められています。

QEV導入サービスは、社内システムと外部AIシステムの間にゲートウェイを設置し、AIへ送られるリクエストを送信前にQEVモデルで検査するサービスです。

• 対象：基幹システム、顧客管理（CRM）、文書管理などと接続したAIエージェントから、AI（LLM）へ送られるデータ
• 判定：送信内容に個人情報や社内機密情報が含まれるかをQEVモデルがリクエストごとに判定し、情報の種類も識別
• 制御：ポリシーに基づき、送信の遮断、またはデータを保持しないサービスやローカルLLMへの振り分けを実施
• 記録：判定結果・処理経路・アクセスログを記録し、監査証跡として保全
• 構成：SaaS型と、社内環境でローカルLLMを動かすオンプレミス型から選択可能

文脈の把握による検知と国内実務に合わせた運用

QueryPie AIによる日本語・英語・韓国語の社内文書3,167件を対象とした社内評価において、QEVモデルは機密情報を含む文書1,281件のうち見逃しが4件にとどまり、検知率99.69%（F2スコア98.98%）を記録しました。同じ評価で46件の見逃しがあった外部の商用AIモデル「JEV API」と比較し、見逃しを約91.3%減らしたとしています（実際の性能は利用環境やデータにより異なります）。

キーワードなどの定型ルールを用いる従来型DLPと異なり、QEVモデルは文章の文脈を読み取ることで、顧客の氏名や連絡先などの個人情報と、発表前の料金といった社内機密情報を区別して判定します。言語は日本語・英語・韓国語に対応しています。MugendAIは個人情報保護法や各社の情報管理規程を踏まえ、遮断や振り分けのルール設計から検証、運用定着までを日本語で支援します。

QueryPie AIの創業者であるBrant Hwang氏は、業務利用に伴う情報流出リスクや日本の法令対応に触れたうえで、「MugendAI合同会社と共にQueryPie AIのQEVモデルが示した高い検知性能を、日本のお客様の業務に沿った形で提供し、AIの活用と情報の保護を両立できる環境を提供していきたいと思います」とコメントしています。

サービスおよび関連企業の情報は以下の通りです。

• サービス名：QEV導入サービス
• 提供開始日：2026年11月1日
• 提供形態：SaaS型／オンプレミス型（ローカルLLM）
• 価格：利用規模・構成に応じて個別に見積り（導入コンサルティング、導入後の従量課金）

MugendAI合同会社

• 設立：2025年7月
• 所在地：東京都中央区晴海2-3-30
• URL：https://www.mugend.ai/

QueryPie AI合同会社（日本拠点）

• 所在地：東京都港区
• URL：https://www.querypie.ai/

本記事はMugendAI合同会社の発表をもとに作成されています。