イスラエルのテック企業は改正13号AI説明責任規定をどう乗り越えるか

イスラエルのテクノロジー企業が人工知能（AI）システムを開発する際、改正13号（Amendment 13）による厳格な規制監督が強化されています。この規制枠組みは、AIによる意思決定プロセスに対して厳格な説明責任を課すものであり、組織に対して透明性のあるガバナンス体制の維持、アルゴリズムの説明可能性の証明、AIシステムが重要なビジネスや業務成果に影響を与える場合の明確な責任分担を求めています。防衛、医療、金融サービスなどの機密性の高い分野でAIを導入する企業にとって、改正13号は従来のデータ保護義務をはるかに超えるコンプライアンス要件を課しています。

課題は、モデルの検証やバイアステストといった技術的要件を満たすだけでなく、トレーニングパイプラインに供給される機密データの流れ、意思決定ワークフロー、監査証跡の生成を安全に保護することにもあります。イスラエル企業がAIソリューションを欧州や北米市場に輸出する場合、改正13号への準拠を証明しつつ、GDPRや業界特有のフレームワークなど重複する要件にも対応しなければなりません。この二重の負担により、データガバナンスと監査対応力の強化が市場アクセスと顧客信頼の維持に不可欠となっています。

本記事では、AIシステム運用者に求められる改正13号の要件、イスラエルのテクノロジー企業が説明可能性と説明責任を軸にどのようにコンプライアンスプログラムを構築しているか、そして機密データの安全な流通が各国規制下でデータコンプライアンスを証明する上でなぜ重要なのかを解説します。

エグゼクティブサマリー

改正13号は、AIシステムを高インパクトな状況で導入する組織に対し、文書化されたガバナンスフレームワーク、説明可能な意思決定プロセス、データの出所やモデル挙動の監査可能な記録の保持といった説明責任義務を課しています。サイバーセキュリティ、自律システム、予測分析などのAIツールを開発するイスラエルのテクノロジー企業は、国内規制当局と国際顧客（並行するフレームワーク下で事業を展開）双方の要件を満たす管理策を実装しなければなりません。コンプライアンスは、トレーニングデータの収集・処理過程を透明に記録すること、AIが生成したアウトプットを特定可能なインプットや意思決定ロジックに遡及できること、そして機密性の高いモデルデータや評価レポート、監査ログが規制当局・顧客・第三者監査人と安全に共有される通信チャネルを確保すること、という3つの相互に関連する能力に依存しています。

主なポイント

1. 改正13号による厳格なAI説明責任。 イスラエルのテクノロジー企業は、改正13号が義務付ける透明性のあるガバナンス、アルゴリズムの説明可能性、そして防衛や医療など重要分野におけるAI主導の意思決定に対する明確な責任分担を遵守しなければなりません。
2. コンプライアンスの基盤としてのデータセキュリティ。 AIのトレーニングや監査プロセスにおける機密データの流れを保護することが極めて重要であり、コンプライアンス証跡の傍受や不正アクセスを防ぐために、安全な通信チャネルが求められます。
3. 二重規制負担への対応。 AIソリューションを輸出するイスラエル企業は、改正13号とGDPRなど国際フレームワークを統合し、データガバナンスと監査対応力を強化することで市場アクセスと信頼を維持します。
4. 競争優位性を高める継続的なコンプライアンス。 ガバナンスをAI運用に組み込み、改正13号下で説明可能性と監査証跡を継続的に維持することで、イスラエル企業はグローバル市場で信頼されるコンプライアントなパートナーとしての地位を確立できます。

AIシステム運用者に求められる改正13号の要件

改正13号は、個人や業務成果に重大な影響を与えるAIシステムを開発・運用する組織に対し、4つの中核的な義務を課しています。第一に、モデル開発・検証・継続的なパフォーマンス監視に対する説明責任を割り当てる文書化されたガバナンス体制の構築。第二に、モデルがどのように予測や推奨を生成し、どの特徴量が結果に影響し、アルゴリズムロジックの前提が何かを説明する説明可能性ドキュメントの維持。第三に、トレーニングデータの出所、ラベリング方法、取り込み前の変換内容を追跡するデータ出所管理策の実装。第四に、これらのプロセスが実際に遵守されていることを示す監査対応証拠の提出が義務付けられています。

これらの要件は、データサイエンス部門を超えた運用上の課題を生み出します。法務部門は、データ提供者との契約がAIリスク管理や監査要請への十分な権利を担保しているか確認する必要があります。セキュリティ部門は、モデル成果物や評価指標、トレーニングデータセットが改ざんや不正アクセスから保護されていることを保証しなければなりません。コンプライアンス部門は、エンジニアリング・法務・オペレーション部門を横断して証拠収集を調整し、監査要求時に一貫した監査パッケージを作成する必要があります。防衛や情報機関向けにサービスを提供するイスラエル企業の場合、トレーニングデータやモデル挙動の機密性から生データを外部監査人と共有できないことが多く、規制要件を満たしつつ運用セキュリティを損なわない要約レポートやマスキングワークフローの整備が求められます。

説明可能性とデータセキュリティの交差点は、外部ソースからの事前学習済み重みを利用するアンサンブルモデルや転移学習アーキテクチャを導入する際に特に顕著になります。改正13号は、自社モデル開発だけでなく、統合する第三者コンポーネントの出所や検証状況も文書化することを求めています。これらの成果物を規制当局や顧客と共有する場合、通信チャネル自体が管理ポイントとなります。安全ではないメールやファイル共有プラットフォームを利用すると、監査証跡が傍受・改ざん・不正公開されるリスクが生じます。

明確な説明責任を割り当てるガバナンス体制

改正13号は、AIシステムの挙動に対する説明責任が、権限を明確に定義した担当者に遡及できることを求めています。効果的なガバナンス体制では、エンジニアリング、法務、リスク、ビジネス部門の代表者から構成されるAI監督委員会を設置するのが一般的です。この委員会は、利用ケースの審査、トレーニングデータセットの承認、バイアスや公平性指標の評価を導入前に実施します。

複数の規制体制に対応するイスラエルのテクノロジー企業は、製品レベルの監督と導入固有の審査を分離した階層型ガバナンスモデルを採用することが多くなっています。製品チームがコアモデルの開発・検証を担い、カスタマーサクセスチームが導入固有の設定やデータ統合を担当します。ガバナンスフレームワークには、責任の移管ポイントや、パフォーマンス問題のエスカレーション・解決方法を明記する必要があります。

監査対応力は、ガバナンス活動の証拠を、規制当局が本番システムにアクセスせずとも確認できる形式で記録することに依存します。会議議事録、承認記録、エスカレーションログは、改ざん防止ストレージに保存し、要請時に提供できるようにしておく必要があります。

説明可能性ドキュメントとバイアステスト

改正13号における説明可能性とは、外部の有識者がモデルのアウトプット生成過程や意思決定に影響する要因を理解できる十分な情報を提供することを意味します。線形モデルや決定木の場合は特徴量の重みやルールセットの公開、深層学習アーキテクチャの場合は代理モデル、特徴量重要度スコア、反事実分析などが用いられます。

サイバーセキュリティや脅威検知向けAIを開発するイスラエル企業は、モデル予測を左右する特徴量が検知ロジックや脆弱性に関する機密情報を含むため、特有の課題に直面します。このジレンマに対し、組織は階層化された説明可能性成果物を作成します。上位レベルのサマリーではモデルの目的や特徴量カテゴリを説明し、詳細な技術レポートは秘密保持契約下で規制当局や顧客に限定公開します。

バイアステストでは、アプリケーションに関連する人口統計グループや地域などのセグメントごとにモデル性能を評価します。格差が認められた場合は、バランスの取れたデータで再学習を行う、意思決定閾値を調整する、または顧客やエンドユーザーに制限事項を明確に伝える必要があります。

データ出所管理策とトレーニングワークフローのセキュリティ確保

改正13号は、トレーニングデータセットの出所、処理履歴、品質保証措置を文書化することを組織に求めています。この義務はメタデータ記録にとどまらず、データが合法的に取得されたことを示す契約証拠、必要に応じた同意記録、データセットが品質・代表性基準を満たすことを確認する検証レポートも含みます。国際パートナーからデータを調達するイスラエル企業は、標準契約条項などの越境移転メカニズムをコンプライアンス記録の一部として文書化・維持する必要があります。

データ出所管理策は、構造化データ・非構造化データの両方に対応しなければなりません。パブリックデータセットを利用する場合は、バージョン管理、ライセンス条件、既知の制限事項を記録します。ユーザーや業務システムから直接収集する場合は、同意取得ワークフロー、データ最小化、保持ポリシーなど、GDPRや業界固有フレームワークに準拠した運用が求められます。

トレーニングデータセットのガバナンスには、バージョン管理や変更管理も含まれます。モデルを新しいデータで再学習する場合は、何が変更されたのか、なぜ再学習が必要だったのか、新しいデータがモデル性能にどのような影響を与えたのかを文書化する必要があります。これには、データ出所管理システムとモデルライフサイクル管理プラットフォームの統合が求められ、すべてのモデルバージョンが特定のデータセットスナップショットに遡及できるようにします。

AIモデルのトレーニングや評価に使用されるデータセットには、個人識別情報、機密ビジネスデータ、業務上の機微な内容が含まれることが多く、防衛・情報機関向けに事業を展開するイスラエル企業は、国家安全保障レベルで分類されたデータセットを扱うこともあります。トレーニングパイプラインは、データ流出防止、ロールベースアクセス制御（RBAC）の徹底、すべてのアクセスや変更の改ざん防止ログ生成を実現するよう設計しなければなりません。モデルを顧客環境に導入する際には、データサイエンティストが評価指標やエラーサンプルを安全なチャネル経由で取得し、基礎データが傍受されないようにする必要があります。

説明可能性レポートやバイアステスト結果、モデル系譜ドキュメントなどを規制当局や第三者監査人と共有する際にも、データの流通セキュリティは極めて重要です。これらの成果物には、独自アルゴリズムや顧客導入状況、競争上の差別化要素など機密情報が含まれることが多いため、受信者の認証、転送中および保存中の暗号化、定められた期間後の自動アクセス失効が必須となります。

イスラエルAI開発企業による改正13号の輸出コンプライアンスプログラムへの統合

イスラエルのテクノロジー企業がAIシステムを欧州・北米市場に輸出する際、改正13号、GDPR、医療機器規制などの業界固有フレームワーク、顧客による契約義務など、重複する規制要件に直面します。効果的な輸出コンプライアンスプログラムは、改正13号の要件を既存のデータガバナンスやセキュリティリスク管理ワークフローに統合し、個別の義務として分断せず一体的に運用します。

輸出コンプライアンスは、各顧客導入ごとに適用される規制フレームワークを特定する管轄マッピングから始まります。欧州顧客向けにサービスを提供するイスラエル企業は、改正13号のガバナンス体制をGDPRの説明責任要件と整合させ、データ処理契約、データ保護影響評価（DPIA）、侵害通知ワークフローにAI特有のリスクを反映させる必要があります。

輸出コンプライアンスプログラムの技術アーキテクチャは、機密性の高いAI成果物を共有する通信チャネルのセキュリティ確保を中心に設計されます。イスラエル企業が欧州顧客に学習済みモデルを納品する場合、モデル本体、説明可能性ドキュメント、バイアステストレポート、継続的監視の手順書などを含むパッケージを提供しますが、これを暗号化されていないメールやパブリッククラウドストレージで送信すると、データ侵害や知的財産の窃取、規制違反のリスクが生じます。

改正13号ガバナンスとGDPR説明責任の整合

GDPRは、文書化されたポリシー、技術的管理策、監査証跡によってコンプライアンスを証明する説明責任原則を定めています。改正13号は、これらの原則をAI特有のリスクに拡張し、アルゴリズムによる意思決定が説明可能・公平・追跡可能であることを証明することを求めています。欧州顧客向けにサービスを提供するイスラエル企業は、これらのフレームワークを統合したガバナンス体制を構築することでメリットを得ています。

整合は、従来のデータプライバシーリスクと、バイアス・説明可能性・自動意思決定といったAI特有の懸念を評価するデータ保護影響評価（DPIA）から始まります。DPIAプロセスでは、AIシステムが処理するデータ要素、モデルのアウトプット生成方法、誤判定やバイアスによるリスク、リスクを軽減する管理策を特定します。作成されたDPIA文書は、GDPR要件と改正13号の説明可能性ドキュメントの双方を満たすものとなります。

イスラエルベンダーと欧州顧客間のデータ処理契約には、AI特有の義務を明記する必要があります。改正13号のコンプライアンスには、モデル性能に対する説明責任の所在、バイアステストや再学習に対するベンダーのサポート内容、規制監査時に顧客が要求できる証拠の範囲など、追加条項が必要です。

トレーニングデータやモデル成果物の越境移転管理

イスラエル企業は、欧州や北米のパートナーとAIシステムを共同開発する際、トレーニングデータセットやモデル成果物、評価結果の越境移転が必要となります。GDPRは、欧州経済領域外への個人データ移転に対し、標準契約条項や拘束的企業準則（BCRs）など十分な保護措置がない限り制限を課しています。改正13号も並行して、AIトレーニングに利用するデータ移転の法的根拠を文書化することを求めています。

越境移転ワークフローでは、法的・技術的管理策の双方に対応する必要があります。法務部門は、移転目的やデータカテゴリ、受領者によるセキュリティ対策を明記した標準契約条項を交渉します。技術部門は、地理的ルーティング制限を強制する暗号化ファイル転送ワークフローを実装し、十分な保護がない管轄を経由しないようにします。監査ログには、すべての越境移転について日付・時刻・受領者・法的根拠を記録する必要があります。

AIライフサイクル全体にわたる監査対応力と証拠収集

改正13号のコンプライアンスは、ガバナンスプロセスの遵守、説明可能性ドキュメントの維持、データ出所管理策の実施を示す監査対応証拠の提出に依存します。監査対応力は一時的な活動ではなく、AIライフサイクル全体にわたる継続的な運用要件です。

組織は、手動記録に頼らず、主要イベントを自動的に記録する証拠収集ワークフローを実装しなければなりません。モデル開発プラットフォームは、データセット取り込み、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ調整、検証結果などの改ざん防止ログを自動生成します。ガバナンスシステムは、委員会会議、承認決定、エスカレーション対応などを構造化フォーマットで記録し、監査目的で検索・エクスポートできるようにします。

監査証拠の量と機密性は、保存・セキュリティ管理上の課題を生み出します。組織は、国内外の規制要件（多くは5～7年）を満たす期間、証拠を保持しなければなりません。保存システムは、不正アクセス・改ざん・削除から証拠を保護しつつ、認可された監査人が必要時にアクセスできるようにする必要があります。

規制当局審査用の改ざん不可能な監査証跡の生成

改ざん不可能な監査証跡は、記録されたイベントが発生後に変更されていないことを暗号的に保証します。改正13号においては、ガバナンス記録・説明可能性レポート・データ出所メタデータなどを後から改ざんできないことが、コンプライアンスの信頼性を担保します。

イスラエルのテクノロジー企業は、モデル開発プラットフォームと安全なログインフラを統合し、モデル・データセット・ガバナンス決定に影響を与えるすべてのアクションを、タイムスタンプ・ユーザーID・暗号ハッシュ（AES-256暗号化による保存、TLS 1.3による転送）付きで記録します。ハッシュは定期的に改ざん不可能な台帳にコミットされ、証拠保管の連鎖を検証可能にします。

改ざん不可能な監査証跡は、モデル開発だけでなく、監査証拠を共有する通信チャネルにも拡張する必要があります。組織が説明可能性ドキュメントを規制当局に送信する際は、送信自体をログに記録し、受信者の認証も必須です。ログには、何を・いつ・誰に・配信確認の有無まで記録します。

改正13号コンプライアンスを支える機密データフローのセキュリティ確保

改正13号のコンプライアンスでは、説明可能性レポート、バイアステスト結果、ガバナンス記録、データ出所メタデータなど、機密性の高いデータフローがライフサイクル全体で保護される必要があります。これらの成果物には、独自アルゴリズム、顧客情報、業務上の詳細など、競合他社や悪意ある第三者に悪用されるリスクのある情報が含まれます。

従来のネットワークファイアウォールやエンドポイント保護などのセキュリティ対策は、インフラリスクには対応できますが、組織の境界を越えてデータが移動する際の保護には不十分です。イスラエル企業が説明可能性レポートを欧州の規制当局にメールで送信する場合、添付ファイルは複数のメールサーバーを経由し、その都度傍受や漏洩のリスクが生じます。

機密データフローのセキュリティ確保には、コンテンツ認識型のアプローチが必要です。すべてのコンプライアンス証拠を含む通信を検査・暗号化・監査します。データ損失防止（DLP）システムは、機密キーワードやファイルタイプを含む送信通信を検出し、暗号化や多要素認証（MFA）を必須とするポリシーを強制できます。セキュアなファイル転送プラットフォームは、メールの代替として高価値通信に利用され、受信者の認証・自動アクセス失効・暗号化を徹底します。

コンプライアンス成果物のためのメールからセキュアファイル交換への移行

メールは多くの組織で標準的な通信チャネルですが、機密性の高いコンプライアンス成果物の送信にはリスクが大きすぎます。メールは通常、平文または受動的盗聴対策のみの暗号化で送信され、アクティブな傍受には無防備です。添付ファイルは受信者のメールボックスに暗号化なしで無期限に保存されることも多く、長期的な漏洩リスクとなります。

イスラエル企業は、暗号化・受信者認証・自動有効期限設定を強制するセキュアファイル共有プラットフォームにメールを置き換えています。組織が説明可能性レポートを規制当局と共有する場合、コンプライアンス担当者がプラットフォームにファイルをアップロードし、受信者のメールアドレスと有効期限を設定します。受信者は、MFAによる認証後にのみアクセスでき、ファイルは転送中・保存中ともに暗号化され、アップロード・アクセス・有効期限の各イベントが改ざん不可能な監査ログに記録されます。

セキュアファイル交換プラットフォームは、データ損失防止システムと連携し、分類ベースのポリシーを強制します。ファイルに機密プロジェクトや顧客導入に関連するキーワードが含まれる場合、追加承認を必須としたり、自動的に機密部分をマスキングすることも可能です。

継続的なAI運用に組み込む改正13号コンプライアンス

改正13号のコンプライアンスは一度きりの認証ではなく、継続的なAI開発・運用ワークフローに統合すべき運用要件です。モデルが新しいデータで再学習される場合や、追加顧客への導入、リスク対応のためのアップデート時にも、初回導入時と同じレベルのガバナンス・説明可能性・監査対応力を維持しなければなりません。

継続的なコンプライアンスは、AIライフサイクルの重要な意思決定ポイントで自動ポリシー強制から始まります。データサイエンティストが再学習ジョブを開始する際、MLOpsプラットフォームは新しいデータセットがガバナンス委員会で承認され、データ出所記録が存在するかを自動チェックします。モデルが検証を通過し本番環境に昇格する際は、自動的に説明可能性レポートを生成し、導入イベントをログに記録、コンプライアンスチームに通知します。

継続的なコンプライアンスには、導入済みモデルの性能劣化・バイアスドリフト・異常挙動のモニタリングも含まれます。モデルの精度が閾値を下回った場合や、バイアス指標が許容範囲を超えた場合、モニタリングシステムがアラートを発し、ガバナンス審査をトリガーします。

MLOpsパイプラインへのガバナンスチェックポイントの組み込み

MLOpsパイプラインは、AIモデルのトレーニング・検証・導入プロセスを自動化します。改正13号のコンプライアンスには、これらのパイプラインにガバナンスチェックポイントを組み込み、自動化による説明責任要件の抜け漏れを防ぐことが求められます。

最初のチェックポイントはデータセット取り込み時で、トレーニングデータに完全な出所メタデータが付与され、ガバナンス委員会で承認され、越境移転要件に適合しているかを検証します。2つ目はモデル学習後で、説明可能性指標が最低基準を満たし、バイアステスト結果が許容範囲内かを評価します。3つ目は本番導入前で、ガバナンス委員会によるモデル審査・最新ドキュメントの整備・影響を受ける顧客への通知が完了しているかを確認します。

イスラエルAI輸出企業における改正13号コンプライアンスの競争優位性

改正13号への堅牢なコンプライアンスを実現したイスラエルのテクノロジー企業は、透明性・説明責任・規制対応力を重視する国際市場で競争優位を獲得できます。AIベンダーを評価する企業は、コンプライアンス機能を選定基準に組み込み、非コンプライアントベンダーとの取引が将来的なリスクとなることを認識しています。

コンプライアンスによる差別化は、マーケティング上の主張だけでなく、顧客や規制当局が確認できる検証可能な証拠にまで及びます。イスラエル企業は、コンプライアンス認証、第三者監査レポート、透明性ドキュメントを公開し、改正13号や関連フレームワークへの準拠を証明します。顧客が監査や規制調査に直面した際には、AIシステムの開発・検証・導入プロセスを説明する証拠パッケージをベンダーから取得できます。

コンプライアンスによる競争優位は、契約交渉にも反映されます。顧客は、ベンダーが改正13号コンプライアンスを維持し、バイアステストや再学習を継続的にサポートし、監査証拠を要請時に提供する契約上のコミットメントを求める傾向が強まっています。ガバナンスインフラやセキュアな通信プラットフォームに投資しているイスラエル企業は、カスタム開発や大きな運用負担を伴わずにこれらの要件を満たすことができます。

まとめ

改正13号のAI説明責任規定を乗り越えるイスラエルのテクノロジー企業は、モデル開発・越境データ移転・セキュアな通信ワークフローにまたがる統合的なデータガバナンスがコンプライアンスの要であることを認識しています。説明可能性・データ出所・監査対応力を個別に扱う分断的アプローチでは、規制当局が求める一貫性ある証拠パッケージを構築できません。組織は、ガバナンスポリシーを一貫して強制し、改ざん不可能な監査証跡を自動生成し、機密性の高いコンプライアンス成果物をライフサイクル全体で保護する統合プラットフォームを導入する必要があります。

国際市場にサービスを提供するイスラエル企業は、改正13号要件をGDPRの説明責任原則、業界固有フレームワーク、契約義務と整合させることで、複数のステークホルダーを満足させる単一のガバナンス体制を構築できます。越境移転ワークフローでは、標準契約条項などの法的保護策と、暗号化ファイル交換・地理的ルーティング制限などの技術的管理策の双方に対応する必要があります。監査対応力は、ガバナンス決定とデータ出所イベント、通信活動を結びつける改ざん不可能な証拠の生成に依存します。

今後、AI説明責任を規定する規制環境は各国で急速に収斂しつつあります。改正13号の中核義務（説明可能性・データ出所・文書化されたガバナンス）は、EU AI法案や米国連邦AIフレームワーク案、金融・医療規制当局の業界ガイダンスにも反映されつつあります。AIシステムがより自律的になる中、規制当局は一時的な文書化要件を超え、継続的・リアルタイムな説明可能性や動的バイアス監視を求める方向にシフトしています。こうした進化する基準に対応できるガバナンスインフラを今から整備するイスラエルAI輸出企業は、将来的な要件拡大にも大規模なアーキテクチャ変更なしで対応できる一方、手作業や事後的なコンプライアンスに依存する競合他社は、商業的・規制的リスクの増大に直面することになります。

KiteworksプライベートデータネットワークによるAI説明責任ワークフローのセキュリティ

改正13号AI説明責任規定に対応するイスラエルのテクノロジー企業には、安全な通信、改ざん不可能な監査証跡、コンテンツ認識型コントロールを統合したプラットフォームが求められます。Kiteworksプライベートデータネットワークは、組織内外のすべてのファイルを管理する強化された仮想アプライアンスを提供し、ゼロトラスト・セキュリティとコンテンツ定義ポリシーを強制し、すべての通信イベントに対するフォレンジック監査ログを生成することで、この要件に対応します。説明可能性レポート、バイアステスト結果、ガバナンス記録、データ出所メタデータを規制当局・顧客・第三者監査人と共有する際も、Kiteworksは機密性の高いコンプライアンス成果物を傍受・改ざん・不正アクセスから保護し、誰がいつどのコンテンツにアクセスしたかを完全に可視化します。

Kiteworksは、セキュアなファイル転送、セキュアマネージドファイル転送、Kiteworksメール保護ゲートウェイ、API連携を単一プラットフォームに統合し、統一ポリシーと監査証跡を実現します。AIガバナンス委員会がモデル導入を承認し、コンプライアンスチームが欧州顧客と最新ドキュメントを共有する際、Kiteworksを利用してファイルをAES-256暗号化（保存時）、TLS 1.3（転送時）で暗号化し、受信者認証・有効期限設定・通信とガバナンス決定を紐付けた改ざん不可能な監査ログ生成を行います。プラットフォームは、送信通信の内容を検査し、機密キーワードや分類ラベルを特定して適切な暗号化・アクセス制御を自動適用するデータ損失防止ポリシーも強制します。

Kiteworksは、SIEM、SOAR、ITSMプラットフォームと連携し、インシデント対応やコンプライアンス報告を効率化します。規制当局から改正13号コンプライアンス証拠の提出を求められた際、コンプライアンスチームはKiteworksの監査台帳を検索し、特定AIシステムに関連するすべての通信を日付範囲・受信者でフィルタし、安全なレポートとしてエクスポートできます。プラットフォームのコンプライアンスマッピング機能は、通信を改正13号、GDPR、業界固有基準などの規制フレームワークと自動的に紐付けます。

Kiteworksの導入モデルは、防衛・情報機関向けに事業を展開するイスラエル企業の特有のセキュリティ要件にも対応します。Kiteworksは、オンプレミス仮想アプライアンス、プライベートクラウドインスタンス、FedRAMP High-readyクラウドサービスとして導入でき、機密性の高いコンプライアンス成果物を承認済みセキュリティ境界内に保持できます。プラットフォームのゼロトラスト・アーキテクチャは、すべてのユーザー・デバイス・アプリケーションを認証し、データの機密性に応じて暗号化・監査ログを強制します。

Kiteworksプライベートデータネットワークが、貴社のAI説明責任ワークフローをどのようにセキュアにし、機密性の高いコンプライアンス成果物にゼロトラストコントロールを適用し、改正13号要件を満たす改ざん不可能な監査証跡を生成できるかについては、カスタムデモを今すぐご予約ください。