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2026-08-10

Claudeのコンプライアンスを検証！機密情報の取り扱いを確認してみた

Yuzuki Amano

⚙️Claude Compliance APIとは？役割と主要機能
🛡️YoomはClaudeと連携し業務を自動化できます
🔐Claude EnterpriseとPlatformのセキュリティ機能を比較
🚀外部ツールでClaudeのコンプライアンス体制を強化する方法
🧪Claudeのセキュリティ設定とコンプライアンスを検証
⚠️Claude導入時の注意点とコンプライアンス上の課題
📝まとめ
🔄Yoomでできること

Claudeの導入を検討する企業にとって、機密情報の取り扱いとセキュリティ基準への適合は避けて通れない課題です。
特に、従業員が意図せず重要データをAIに入力してしまうリスクをどう制御するかは、情報システム担当者やセキュリティ責任者にとって最大の懸念事項といえるでしょう。
本記事では、ClaudeのCompliance APIやEnterpriseプランの活用方法、そして外部ツールと連携した高度なガバナンス体制の構築について詳しく解説します！

⚙️Claude Compliance APIとは？役割と主要機能

Claude Compliance APIは、組織がClaudeの利用状況を透過的に把握し、コンプライアンス要件を満たすために提供されている強力なインターフェースです。
主にエンタープライズレベルでのガバナンス強化を目的として設計されており、ログの取得から外部システムとの連携まで幅広い機能を備えています。

▼アクティビティフィードによる操作ログの取得

アクティビティフィードは、組織内のユーザーがClaude上で行った主要な操作を時系列で記録する機能です。例えば、以下のようなメタ情報を取得できます。

誰がいつ操作したか
どのプロジェクトにアクセスしたか
どのような設定を変更したか

これにより、不正アクセスの兆候や、社内規定に反する操作を早期に発見することが可能になります。取得したログはJSON形式でエクスポートでき、既存のSIEM（セキュリティ情報イベント管理）ツールへの取り込みもスムーズに行えます。

▼コンテンツ監査による会話内容の確認

コンテンツ監査は、さらに踏み込んでユーザーとClaudeの間で交わされた会話内容やアップロードされたファイルの内容を確認するための機能です。

機密情報が含まれていないか
コンプライアンス違反にあたる指示がなされていないか

このような内容を事後的に検証できます。
Claude Enterpriseでは、会話内容に加えてアップロードされたファイルやプロジェクトの情報も確認でき、組織全体でのデータの安全性を担保するための強力な「監査の目」として活用できます。

▼API連携による外部セキュリティツールとの統合

Compliance APIは単体での利用だけでなく、外部のセキュリティソリューションと統合することで真価を発揮します。
CASB（Cloud Access Security Broker）やDLP（Data Loss Prevention）ツールと連携させることで、Claude上のアクティビティやコンテンツを継続的に監視し、リスクの検知やアラート通知につなげられます。
Anthropic社は主要なセキュリティプロバイダーとの連携を強化しており、既存のインフラを活かしたままClaudeのガバナンスを統合管理できる点が大きなメリットです。

🛡️YoomはClaudeと連携し業務を自動化できます

Claudeを日々の業務に導入する際、情報の要約やメールの下書き作成など、便利な反面で「プロンプトを毎回入力する」「結果を別のツールに転記する」といった細かな手作業が発生しがちです。
そんな問題もYoomなら解決できます！

[Yoomとは]

たとえば、Outlookで特定の件名のメールを受信したら、Anthropic（Claude）で要約しSlackで通知するといったことも可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

Outlookで特定の件名のメールを受信したら、Anthropic（Claude）で要約しSlackで通知する

試してみる

■概要
日々受信する大量のメール、特に長文の内容把握に時間を要していることはないでしょうか。このワークフローを活用すれば、Outlookで特定のメールを受信した際に、その内容をAnthropic（Claude）が自動で要約し、指定のSlackチャンネルへ通知できます。Anthropic（Claude）によるメール要約を自動化することで、情報確認の時間を短縮し、重要な内容の見落としを防ぎます。
■このテンプレートをおすすめする方
大量のメールの中から重要な情報を素早く把握したいと考えているビジネスパーソンの方
Anthropic（Claude）を活用したメール要約で、日々の情報収集を効率化したい方
チーム内での情報共有を迅速化し、対応漏れを防ぎたいプロジェクトマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット
Outlookで受信したメールを自動で要約するため、長文メールを読む手間を省き、情報確認にかかる時間を短縮できます。
Anthropic（Claude）がメールの要点を抽出して通知するため、重要な内容の見落としや確認漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、Outlook、Anthropic（Claude）、SlackをYoomと連携します。
次に、トリガーでOutlookを選択し、「特定の件名のメールを受信したら」というアクションを設定し、対象のメールを定めます。
次に、オペレーションでAnthropic（Claude）の「テキストを生成」アクションを設定し、受信したメール本文を要約するように指示します。
最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、生成された要約を指定のチャンネルに通知します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Outlookのトリガー設定では、どのフォルダを監視するか、また件名にどのようなキーワードが含まれるメールを対象にするかを任意で設定できます。
Anthropic（Claude）での要約設定では、使用するモデルや要約の文字数、そして「箇条書きで」といった要約の指示（プロンプト）を自由にカスタマイズできます。
Slackへの通知設定では、メッセージを送るチャンネルを自由に選択できるだけでなく、要約結果と合わせて件名や送信者などの情報も本文に含めることが可能です。
■注意事項
Outlook、Anthropic（Claude）、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。

詳細を見る  試してみる

Google スプレッドシートに行が追加されたら、AIワーカーでAnthropic（Claude）によるプロスペクトリサーチを行い結果を反映する

試してみる

■概要
営業リストへの情報追加後、一件ずつ企業情報をリサーチする作業に手間を感じていませんか？手作業でのリサーチは時間がかかるだけでなく、情報の質にばらつきが生じることもあります。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに行が追加されたら、AIワーカーがAnthropic（Claude）によるプロスペクトリサーチを自動で実行し、結果を反映させることが可能になり、リサーチ業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで営業リストを管理しているインサイドセールスや営業担当者の方
Anthropic（Claude）を活用し、手作業で行っているプロスペクトリサーチを自動化したい方
営業リサーチの質を均一化し、チーム全体の生産性を向上させたいマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートに行を追加するだけで自動でリサーチが実行されるため、これまで手作業に費やしていた時間を他のコア業務に充てることができます。
AIが一定の基準でリサーチを行うため、担当者による情報の質や量のばらつきを防ぎ、営業アプローチの標準化と質の向上に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、Anthropic（Claude）とGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Google スプレッドシートの追加行の情報を基にプロスペクトリサーチや営業戦略の立案を行い記録するための指示を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定では、どのファイルを対象とするかを示す「スプレッドシートID」と、どのシートを監視するかを示す「シート名」を任意で設定してください。
AIワーカーのオペレーションにおける調査や立案などの指示内容は、自由にカスタマイズしてください。
■注意事項
Google スプレッドシート、Anthropic（Claude）、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
AIワーカーで大容量のデータを処理する場合、処理件数に応じて膨大なタスクを消費する可能性があるためご注意ください。

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🔐Claude EnterpriseとPlatformのセキュリティ機能を比較

Claudeを利用する形態には、主にWeb UIを通じたEnterpriseプランと、API経由で利用するPlatformの2種類があります。
これらは提供されるセキュリティ機能や管理の範囲が異なるため、自社の要件に合わせた選択が必要です。

▼組織管理とアクセス制御の仕組み

Enterpriseプランでは、シングルサインオン（SSO）を利用して、ユーザーのログインやアクセス権限を一元管理できます。また、User、Admin、Owner、Primary Ownerといった標準ロールごとに権限を設定できます。

一方、Platform利用では、APIキーを中心に管理するため、キーの漏洩防止や定期的なローテーションなどを開発者側で行う必要があり、管理負荷が高くなる傾向があります。

▼データ保持と削除に関する仕様

Enterpriseプランの大きな特徴の一つは、管理者がデータの保持ポリシーを細かく設定できることです。法的な保存義務や社内規定に合わせて会話履歴の保存期間を設定でき、保存期限を過ぎたデータは自動的に削除する運用が可能です。

Platform利用では、送信したデータはデフォルトで学習に使用されません。また、標準的なMessages APIは会話履歴を管理する仕組みではないため、継続的な会話履歴を保存・参照したい場合は、呼び出し側のアプリケーションで実装する必要があります。なお、データの保持期間は利用するAPIや機能によって異なります。

▼契約形態による監査可能なデータの範囲

監査可能なデータの範囲においても、プランによる明確な差が存在します。
Enterpriseプランでは会話の内容まで含めた深い監査が可能ですが、標準的なPlatform利用では操作ログ（Activity Feed）の取得に留まり、具体的な会話内容を組織管理者が直接Compliance API経由で取得することは制限されています。
全社的な利用状況を詳細に可視化したい場合は、Enterpriseプランの選択が推奨されます。

🚀外部ツールでClaudeのコンプライアンス体制を強化する方法

Claudeの標準機能に加え、専門のセキュリティツールを併用することで、より盤石なガバナンス体制を構築できます。ここでは代表的な2つのサービスとの連携例を紹介します。

▼Cloudflareによる可視化とアクセス制御

Cloudflare CASBをClaude Compliance APIと連携することで、エンドポイントエージェントを導入せずに、Claude Enterprise内の情報をスキャンし、機密情報や設定上のリスクを可視化できます。
スキャン対象には、以下のような情報が含まれます。

プロジェクト
チャット
ファイル
設定

さらに、Compliance APIによる事後的な監査に加えて、Cloudflare GatewayやAccess、DLPなどのインライン制御を組み合わせることで、以下のような対応も可能になります。

未承認AIサービスの利用状況の把握
ネットワーク条件に応じたアクセス制御
機密情報を含むプロンプトの送信前ブロック（GatewayやDLPなどによって実現する制御）

▼Nightfall AIによる機密情報の検知と監査強化

Nightfall AIは、Claude Enterpriseのチャットやアップロードファイルをスキャンし、PII（個人情報）、ソースコード、秘密鍵などの機密情報を自動検知するDLPソリューションです。

Compliance APIと連携することで、以下のような対応が可能になります。

違反発見時の管理者への通知
該当する会話の特定
監査証跡の作成

これにより、情報漏洩リスクへの迅速な対応につなげられます。

🧪Claudeのセキュリティ設定とコンプライアンスを検証

ここでは、Claudeの無料プランにおいて、個人の設定範囲でどのようなセキュリティ対策が可能か、また組織利用を見据えた際の限界について実証します。

検証1：プライバシー設定とデータ学習の制限確認

無料プランでオプトアウト設定をすることで、以後の新しいチャットが将来のモデル学習に利用されないと説明されている範囲を確認しました。

▼検証プロセス

まずは、Claude.aiにログインし、設定から「プライバシー」を開き、「AIモデルの改善にご協力ください（Help improve our AI models）」のトグルをオフにします。

トグルをオフにしたうえで、新規チャットを開始し、ダミーの顧客情報（架空の氏名・住所・電話番号など）を入力して要約を依頼します。
その後、「このチャットで入力した情報は将来のモデル学習に利用されるか」を質問し、設定の効果に関するClaude側の説明を確認しました。

説明には、「他ユーザーへの流用はしない」「モデル学習への利用はプランと設定次第」「ただしフィードバックや安全性向上の目的では利用され得る」という整理が明確に示されており、一定の透明性は感じました。
一方で、学習や安全対策への具体的な利用状況はユーザーから直接は確認できないため、やはり機密情報は原則入力しない前提で運用すべきだと改めて感じます。

追加の検証で、いったんチャットを終了し、新しいチャットを立ち上げて「前のチャットで入力した顧客情報の内容を覚えているか？」と質問してみました。

まず、前チャットの具体的内容が参照されないことを確認できました。
内容としては、「過去の会話を記憶するメモリ機能は有効になっていない」旨の回答と、メモリ機能の設定方法に関する案内が返ってきました。

そこで、メモリ機能をオンに切り替えたうえで同様の質問を行ってみます。

出力結果は「メモリを確認しましたが、以前のチャットで顧客情報を記録した記録は見当たりませんでした」という回答となりました。
少なくとも今回の条件では、前チャットの具体的な顧客情報が「ユーザー向けメモリ」として保持・参照されることはありませんでした。

重要なのは、こうしたメモリ機能の挙動が、そのまま「モデル学習に利用されていない」ことの証拠にはならない点です。先ほどの説明にあった通り、

コンシューマー向けプランでは、設定でオプトインした場合に会話データがモデル学習に使われ得ること
フィードバックや安全性向上の目的では、別途データが利用される可能性があること

などは、UIや公式ドキュメントに依拠して理解するしかありません。

つまり、ユーザーが直接確認できるのは「自分の画面から見えるメモリ機能の挙動」と「プライバシー設定の説明」までであり、バックエンドでの学習の有無自体を完全に検証することはできません。その前提に立ったうえで、オプトアウト設定や社内ルールによる“入力する情報側のコントロール”が依然として重要であることが分かります。

検証2：セキュリティポリシーの解釈精度と自己点検の限界

自社利用を想定したダミーの「社内セキュリティ規定（抜粋）」を作成し、これをClaudeに読み込ませたうえで、事前に人間が「違反／グレー／問題なし」とラベル付けした複数のプロンプトを提示し、規定違反かどうかを判定させました。

なお、使用する社内セキュリティ規定には、個人情報を外部の生成AIサービスにアップロードすることを禁止する条文や、匿名化された集計データであれば業務に利用してよいとする条文などが含まれています。
▼検証に使用する「社内セキュリティ規定（抜粋）」

▼検証プロセス

はじめに、「社内セキュリティ規定（抜粋）」をClaudeにアップロードし「これから提示するプロンプトを『違反／グレー／問題なし』で判定し、根拠条文と理由を説明するように」と指示しておきます。

ここから、個人情報や規定の要約に関するプロンプト例を5つ提示します。

Claudeは、顧客リストの要約依頼のように明らかに規定に反するケースは「違反」と判定し、一方で、規定の要約や注意喚起メールの作成といった問題のないケースは「違反ではない」と適切に判定しました。また、判定の根拠として引用された条文も妥当な内容でした。
これらの結果から、セキュリティ規定を与えることで、ユーザーは自分のプロンプトが規定違反に当たるかどうかを、一定の精度でClaudeにセルフチェックさせられることが期待できます。

実際に、セキュリティ規定を読み込ませたチャット内で、「顧客の名前・住所・電話番号が含まれたリストを要約してほしい」と依頼すると、Claudeは「第3条2項では顧客の個人情報を外部生成AIサービスに入力することを禁じているため、この依頼には応じられない」といった趣旨の回答を返しました。

一方で、規定を読み込ませずに同様の依頼を行うと、少なくとも今回の検証環境では自動的に入力がブロックされることはなく、通常どおり要約が生成されてしまう挙動も確認できました。
このことから、Claudeは「ユーザーがセキュリティ規定を読み込ませ、自ら『これは規定違反か？』と問いかけた場合」には、ポリシー違反の自己点検ツールとして有効に機能する一方で、ユーザーの意思に反して機密情報の入力そのものを自動的に遮断する“強制力”を持つ仕組みではないことが分かります。
組織でClaudeを利用する際は、ユーザーによる自己点検だけでなく、運用ルールや管理者による監査などを組み合わせた運用がやはり重要です。

⚠️Claude導入時の注意点とコンプライアンス上の課題

Claudeは非常に優れたAIですが、企業導入にあたってはいくつかの注意点と、運用上のデメリットも理解しておく必要があります。

①管理者権限の設定と運用ルール

強力な監査機能を持つ管理者権限は、その取り扱い自体がリスクになり得ます。

誰にどの範囲の権限を与えるか
管理者の操作自体を誰が監査するか

といった「管理者の管理」ルールを明確に定める必要があります。
権限の乱用を防ぐため、特権IDの管理には十分な配慮が必要です。

②レート制限とパフォーマンスへの影響

Compliance APIには、親組織あたり「600リクエスト/分」のレート制限が設定されています（※Anthropic公式ドキュメントより）。大規模な組織で全ユーザーのログをリアルタイムに取得・処理する場合、この制限に達する可能性があります。そのため、ポーリング間隔を適切に設定したり、監視対象を重要なイベントに絞ったりするなど、効率的な監視設計が必要です。

📝まとめ

Claudeを安全に運用するには、Compliance APIを活用したログやコンテンツの監査と、Enterpriseプランによる組織的な管理が重要です。
無料プランは個人単位の設定が中心となるため、企業として利用状況を一括管理し、コンプライアンス要件に対応するには限界があります。API連携による外部セキュリティツールの活用を含め、多層的なガバナンス体制を整えることで、機密情報を守りながらAIの利便性を最大限に引き出しましょう！

🔄Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。