ロールベースアクセス制御 (RBAC)

インフラ
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組織内のユーザーに個別に権限を付与する代わりに、職務に応じた「役割（ロール）」を定義し、それに基づいてAIモデル、データ、システム機能へのアクセス権限を体系的に制御するセキュリティ管理手法です。

別名
RBACRole-Based Access Control権限管理

詳しい説明

RBACは、ユーザー個人ではなく組織内の「役割（ロール）」を中心に権限をまとめて管理することで、セキュリティと運用効率を同時に確保する標準的なセキュリティモデルです。企業向けAIソリューションの導入時にRBACは不可欠であり、これはすべてのユーザーが同一の情報にアクセスできないように制限することで、RAG（検索拡張生成）環境における機密データの漏洩を防ぐためです。管理者は管理ツールへのアクセス、開発者はプロンプトエンジニアリングおよびモデルチューニング、一般ユーザーはサービスの利用といったように、権限を細分化して割り当てることができます。これにより「最小権限の原則（Principle of Least Privilege）」を実現し、無分別な高コストLLM呼び出しを制限してAPIコストを最適化し、企業の重要なプロンプト資産を安全に保護する役割を果たします。

ツール選定において重要な理由

企業向けのAIツールは社内文書と連携することが多いため、RBACがないと、下位の役職者が人事情報などの機密性の高いRAGデータにアクセスするリスクがあります。また、AIモデルによって利用単価が異なるため、職務に見合った適切な性能のモデルのみを使用するように制御することで、運用コストを削減する上でも極めて重要な役割を果たします。

確認すべき点

  • デフォルトで提供される役割（Admin、Userなど）に加えて、企業の特性に合わせたカスタム役割の作成が可能か？
  • 既存の社内アカウントシステム（SSO、Active Directoryなど）と連携して統合管理が可能か？
  • RAGデータソースごとにアクセス権限を個別に設定できるか？
  • 高コストモデルの使用権限を特定の役割だけに制限できるか？

実務での適用例

法務チームの役割（Legal Role）を持つユーザーは、AIを通じて社内の契約書データベースを検索できますが、マーケティングチームの役割（Marketing Role）を持つユーザーは、同じチャットボットを使用してもマーケティングガイドラインデータにのみアクセスできるように制限できます。

関連用語

RAG