～安全な生成AI利用促進のため、Microsoft・Google・OpenAIの主要3プラットフォームを比較分析～

「安全なデジタル社会をつくり、日本を前進させ続ける。」をミッションと掲げる、株式会社エルテス（本社：東京都千代田区、代表取締役：菅原貴弘、証券コード：3967、以下「エルテス」）は、社会的に利用の進む生成AIについて、インシデント発生時に重要となる監査ログの収集性能を主要プラットフォーム別に比較した分析レポートを公開いたしました。
企業の安全な生成AI導入・活用の推進を後押しするため、Microsoft・Google・OpenAIの主要3プラットフォームのログ収集性能を分析・解説しています。生成AI導入検討の際にお役立ていただくほか、自社の生成AIが有事の際に十分な監査機能を備えているか、確認の機会としてぜひご活用ください。

    
■背景
警察庁の公表によると、営業秘密侵害事件の検挙件数は2013年の5件から2025年には約40件へと約10年で8倍に増加（※1）しており、元従業員による営業秘密の持ち出し事件が深刻な社会問題となっています。
2016年2⽉に内部脅威対策サービスの提供を開始して以来、業界のパイオニアとして延べ37万人におよぶ従業員の振る舞い分析データを蓄積してきたエルテスは、次世代の情報持ち出しルートとして「生成AIが不正を手助けする」という、AI時代の新たなリスクを懸念しています。外部媒体・電子メール・クラウドストレージという、従来の主な情報持ち出し経路は、いずれもログが残る前提で監視設計が組まれていました。しかし、利用状況の痕跡が残りにくい生成AIの台頭により、この前提が覆されつつあります。
こうした状況を受け、エルテスはこれまでのデータ分析で培った知見をもとに、生成AIのセキュリティ統制において求められるログ要件を整理し、主要3プラットフォームの比較分析レポートとして取りまとめました。


■ホワイトペーパーの主な内容

• 従来の情報漏洩対策では見えない生成AI利用のリスク
• 生成AIの監査ログ収集性能で確認すべき3つのポイント
• 各プラットフォーム（Microsoft・Google・OpenAI）の性格の違い
• 生成AIの監査ログだけでは見えないもの／レイヤを足したときのカバー範囲
• AIプラットフォーマーに求めること
• エルテスとして支援できること

 

▶「生成AIの監査ログ収集の性能が、今後の安全なAI利用の条件となる」のダウンロードページはこちら
https://eltes-solution.jp/whitepaper/ai-audit-log


＜参考情報＞
※1：警察庁生活安全局生活経済対策管理官「令和7年における生活経済事犯の検挙状況等について」はこちら
https://www.npa.go.jp/publications/statistics/safetylife/2026_nenpou_teisei.pdf


 


[エルテスグループ関連サイト]
デジタルリスク対策サービス一覧：https://eltes-solution.jp/
採用情報：https://eltes.co.jp/recruit
公式オウンドメディア「エルテスの道」：https://eltes.co.jp/ownedmedia
公式X（旧Twitter）：https://x.com/eltes_irpr