AI OCRのセキュリティを比較検討するための判断基準｜安心して導入するための視点とは

AI OCRは、請求書処理や申込書入力などの業務を大きく効率化できる技術として、多くの企業で導入が進んでいます。一方で「重要データをクラウドに送って本当に大丈夫なのか」「個人情報や機密情報がAIの学習に使われないか」といったセキュリティ面の不安から、導入に踏み切れない企業も少なくありません。

本記事では、AI OCRのセキュリティを考えるうえで押さえておきたいポイントを整理し、自社にとって安心して使えるかどうかを判断するための視点を紹介します。

AI OCRの普及が進む一方で高まるセキュリティ課題とは

AI OCRは、クラウド型サービスの普及により導入のハードルは下がった一方で、文書データを外部環境に送信することへの不安も顕在化してきました。

AI OCRが身近になるほど、セキュリティをどう考えるかが導入判断の重要なポイントになっています。

業務効率化を支えるAI OCRの急速な普及

請求書処理や申込書入力など、紙文書が多い業務においてAI OCRは強力な効率化手段として広がっています。クラウド型サービスの増加により、初期コストを抑えて短期間で導入できる点も普及を後押ししています。

一方で「手軽に使える」ことが、そのままセキュリティ上の安心につながるとは限らない点が見落とされがちです。

クラウド化によって顕在化する新たな不安

AI OCRの多くは、文書データをクラウドへ送信して処理します。そのため、下記のような疑問が生まれます。

• データがどこに保存されるのか
• 処理後も残り続けないのか
• AIの学習に使われないのか

特に個人情報や取引情報を含む文書では、従来のOCR以上にデータの扱い方が問われるようになっています。

「使える」だけでなく「安心して使える」ことが求められる時代へ

現在のAI OCR導入では、精度やスピードに加えて「どこまで安全に使えるか」が重要な判断基準になっています。金融・保険・物流など、機密性の高い文書を扱う業界ではなおさらです。

AI OCRは便利なツールである一方、セキュリティ設計を理解せずに導入するとリスクを抱え込む可能性があります。この点を押さえることが、次の検討ステップにつながります。

クラウド型AI OCRで発生しやすいリスク

クラウド型AI OCRは便利な一方、文書データを外部で処理する特性があります。データの扱い方や運用次第では、想定外のリスクが生じることもあります。本章では代表的な注意点を整理します。

処理後も残る可能性がある「データ保持」のリスク

クラウド型AI OCRでは、文書データを一時的にサーバーへ送信して処理するケースが一般的です。その際、処理後のデータがどの程度保存されるのかはサービスごとに異なります。

データが長期間保持される設計の場合、万が一の情報漏えいや不正アクセス時の影響範囲が大きくなります。そのため「処理が終わった後、データはどうなるのか」という点は、最初に確認すべき重要なリスク要素です。

AIの精度向上と引き換えに生じる「学習利用」の懸念

AIサービス全般では、入力データの取り扱い方について、設計や利用規約によって方針が分かれています。中には、モデル改善や精度向上を目的として、入力データを学習用途に利用する設計を採用しているサービスも存在します。このような設計は技術的には合理的ですが、企業文書や個人情報を含むデータを扱う場合、利用者側がどこまで想定していたかという点が問題になることがあります。

学習利用が問題として認識された事例（音声AI SaaS）

AI OCRとは異なる分野ではありますが、音声認識を提供するSaaSの分野では、入力データの学習利用が後から注目された事例があります。このケースでは、利用者が入力した音声データが、モデルの精度向上を目的とした学習データとして扱われ得る設計になっていました。

サービス自体は正常に稼働しており、データが外部に公開されたわけでもありませんでしたが、利用規約をあらためて確認した際に、学習利用の可能性があることを十分に認識していなかった利用者がいた点が問題として取り上げられました。

結果として、「データは安全に処理されている」という認識と、「学習用途として利用される余地がある」という設計との間に、理解のズレがあったことがリスクとして受け止められることになりました。

（参考事例）
Computerworld
▶ Enterprise note-taking apps face legal scrutiny as Otter hit with privacy suit

AI OCRにおいて確認しておきたい視点

AI OCRは音声認識とは扱うデータの種類や用途が異なります。一方で、「入力データを外部のAIサービスで処理する」という構造は共通しています。

そのため、AI OCRを検討する際には、処理後にデータが保存されるかどうかだけでなく入力データが学習用途に使われない設計になっているかどうかを、仕様やポリシーとして確認できるかという視点を持っておくことが重要になります。

運用ミスで起こりうる「誤送信・取り違え」のリスク

クラウド型AI OCRでは、複数の企業や部署のデータを同時に扱う環境が一般的です。そのため、設定ミスや運用ミスがあると、文書の取り違えや誤送信が発生するリスクがあります。

これはシステムの性能というより、データ管理や識別の仕組みが十分かどうかに左右される問題です。セキュリティ対策は「外部攻撃」だけでなく、「内部で起こりうる事故」も含めて考える必要があります。

高セキュリティを求める企業がAI OCRを選ぶ際に重視すべきポイント

高いセキュリティが求められる企業では、AI OCRの選定において精度や価格だけでは判断できません。本章では、安心して導入するために押さえておきたい考え方と判断の視点を整理します。

企業がAI OCR導入時に感じやすい代表的な不安

AI OCRの導入を検討する企業が最初に直面する不安は、「本当に安全に使えるのか」という一点に集約されます。業務効率化や人手不足の解消といったメリットが理解されていても、文書データを外部のシステムに預けることに対する心理的なハードルは依然として高いのが実情です。

具体的には、以下のような点があります。

• 文書データが社外に出ることへの抵抗感
• 個人情報や機密情報が適切に管理・保護されるのか
• 万が一の事故が起きた場合に社内外へ説明責任を果たせるのか

これらの不安は、「技術的に安全かどうか」だけでなく、「自社として責任ある運用ができるか」という視点から生まれるものです。

また、AI OCRは一度導入すると業務フローの中核に組み込まれるケースが多く、後から簡単に切り替えられない点も不安を強める要因になります。導入前の段階でデータの扱い方や運用ルールを十分に理解し、社内で合意形成できるかどうかが、安心して活用できるかを左右します。そのため、多くの企業では「導入後に困らないか」という長期的な視点での検討が欠かせません。

業界によって異なる許容できないリスクのライン

金融・保険・物流などの業界では、扱う文書そのものが高い機密性を持っています。口座情報や契約内容、配送先や取引履歴といった情報は、外部に漏れた場合の影響が大きく、企業の信頼や事業継続に直結するリスクをはらんでいます。そのため、一般的な社内資料や簡易な帳票とは、求められる安全性の水準が大きく異なります。

こうした業界では、単に「トラブルが起きにくい」設計では不十分です。万が一を前提としたリスク管理が求められ、「問題が起きない前提で設計されているか」「起きた場合に被害を最小限に抑えられるか」といった視点が重要になります。特にAI OCRのように文書データを外部環境で処理する仕組みでは、設計段階でどこまでリスクを排除できているかが問われます。

その結果、これらの業界では、業務効率化の効果だけでなく、セキュリティ要件をどこまで満たせるかが導入可否を左右します。AI OCRは便利なツールである一方、業界ごとに異なる「許容できないリスクのライン」を正しく理解し、それを超えない設計かどうかを見極めることが不可欠です。

機能や精度だけでは判断できない選定の視点

AI OCRを選ぶ際、認識精度や価格は分かりやすく、比較もしやすいポイントです。実際、多くの製品紹介や比較資料でも、精度やコストが前面に押し出されています。しかし、高いセキュリティ水準が求められる業務では、それだけを基準に判断するのは十分とは言えません。

重要なのは、AI OCRがどのような考え方で設計されているかを理解することです。

• 文書データの取り扱い方が明確に説明されているか
• セキュリティ設計の前提やポリシーが公開されているか
• 自社の業務フローや運用ルールに耐えられる仕組みになっているか

上記のような視点を持つことで、表面的なスペックだけでは見えない違いが見えてきます。

これらの情報が整理されていれば、導入後に「想定していなかった使われ方をしていた」「運用上の制約が多かった」といったギャップを防ぐことができます。高セキュリティを求める企業にとって、AI OCRの選定は機能比較ではなく、安心して業務に組み込めるかどうかを見極めるプロセスだと言えるでしょう。

AI OCRに求められるセキュリティ対策の方向性

AI OCRのセキュリティを考える際には、個別の機能や対策を確認する前に、どのような考え方で設計されているかを整理しておくことが重要です。文書データの扱い方やリスクの捉え方によって、求められる対策の方向性は大きく変わります。本セクションでは、企業がAI OCRを検討するうえで押さえておきたい、セキュリティ対策の基本的な考え方を整理します。

セキュリティ要件は「守りたい情報」から逆算する

企業がAI OCRに求めるセキュリティ対策は、「どんな情報を扱うか」によって決まります。個人情報、契約情報、取引データなど、業務で扱う文書の性質によって、許容できるリスクは異なります。

そのため、まず重要なのは「この文書データは、どこまで外部に出してよいのか」「処理後はどうあるべきか」を整理することです。AI OCRのセキュリティは、技術ありきではなく、業務要件から考える必要があります。

リスクを最小化するための代表的な考え方

業界全体で共通して求められているセキュリティ対策の方向性には、いくつかの典型的なパターンがあります。いずれも、AI OCRの利便性を活かしながら、文書データに関するリスクを最小限に抑えることを目的とした考え方です。

• データを保持しない設計（非保持）
  OCR処理に必要な最小限の時間だけデータを扱い、処理完了後は保存しない設計です。これにより、万が一システムに不正アクセスが発生した場合でも、漏えいする情報自体を極力減らすことができます。データを「守る」以前に「残さない」という発想が、この対策の基本です。
• AI学習に利用しないポリシー（非学習）
  OCR処理に使われた文書データを、AIモデルの精度向上や再学習に利用しないことを明確にする考え方です。これにより、業務文書や個人情報が意図せず二次利用されるリスクを回避できます。利用規約や運用方針として明示されているかどうかが、重要な確認ポイントになります。
• 処理後の即時削除
  技術的な理由で一時的な保存が発生する場合でも、処理完了後に自動的かつ速やかにデータを削除する仕組みです。保存期間を最小化することで、管理ミスや内部事故による情報漏えいの可能性を低減できます。

これらの対策はいずれも、「データをできるだけ残さない」「不要な用途に使わせない」という共通の思想に基づいています。AI OCRを安全に活用するためには、こうした方向性が設計段階から組み込まれているかを確認することが重要です。

事故を防ぐための運用・前処理という視点

セキュリティ対策というと、外部からの不正アクセスや情報漏えいといった「攻撃への備え」が注目されがちです。しかし、AI OCRの運用においては、それと同じくらい人や運用に起因する事故を防ぐ視点が重要になります。実際の現場では、設定ミスや取り扱いの誤りによって情報が誤って送信されるケースも少なくありません。

その代表的な考え方が、次のような仕組みです。

• データ識別管理による取り違え防止
• 指定文字列を外部に送らないマスク処理

文書ごとに識別情報を付与し、処理単位を明確に管理することで、別の文書や別企業のデータが混在するリスクを低減できます。また、個人番号や特定の識別情報を送信前に除外するマスク処理は、万が一の誤送信時にも影響を最小限に抑えるための有効な手段です。

AI OCRにおけるセキュリティは、「侵入されない仕組み」を作るだけでは不十分です。「間違って送らない、混ざらない、漏らさない」という運用前提まで含めて設計されているかどうかが、安心して業務に組み込めるかを左右します。こうした運用・前処理の視点は、高セキュリティを求める企業ほど重要になると言えるでしょう。

データ保護を強化するための代表的な仕組みと実装例

AI OCRのセキュリティを考えるうえでは、「非保持」「非学習」「即時削除」「誤送信防止」「マスク処理」といった考え方がよく挙げられます。ただし、これらを言葉として理解するだけでは、実際に安全に利用できるかどうかを判断することはできません。

重要になるのは、これらの考え方がAI OCRの内部構造としてどのように実装されているかです。ここでは実装例の一つとして、AI JIMY Paperbot が採用しているセキュリティ設計を取り上げ、設計思想と具体的な仕組みの関係を整理します。

非保持・即時削除を前提とした処理設計

AI JIMY Paperbotでは、OCR処理に必要な間だけ文書データを処理領域に読み込み、処理完了後に文書データを保持しない構成を採用しています。文書データをファイルやデータベースに保存する前提を置かず、処理が終わった時点で破棄する設計です。

文書データを保存先に書き込まない構成では、不正アクセスが発生した場合でも、第三者が参照できる文書データが残りにくくなります。情報漏えい対策を「厳重に管理する」方向で考えるのではなく、漏えい対象となるデータを残さないという考え方を設計に反映しています。

AI学習に利用しないためのモデル分離設計

AI OCRの利用にあたっては、入力した文書データがAIモデルの学習に使われるかどうかを懸念する企業も少なくありません。AI JIMY Paperbotでは、OCR処理に利用するモデルと学習・検証を行う環境を分離する構成を取っています。

OCR処理で扱われた文書データは、モデル改善や再学習に利用されない仕組みです。「学習に使わない」という運用ルールに依存せず、学習用途へ流れない構造をあらかじめ作ることで、意図しない二次利用を防いでいます。

誤送信・取り違えを防ぐための識別管理

クラウド型AI OCRでは、複数の文書や複数の業務が同時に処理される環境が一般的です。そのため、外部攻撃だけでなく、設定ミスや運用ミスによる文書の取り違えや誤送信も考慮する必要があります。

AI JIMY Paperbotでは、文書や処理単位ごとに識別情報を付与し、処理対象を明確に管理しています。処理単位を識別情報で管理することで、別の文書や別業務のデータが混在するリスクを抑えています。

マスク処理による情報流出リスクの低減

AI OCRでは、文書全体をそのまま外部に送信する必要がないケースもあります。AI JIMY Paperbotでは、OCR処理に不要な個人番号や特定の識別情報を、送信前に除外するマスク処理を行うことができます。

送信前に特定情報を除外しておくことで、仮に誤送信が発生した場合でも、外部に流出する情報量を抑えることが可能です。完璧な運用を前提にせず、事故が発生した場合の影響を小さくする設計として位置付けられています。

実装例から整理できるAI OCR選定の視点

AI JIMY Paperbotのセキュリティ設計は、特定の機能を追加することで成立しているものではありません。文書データをどの範囲で扱い、どの時点で破棄し、どの用途に使わないのかという前提条件を明確にし、その前提をシステム構造として反映しています。

この実装例を踏まえると、AI OCRを選定する際に確認すべき視点を整理できます。

• 非保持や非学習といった方針が、サービス説明として記載されているかどうか
• 文書データの取り扱い方が、どのような構成によって実現されているか
• 運用ミスや誤送信が起きた場合を想定した設計が組み込まれているか

これらの観点を確認することで、表面的な機能や精度の比較にとどまらず、自社の業務要件やセキュリティ基準に照らして、安心して業務に組み込めるAI OCRかどうかを判断しやすくなります。

【参考情報｜公式ナレッジ】

AI JIMY Paperbotにおけるセキュリティ設計や文書データの取り扱い方については、公式ナレッジとして詳細が公開されています。

本記事では考え方と全体像に絞って説明していますが、具体的な仕様や前提条件を確認したい場合は、公式ナレッジを参照すると理解が深まります。

▶ AI JIMY Paperbot セキュリティ設計に関する公式ナレッジ
https://knowledge.aijimy.com/knowledge-base/211/

自社の環境に合わせて選びたいインフラ・接続方式

AI OCRの安全性は、機能や仕組みだけでなく、稼働するインフラや通信経路にも左右されます。本章では、自社の環境やセキュリティ要件に応じて検討すべき基盤と接続方式の考え方を整理します。

セキュリティは「サービス」だけでなく「基盤」で決まる

AI OCRのセキュリティを考える際、機能や仕組みに目が向きがちですが、それらを支えるインフラ環境も同じくらい重要です。どれだけ対策が施されたAI OCRであっても、稼働する基盤や通信経路が適切でなければ、十分な安全性は確保できません。

自社の業務環境に合ったインフラを選ぶことが、安心して利用するための前提条件になります。

信頼できるクラウド基盤とデータセンターの重要性

クラウド型AI OCRでは、どのクラウド基盤上でサービスが提供されているかが一つの判断材料になります。一般的には、AzureやAWSといった大手クラウドサービスは、高い可用性とセキュリティ対策を前提に設計されています。

また、データセンターがISO27001などの国際的なセキュリティ基準に準拠しているかも重要です。これは「運用体制として安全性が担保されているか」を確認する指標になります。

通信経路を制御するためのVPN・閉域網という選択肢

文書データをクラウドへ送信する以上、通信経路の安全性も無視できません。VPNや閉域網を利用することで、インターネット上に直接データを流さず、限定された経路で通信することが可能になります。

特に機密性の高い文書を扱う企業では、こうした接続方式を選択できるかどうかが、AI OCR導入の可否を左右するケースもあります。セキュリティ要件に応じて、接続方式まで含めて検討する視点が求められます。

まとめ

AI OCRは、紙業務の効率化や人手不足の解消に役立つ一方で、文書データを外部環境で処理するという特性があります。そのため、特に個人情報や取引情報を扱う企業では、利便性や認識精度だけを理由に導入を判断することはできません。

安心してAI OCRを活用するためには、仕組みを正しく理解し、自社の業務要件に照らして判断することが重要です。データを保持しない設計か、学習用途に利用されないか、処理後に削除されるか、誤送信や取り違えを防ぐ仕組みが備わっているかといった観点を整理することで、セキュリティ面のリスクを具体的に確認できます。

AI OCRの導入を検討する際は、こうした視点を踏まえ、自社にとって安心して業務に組み込めるサービスかどうかを見極めてみてください。