予防 vs. 検出: PII コスト格差
PII漏洩の予防コストと検出後の対応コスト。経済分析と意思決定フレームワーク。
GDPR第32条: AIツール監視とPII曝露
GDPR第32条の「技術的・組織的措置」の要件と、AI監視ツールを使用したPII曝露検知システムの構築。
リアルタイムPII予防: AIデータ漏洩
AIツール(ChatGPT等)へのデータ送信をリアルタイムで検出・ブロック。企業データの流出予防。
GDPR カスタマーサポート AI: カスタム識別子
カスタマーサポート部門がAIを利用する際のカスタム識別子(顧客ID、サポートチケット番号など)の保護。
プライバシー拡張の逆説：あなたのAIプライバシーツールが実際にデータを盗んでいるかどうかを見分ける方法
67%のAI Chrome拡張がユーザーデータを収集しています。2025年12月の事件では、プライバシーツールを装った拡張によって90万人のユーザーが危険にさらされました。2024年のGDPRの平均罰金は34%増加しました。あなたのプライバシーツールが信頼できるかどうかを評価するためのチェックリス...
サポートチームが知らない3.8のデイリーPII露出
ChatGPTを使用するすべてのサポートエージェントは、1日あたり平均3.8件の機密データをペーストしています。100人のチームの場合、これは毎日380件のGDPR露出インシデントに相当します。2024年のEU監査では、ChatGPTデータの63%にPIIが含まれていました。これはセキュリティの問...
90万人のユーザーが関与した悪意のある拡張機能事件後：安全なAIプライバシー拡張機能の選び方
2026年1月、90万人以上のユーザーがインストールした2つの悪意のあるChrome拡張機能が、30分ごとに完全なChatGPTおよびDeepSeekの会話を外部に流出させました。プライバシーのためにインストールしたツール自体が攻撃でした。こちらがセキュリティ検証チェックリストです。
なぜポリシートレーニングはChatGPTのPII漏洩を防げないのか — そして実際に機能する技術的制御とは
77%の企業AIユーザーがデータをチャットボットのクエリにコピー＆ペーストしています。アップロードされたファイルのほぼ40%にはPIIまたはPCIデータが含まれています。2025年3月に提案されたHIPAAセキュリティルールの更新は、年次暗号化監査を要求します。ブラウザレベルの技術的制御が唯一の信...
エンタープライズAIの逆説: 開発者にAIアクセスを提供しながらセキュリティホールを開かない方法
銀行はChatGPTを禁止しました。しかし、彼らの開発者は自宅からそれを使用しました。エンタープライズAIチャットボットに供給されるすべてのコンテンツの27.4%には機密データが含まれています（Zscaler...
CursorとClaudeを使用してコードベースを漏らさずに開発するためのガイド
Cursorはデフォルトで.envファイルをAIコンテキストに読み込みます。ある金融サービス企業は、独自の取引アルゴリズムがAIアシスタントに送信された結果、1200万ドルを失いました。2025年第4四半期にMCPの採用が340%急増しました — 開発者AIを安全にするアーキテクチャはこちらです。
FEMAから金融へ：技術的コントロールなしのAIポリシーが常に失敗する理由
77%の従業員がポリシーで禁止されているにもかかわらず、AIツールと機密の業務データを共有しています。政府の契約者がFEMAの洪水救済申請者データをChatGPTに貼り付けました。ポリシーだけではAIデータの露出を防ぐことはできません...
IDE対ブラウザ：チームが必要とする二層の開発者AIセキュリティスタック
開発者はAIを二つの環境で使用します：IDE（Cursor、VS Code）とブラウザ（Claude.ai、ChatGPT）。それぞれ異なる制御が必要です。2024年には3900万件のGitHub秘密情報漏洩が発生し、どちらの層も保護されていない場合に何が起こるかを示しています。
AI Chrome拡張機能の83%はセキュリティ監査を受けていない — 企業が知っておくべきこと
広範な権限を持つChrome拡張機能の83%は、セキュリティ監査を受けたことがありません（USENIX 2025）。企業の従業員の45%が未承認の拡張機能を使用しています。90万人のユーザーを持つ悪意のある拡張機能の事件は、監査されていないAI拡張機能が何を引き起こすかを示しています。
2024年における3900万件のGitHub秘密漏洩：なぜあなたのAIコーディングアシスタントが新たな攻撃ベ...
67%の開発者がコード内で秘密を誤って公開しています（GitGuardian 2025）。2024年にGitHubで3900万件の秘密が漏洩し、前年比25%増加しました。開発者がデバッグコンテキストをAIツールに貼り付けると、認証情報も一緒に漏洩します。
Vibe Coding とPII漏洩：誰も話さないセキュリティリスク
AI生成コードはめったにPII処理を含みません。73%のvibe-codedアプリは匿名化なしで機密データを処理しています。開発者が知る必要があること。
MCPサーバーセキュリティ2026：8,000が公開、492は認証なし
8,000以上のModel ContextProtocolサーバーが公開されています。492個はゼロ認証です。36.7%はSSRFに脆弱です。MCPツール呼び出しでPIIを保護する方法。
ブロック vs. 匿名化：2026年のブラウザDLP対応戦略
AIツールにPIIが到達するのを防ぐ2つの根本的に異なるアプローチ：ブロック（送信防止）対 匿名化（送信前の変換）。客観的な比較。
サムスンが1か月でChatGPTに独自のソースコードを3回流出させた理由
2023年4月、3つの異なるサムスンのエンジニアリングチームが独自のコードと機密データをChatGPTに貼り付けました。各事件は同じ技術的ギャップの異なる側面を明らかにし、業界全体でのAI禁止の波を引き起こしました。
JPMorgan、Goldman Sachs、Apple: 企業AI禁止が機能しない理由と実際に効果的な方法
企業AIチャットボットのコンテンツの27.4%が機密データを含んでおり、前年比156%の増加です。しかし、企業AIアクセスの71.6%は非企業アカウントを介して制御を回避しています。AI禁止の時代は終わりました。実際に効果的な方法はこれです。
90万人が危険にさらされた：あなたを監視していないAIプライバシー拡張機能の選び方
2026年1月、90万人以上のユーザーを持つ2つの悪意のあるChrome拡張機能が、30分ごとにChatGPTとDeepSeekの会話を外部に流出させていることが発覚しました。AI...
ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek向けBrowser DLP：2026年完全比較ガイド
従来のエンタープライズDLPはファイル転送とメール向けに設計されており、AIチャットボット向けではありません。このガイドはChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek向けのブラウザネイティブなデータ損失防止について説明しています。仕組み、存在するツール、ほとんどのDLPツールに欠け...
コピペ忘れ: 自動PII強調表示とコンプライアンス
ペーストボード(クリップボード)に貼り付けられたテキストのリアルタイムPII検出と自動強調表示。
スクリーンショット PII流出: 内部ツール GDPR
Slack、Confluence、メールなど内部ツールで共有されたスクリーンショットからのPII流出防止。
Confluence Wiki: 顧客PIIとスクリーンショット GDPR
AtlassianのConfluenceなどの内部Wikiに保存されたスクリーンショット内のPIIの自動検出と保護。
AI コーディングアシスタント: 本番環境でのPIIデータ漏洩
GitHub CopilotやGitHub Copilot X、Claude for Businessなどのコーディングアシスタントが、ソースコードに含まれた個人情報(PII)をどのように学習・処理するかの分析。
90万人のユーザーがAIチャットを盗まれた—あなたのもその一つでしたか？
2つの悪意のあるChrome拡張機能が90万人以上のユーザーからChatGPTの会話を盗みました。そのうちの1つはGoogleの「注目」バッジを持っていました。何が起こったのか、そして自分を守る方法は？
AIは現在、データ流出の第1ベクターです—対策はこちら
従業員の77%が機密データをAIツールに貼り付けています。GenAIは現在、すべての企業データ流出の32%を占めています。組織を守る方法を学びましょう。
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How we test
We run a full check suite on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
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What we never do
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Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
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Our founder note spells out why we started.
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- Open the web app and try a sample file.
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How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
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