既存のDLPポリシーをそのままClaudeへ：プルーフポイントの推論フック連携

可視化から防止へ。すでに信頼してお使いいただいているDLPポリシーを、サポート対象のClaudeの会話にも適用できるようになりました。これにより、最も機微なプロンプトを、モデルが目にする前に食い止めることができます。

 

AIにおけるデータ保護のギャップを解消する

 

導入が加速するにつれて、AIの利用状況とリスクは今後も変化し続けます。2026年5月、プルーフポイントはAnthropicのClaude Compliance APIとの統合を発表しました。これにより、セキュリティチームはサポート対象のClaudeとの会話を可視化し、それらに対して対処できるようになりました。たとえば、機微な内容が事後的に特定された場合に、フラグの付いた会話を削除するといった対応です。

これは可視化の面では大きな前進でしたが、依然としてギャップが残っていました。機微なデータは送信され、モデルによって処理され、場合によってはアクセスされたり利用されたりする可能性があり、そのすべてがセキュリティチームやコンプライアンスチームが特定して削除するよりも前に起きてしまうのです。このような状況では、セキュリティチームが介入する前に、機微な情報がすでに処理されてしまっているおそれがあります。

本日、プルーフポイントはお客様がこのギャップに対処できるよう支援します。これは、プルーフポイントの統合データセキュリティプラットフォームにおける制御ポイントの1つです。個人情報(PII)、ソースコード、規制対象の記録といった機微なデータが、メール、エンドポイント、クラウドを通じて不正に送信されるのを防ぐために使われてきたのと同じポリシーを、AIモデルに到達する内容に対しても適用できるようになります。Claudeは、これらの保護がサポートする最新の宛先です。プラットフォームとその背後にあるポリシーは、これまでと変わりません。

Anthropicは、プロンプトがモデルに到達する前にセキュリティチェックを実行できるよう、推論フック(inference hooks)を構築しました。プルーフポイントの推論フックとの統合は、既存のDLPポリシーをそのチェックに組み込むものです。これにより、機微なデータを含むプロンプトは、Claudeが処理する前に、設定されたポリシーに従ってリアルタイムでブロックされる可能性があります。

これが今重要である理由は次のとおりです。プルーフポイントの2026年版AIとヒューマンリスクの現状レポートでは、世界の組織のおよそ10社中9社がAIアシスタントをパイロット段階から先へ進めており、42%がすでにAIに関連する疑わしいインシデント、または確認済みのインシデントを経験していることが明らかになりました。ここで言いたいのは、AIはリスクが高すぎて導入できない、ということではありません。導入はすでに起きているのです。重要なのは、AIとのインタラクション領域が拡大する速度に追いつく形で、新たなAIとのインタラクション領域にまで制御を広げる必要があるかもしれない、ということです。ほとんどの組織はゼロから始めるわけではありません。すでに信頼しているデータ保護ポリシーを持っています。多くの組織がこれまで持っていなかったのは、そのポリシーを、処理される前のAIプロンプトに適用する手段でした。プルーフポイントは、AI導入をセキュアにする上での新たな課題を明らかにしながら、組織がより安全にAIを導入できるようなソリューションを設計するために、主要なAIベンダーと緊密に協力し続けていきます。

 

仕組み

 

プロンプトが送信されると、Claudeはまずそれをプルーフポイントに渡します。プルーフポイントは、お客様がメール、エンドポイント、クラウドですでに使用しているのと同じデータ保護ルールに照らしてプロンプトをチェックし、判定を返します。判定が「許可」であれば、Claudeは通常どおりプロンプトを処理します。該当するポリシーが「拒否」の判定を返した場合、Claudeはプロンプトを処理せず、ユーザーにはリクエストがブロックされた理由を説明するメッセージが表示されます。また、まれに判定が時間内に返らなかった場合の動作についても、リクエストをブロックするか、評価しないまま通過させるかを、お客様が制御できます。

 

一体として機能する防止と検知

 

プロンプトを事後にレビューするのではなく、モデルがそのプロンプトを読み込む前にチェックする。これは小さな変更のように聞こえます。しかし実際には、これは同じパッケージの2つの側面の間にある重要なギャップを埋めるのに役立ちます。

Claude Compliance APIによる検知は、サポート対象の会話の可視化、監査証跡、そしてレビューして対処する機能をもたらします。推論フックによる防止は、ポリシーで定義された機微なプロンプトを、モデルが処理する前にブロックできます。どちらかを選ぶ必要はありません。両者は一緒に提供され、一緒に機能します。検知はサポート対象のアクティビティを可視化し、防止はモデルによる処理の前に、設定されたポリシー違反をブロックできます。

この組み合わせは、日々の運用を3つの点で変えます。ポリシーで定義された機微なプロンプトはポリシーチェックの段階でブロックできるため、該当するポリシーが「拒否」の判定を返した場合、データはClaudeのモデルに到達しません。ブロックされたプロンプトは通常、下流のアラートを生成しないため、レビュー対象を人間による確認が必要なケースに絞り込むことに役立つ可能性があります。プロンプトがブロックされた際には、従業員にはその場で説明が表示されるため、1件1件のブロックを学びの機会に変え、時間の経過とともにより安全な習慣を促すことにつながります。

 

日々の運用ではどう見えるか

 

• ほとんどの従業員にとって、何も変わりません。 従業員は今日とほぼ同じ方法でClaudeを使用でき、通常、新たに覚えることはありません。チェックはバックグラウンドで実行され、ユーザーが気づくのは通常、プロンプトがブロックされた場合だけです。
• ネットワークツールが届かない範囲もカバー。 チェックはお客様のネットワーク上ではなく、Claudeのインフラストラクチャ内で実行されます。そのため、利用者が管理対象のノートPCを使っている場合でも、一部の非管理デバイスを使っている場合でも、一貫したポリシー評価が可能になります。

 

これが組織にとって意味すること

 

ほとんどの組織にとって、AIセキュリティの難しさは新しいルールを作ることではありません。すでに信頼しているルールを、意味のあるスピードで新たな領域へ広げることです。今回の統合が実現するように設計されているのは、まさにその点です。既存のプルーフポイントのDLPポリシーをClaudeのプロンプトにリアルタイムで適用し、ポリシーで定義された機微なプロンプトを、モデルによる処理の前にブロックできるよう支援します。多くの導入環境において、新しいコンソールも、新しいポリシー言語も、新たに構築して維持する別個のAIセキュリティスタックも必要ありません。

Claude Enterpriseをご利用のプルーフポイントのお客様は、既存のDLPポリシーを使って本機能を本日から導入いただける場合があります。また、提供範囲は年内を通じてさらに拡大していく見込みです。実際の動作をご覧になりたい場合は、プルーフポイントの担当アカウントチームまでお問い合わせください。

 

よくあるご質問

 

• 推論フック(inference hooks)とは何ですか。 推論フックとは、モデルがプロンプトを処理する前に、組織が自社のセキュリティポリシーに照らしてClaudeのプロンプトをチェックできるようにするAnthropicの機能です。ポリシーに違反する場合には、そのプロンプトをブロックできます。Anthropicが公開している推論フックのドキュメントはこちら。
• これは、プルーフポイントが5月に発表したCompliance APIとの統合とどのような関係にありますか。置き換えるものですか。 両者は連携して機能します。Claude Compliance APIは、Claudeがすでに応答した後にポリシー違反を特定するのに役立ち、可視化、監査証跡、そして事後にレビューして対処する機能を提供します。推論フックは、Claudeが処理する前にプロンプトをチェックするため、ポリシーで定義されたプロンプトを、モデルが処理する前にリアルタイムでブロックできる可能性があります。推論フックは、Compliance APIがすでに提供している可視化の上に防止機能を追加するものであり、それを置き換えるものではありません。
• これはClaudeが返す内容もチェックしますか。それとも従業員が送信する内容だけですか。 推論フックは、従業員が送信する内容に適用されます。チェックは、モデルが処理する前のプロンプトに対して実行され、プロンプトが設定されたポリシーに合致した場合にリアルタイムでブロックできるようにします。応答側については、Compliance APIがClaudeの返した内容を可視化するとともに、それをレビューして対処する機能を提供します。両者を組み合わせて使用することで、会話の受信側と送信側の両方について、相互に補完し合う可視化が得られます。
• プロンプトがブロックされた場合、それでもデバイスから外に出るのですか。どこへ行くのですか。 強制適用が有効な場合、プロンプトはClaudeクライアントから送出され、Anthropicのインフラストラクチャへ送られます。Anthropicの説明によれば、そこからモデルが実行される前に、ポリシーチェックのためにプルーフポイントへ転送されます。判定が「拒否」であれば、Claudeのモデルはそのプロンプトを処理せず、応答も生成されず、リクエストはポリシーチェックの段階で停止します。つまり、チェックはリクエストの経路上で行われ、ブロックされたプロンプトはClaudeのモデルに到達しません。
• これによりレイテンシは増えますか。  ほとんどの従業員にとって、追加のレイテンシはごくわずかであると見込まれます。チェックはプロンプトがすでにClaudeへ転送されている間に実行され、タイムアウトも設定可能であるため、一般にインタラクションは応答性を保つことが期待されます。判定が時間内に返らなかった場合は、設定されたフェイルオーバーが適用され、リクエストはブロックされるか、評価されないまま通過します。通過を選択した場合、Compliance APIがサポート対象の会話データを取得するため、判定を経ずに通過したリクエストも後からレビューできる状態で残ります。
• プロンプトがブロックされた場合、従業員には何が表示されますか。そのメッセージは誰が制御しますか。 Claudeの応答ではなく、リクエストがブロックされたことを平易な言葉で説明するメッセージが表示されます。その文言はお客様のポリシーに由来するため、一般的なエラーメッセージの代わりに、従業員を適切なガイダンスへ導く内容にできます。
• これは、プロキシやCASBのようなネットワークベースのAIセキュリティツールを置き換えるものですか。 いいえ。それらのツールは、他の目的では引き続き有用です。推論フックが追加するのは、一部のネットワークツールでは十分に観測できない可能性のある利用形態、たとえば非管理デバイス上のClaude Codeセッションなどへのカバレッジです。これは、チェックがネットワーク上ではなくAnthropic自身のインフラストラクチャ内で行われるためです。
• これはClaudeのどの領域を対象としていますか。 推論フックは、チャット、Claude Cowork、Claude Codeなどを含むClaude Enterprise製品全体でサポートされています。
• これは現在利用できますか。 はい。Claude Enterpriseをご利用の対象となるプルーフポイントのお客様がご利用いただけます。提供範囲は年内を通じてさらに拡大していく見込みです。

 

本ブログは英語ブログ「Proofpoint Extends Real-Time DLP to Claude via New Inference Hooks」の日本語訳です。英語原文との間で内容に齟齬がある場合には、英語原文が優先します。