AIで構造を解き明かし世界の見方を変えていく
KnowledgeLM 機能説明ページ（情報シス/セキュリティ管理者向け）
生成AIの全社導入において、情シス・セキュリティ管理者が
最も頭を悩ませるのは「利便性」と「統制」のバランスです。
現場に自由度を与えれば野良利用（シャドーAI）のリスクが高まり、
統制を強めれば現場が使わなくなる
——この二律背反は、多くの企業がAI導入を先送りにする理由になっています。
KnowledgeLMは、認証・権限・シークレット・ログ・統計といった管理機能を、Keycloak（OpenID Connect）をベースにした一元的な管理画面に集約しています。本ページでは、情シス・セキュリティ管理者の視点から、KnowledgeLMがどのような統制機能を提供しているかを、画面操作レベルで具体的に解説します。
現場担当者向けの使い勝手や、AIエージェントの作り方については 現場担当者向け機能説明ページはこちら をご覧ください。 全社導入のROIや稟議材料としての活用については DX推進担当者向け機能説明ページはこちら をご覧ください。
KnowledgeLMのログイン機能は、OpenID Connectに対応したID・アクセス管理製品「Keycloak」によって提供されます。
独自のID管理を持つツールを個別に許可すると、それだけ管理対象が増え、退職者アカウントの削除漏れなどのリスクが発生します。KnowledgeLMは標準的なOIDCに対応しているため、既存の認証基盤にそのまま組み込むことができます。
Feature: Keycloak（OpenID Connect）ベースの認証基盤
Advantage: 既存のSSO・多要素認証の仕組みをそのまま適用できる
Benefit: 新たな認証基盤をゼロから構築する必要がなく、既存のID管理ポリシーを崩さずにAI利用を統制できる
KnowledgeLMには「エージェント作成可能フラグ」「ファイルアップロード可能フラグ」「公開可能フラグ」という3種類の権限フラグがあり、これらを役割ごとに組み合わせて、利用可能な範囲を制御できます。
Feature: 3種の権限フラグ×利用可能生成AIモデルの組み合わせ設定
Advantage: 役割ごとに「作成できる/できない」「公開できる/できない」「使えるモデル」を個別に設計できる
Benefit: 全社員に同じ権限を配るのではなく、部門・役職に応じた段階的な権限設計ができ、統制と現場活用のバランスを取れる
生成AIのAPIキーや、ファイルサーバー（Samba）接続用のパスワードは、「シークレット」機能で一元管理します。
BYOK（Bring Your Own Key）という設計思想
KnowledgeLMのAIエージェントは、OpenAI・Google・Anthropic・xAI・LocalLLMの中から生成AIモデルを指定できますが、これらの呼び出しに使うAPIキーは、シークレット機能を通じて組織側が管理します。
Feature: シークレット一覧での伏字管理、生成AIモデルとの紐付け表示
Advantage: APIキーが画面上に平文で表示されず、どのモデルで使用中かも一覧で確認できる
Benefit: キーの漏洩リスクを抑えながら、キーのローテーション（差し替え）や利用状況の把握を安全に行える
利用可能な生成AIモデルは、管理者が「生成AIモデル」機能で登録・管理します。
Feature: ベンダー横断の生成AIモデル登録・有効化・接続テスト
Advantage: 新しいモデルが登場した際も、管理者が検証してから段階的に組織へ公開できる
Benefit: 特定ベンダーへのロックインを避けつつ、未検証のモデルが野良利用されるリスクを抑えられる
「グループ/メンバー」機能では、組織全体のアカウント・グループ・ライセンス状況を一元管理します。
Feature: アカウント・グループの一元管理と、退職・異動時のAIエージェント所有権移譲フロー
Advantage: 退職者アカウントを削除しても、そのユーザーが作成したグループ公開・組織内公開のAIエージェントを他の管理者に引き継げる
Benefi: 「作った人がいなくなったら誰も触れない」という属人化・野良ナレッジ化を防ぎ、資産として残せる
「共有データソース」は、グループ公開・組織内公開のスコープで、社内文書をRAGの知識として管理者が整備できる機能です。
「クローラー」機能は、指定したファイルサーバーのフォルダを定期的に読み取り、共有データソースへ知識を自動追加する仕組みです。
Feature: スコープ制御された共有データソース＋Sambaフォルダの自動クロール
Advantage: 現場が個別にファイルをアップロードするだけでなく、管理者が指定した社内フォルダの範囲だけを、意図・性質ラベル付きで自動的に知識化できる
Benefit: 「誰が何をAIに読み込ませたか分からない」状態を避け、公開範囲とデータの信頼度（公式規定か、非推奨情報か等）を管理者側で統制できる
組織内公開スコープのAIエージェントに付けるタグは、管理者が事前に「組織内公開タグ」としてツリー構造で準備できます。
組織内公開スコープのAIエージェントにタグを付ける際、ユーザーはこの「組織内公開タグ」から選択する仕組みになっています（プライベート・グループ公開のAIエージェントには、それぞれ独自にタグを作成可能）。
Feature: 階層構造を持つ組織内公開タグの管理者管理
Advantage: 現場が自由に付けられるタグ（プライベート・グループ公開）と、組織として統一すべき分類（組織内公開）を分離できる
Benefit: 組織内公開されたAIエージェントが増えても、分類ルールが乱立せず、検索・整理性を維持できる
「ログ」機能では、ベクトル化ログ・クローラーログ・システムログの3種類を確認できます。
Feature: 3種類のログの期間指定検索・詳細表示・永続保存
Advantage: データ取り込み（ベクトル化）、ファイル収集（クローラー）、システム全体の動作履歴を、それぞれ独立して追跡できる
Benefit: 「いつ、どのデータソースが処理されたか」「クロールが失敗していないか」を事後的に検証できるため、口頭伝承や記憶に依存しない運用監査が可能になる
「統計情報（全体）」機能では、組織全体の生成AI利用状況をグラフで確認できます。
統計情報は永続的に保存されるため、過去の任意の期間を遡って確認できます。
Feature: トークン消費量・概算コスト・参照専門知識・AIエージェント使用回数の期間別グラフ表示
Advantage: 個人単位ではなく組織全体の利用実態を、複数の時間軸（5分単位〜年単位）で可視化できる
Benefit: 「AIにいくら使っているか分からない」というブラックボックス状態を解消し、利用実態に基づいた権限・モデルの見直し判断ができる
RAGの実体であるベクトル・コレクションを、専用ツールを使わずに管理画面から確認・削除できます。
Feature: ベクトル・コレクションの一覧・詳細確認・削除・近似検索テスト
Advantage: 誰が所有し、どのAIエージェントが参照しているベクトルデータかを可視化し、不要になったコレクションを削除できる
Benefit: 退職者・削除済みAIエージェントに紐づくデータが残り続けることを防ぎ、RAGの精度検証も管理者側で実施できる
AIエージェントを検索する際に使用するデフォルト埋め込みモデルは、「設定」画面から変更できます。
Feature: デフォルト埋め込みモデルの変更と、ベクトル・コレクションの自動再構築
Advantage: より高精度な埋め込みモデルが登場した際に、組織全体のAIエージェント検索精度を一括で切り替えられる
Benefit: 個々のAIエージェントを手動で再設定する手間なく、検索品質の改善を組織全体に反映できる
KnowledgeLMは、利用形態に応じてVPC専用環境やオンプレミス環境での構成にも対応する方針が案内されています。社内データを外部ネットワークに出したくない、既存のセキュリティポリシー上クラウド利用に制約がある、といった場合には、こうした構成が選択肢になります。
なお、VPC／オンプレミス構成の詳細な設定項目・対応範囲は、契約プランや個別要件によって異なります。具体的な構成・要件については、Webデモまたはお問合せの際に個別にご確認ください。
現場ユーザーからの操作方法などの質問は、「管理者へお問合せ」機能を通じてシステム内に集約されます。
Feature: 問合せ内容・対応メモ・状態管理を含む問合せ一覧の一元管理
Advantage: メールやチャットに散らばりがちな「使い方が分からない」という問合せを、システム内の1画面に集約できる
Benefit: 対応漏れや同じ質問の繰り返しを防ぎ、情シスの問合せ対応負荷を軽減できる
Q1. 既存のSSO・多要素認証基盤と連携できますか？ A. KnowledgeLMのログイン機能はOpenID Connectに対応したKeycloakをベースにしているため、既存のID・アクセス管理基盤と連携したSSOや多要素認証を導入しやすい構成になっています。
Q2. 現場が野良のAI利用（シャドーAI）を行うリスクをどう抑えられますか？ A. 権限機能の「エージェント作成可能フラグ」「ファイルアップロード可能フラグ」「公開可能フラグ」により、ユーザーごとに操作範囲を制限できます。また、利用可能な生成AIモデルも権限単位で絞り込めるため、未承認のモデル利用を防ぐ設計になっています。
Q3. 退職・異動した社員が作成したAIエージェントやデータはどうなりますか？ A. アカウント削除時に、削除対象ユーザーが所有するグループ公開・組織内公開のAIエージェントについて、移譲先の管理者を指定できます。移譲先を指定した場合は所有者情報が更新され、指定しない場合は削除されます。プライベートスコープのAIエージェントも同様に扱われます。
Q4. 利用状況やコストはどのように把握できますか？ A. 「統計情報（全体）」機能で、トークン消費量・概算コスト・参照専門知識・AIエージェント使用回数を、集計期間（5分単位〜年単位）を切り替えながらグラフで確認できます。
Q5. ログはどのくらいの期間、何が記録されますか？ A. ベクトル化ログ・クローラーログ・システムログの3種類が記録され、いずれも永続的に保存されます。日付範囲を指定して検索・詳細確認が可能です。
Q6. VPCやオンプレミスでの構成にも対応していますか？ A. VPC専用環境・オンプレミス環境での構成に対応する方針が案内されています。詳細な対応範囲は契約プランや個別要件により異なるため、Webデモやお問合せの際にご確認ください。
情シス・セキュリティ管理者にとって、生成AIの全社導入における最大の懸念は「見えない利用」と「統制できない拡大」です。KnowledgeLMは、認証（Keycloak/SSO）、権限（3フラグ）、シークレット（BYOK）、ログ（3種）、統計（全体）といった管理機能を、管理画面の中に一元化しています。
これらの機能は、現場の活用を妨げるための「制限」ではなく、統制の設計図がはっきりしているからこそ、安心して現場に権限を渡せる、という考え方に基づいています。
ここで紹介した権限設計・ログ・統計機能は、実際の管理画面で確認いただくことが可能です。
クレジットカード不要・審査なしでお申し込みいただけます。トライアル期間中に作成した権限設定・データは、プラン移行後もそのまま引き継がれます。
