Anthropic Claude Enterpriseにリアルタイム情報漏洩防止機能 プロンプトをAIに渡す前に自社サーバーで検査
Anthropicは2026年8月5日、Claude Enterprise向けの新機能「Inference Hooks」をベータ公開した。社員がClaudeに送るプロンプトを、AIモデルに届く前に自社のセキュリティサーバーで検査し、許可・拒否を判定できる仕組みだ。大企業向けのEnterprise機能だが、「AIに何を渡してよいか」を社内ルール化する発想は企業規模を問わず参考になる。
発表の概要
Inference Hooksは、Claude Enterprise上のすべてのリクエストを組織が管理するセキュリティサーバーに中継し、リアルタイムで情報漏洩防止（DLP）を実現する機能だ。
対象範囲はチャット、Claude Code、Claude Coworkの全画面に及ぶ。1つの設定で組織全体をカバーでき、ユーザー端末への個別インストールは不要だ。
対応するDLP基盤はNetskope、Palo Alto Networks、Proofpoint、Zscalerなど主要セキュリティプラットフォームに加え、自社開発の検査サーバーも接続できる。段階的な導入を支援するシャドーモード、ロールベースの除外設定、割合ベースのロールアウト機能も備える。
検査対象はユーザーのプロンプトだけではない。ClaudeがMCPやスキル、プラグイン経由でツールを呼び出した際のツール応答も、モデルに返される前にチェックされる。つまり外部データの流入経路も含めて監視できる設計だ。
“Inference hooks add a checkpoint to inspect what’s flowing to Claude in real time, before anything sensitive leaves our environment. This lets us safely move faster on AI without giving up control.”
（筆者意訳：Inference Hooksは、Claudeに流れる情報をリアルタイムで検査するチェックポイントを追加してくれます。機密情報が社外に出る前に止められるので、管理を手放さずにAI活用を安全に加速できます）
── Andrew Grimmett氏（Bandwidth社 Vice President of Information Security）
中小企業が学べるポイント
Inference Hooksは大企業向けのEnterprise機能だが、この発想自体はどの企業でも参考にできる。ポイントは「AIに何を渡してよいか」を組織として明文化することだ。
たとえば「顧客の個人情報は入力しない」「契約金額を含む文書はそのまま貼らない」といった社内ガイドラインを、AIツール導入前に作っておくだけでも効果がある。Inference Hooksのようなシステム的な強制力がなくても、ルールが明文化されていれば社員の意識は大きく変わる。
AIの業務活用が進むほど「何を渡してはいけないか」の判断は属人化しやすい。今回の発表は、その判断をシステムに落とし込んだ事例として、中小企業のAI活用方針づくりのヒントになる。
出典: Anthropic「Inference hooks: inline data loss prevention for Claude Enterprise」（2026年8月5日）
