Aegis Application株式会社（代表取缔役社长：小林 康宪）、株式会社ZenmuTech（代表取缔役CEO：阿部 泰久）和株式会社Technica AI（代表取缔役：栗花落 慧树）三家公司，联合开发了「秘密分散×RAG（检索增强生成）解决方案」，该方案通过将机密信息转换为单独无意义且无法复原的分散碎片进行分散保存，从而实现安全的AI应用。在此次联合开发中，ZenmuTech提供通过秘密分散引擎「ZENMU Engine」实现的数据无意义化和分散管理技术，Technica AI则负责RAG和AI应用平台的设计与实施。Aegis Application负责客户问题的整理、导入支持以及安全AI应用的业务推进。 此外，本技术已于2026年3月12日完成专利申请（专利号2026-39556）。 本解决方案旨在作为一种基础技术，为国防、政府机构、金融、医疗、制造业等对安全性要求极高的客户，提供安全利用生成式AI的服务。 ■ 背景：传统RAG在数据管理上的挑战 在生成式AI用于公司内部业务的应用中，通过检索和参考文档来生成答案的RAG（检索增强生成）正在推进。然而，传统RAG系统的配置存在以下风险隐患，成为AI应用的障碍。 数据泄露风险 公司内部累积的重要信息资产保存在检索用数据库（矢量DB）中，因此存在因网络攻击导致被盗的高风险。 密钥风险 传统加密技术需要严格管理加密密钥，密钥本身的泄露会直接导致所有数据的泄露。 内部舞弊风险 拥有系统管理员等权限的人员可以查阅保存的数据。 ■ 本项专利申请中技术实现的「三种数据保护功能」 本技术集成了ZenmuTech的秘密分散引擎「ZENMU Engine」和Technica AI的RAG技术。秘密分散技术不是「加密」数据，而是「将数据转换成无意义的分散碎片（无意义化），并分散保存到物理位置不同的地方」。 保存的「无意义化」及分散保存 原始数据通过秘密分散技术被分割成多个「份额」（分散碎片）。每个份额保存在物理上分离的服务器上，因此即使单一服务器上的数据被盗，也无法从单独的份额中复原原始信息。 仅在处理时「内存中复原」并立即删除 AI生成答案所需的数据分散碎片，仅在处理时于内存中（临时区域）复原，处理完成后立即从内存中删除。因此，系统中不会留下信息痕迹。 使用历史（提示与回答）的保护 对AI的提问内容、生成的回答及其依据数据也一贯进行秘密分散化保存。这降低了机密信息从过去使用历史中泄露的风险。 图1. 秘密分散X RAG技术概念图（专利申请中） ■ 本技术的优越性：创建知识安全 本技术实现了在保护企业与组织重要知识产权（知识）的同时应用AI的「知识安全」。 摆脱密钥管理 物理分散克服了传统加密中密钥被盗的弱点。 提高防篡改性 即使分散的份额中有一部分被篡改，数据也无法复原，因此对数据投毒攻击具有自我防御功能。 防止管理员查阅 即使拥有管理员权限，也无法仅凭分散数据的一部分来查阅内容，从而防止内部舞弊。 ■ 未来展望 2026年4月起，国立研究开发法人产业技术综合研究所（产总研）已开始对本系统的安全性进行评估。今后，将通过专利化进程、原型公开以及与早期导入用户的实证实验，逐步推进社会化应用的开发。 ________________________________________ 【专利申请信息】 •申请日：2026年3月12日 •申请号：专利2026-39556 •发明名称：信息处理服务器、信息处理系统及检索增强生成方法 ■ 公司简介 Aegis Application株式会社 Aegis Application是客户AI导入相关所有咨询和查找的窗口，从现场问题的听取和咨询开始，提出、验证并提供针对客户环境优化的实用化各项支持的专家。在涉外企业方面。