AIに貼る前に、止めるべきものを止める
APIキーや秘密鍵など、外に出してはいけない情報の混入を自動検出。共有前の確認を人の注意力だけに頼らない仕組みです。
かんたんに言うと、パスワードや重要なキーが文章に混ざっていないかを事前に確認する道具です。
情報漏洩につながる操作を、手前で防ぐ検出時と問題なしを、同じ画面で明確に判断SecretScannerSRK Lab
公開できる範囲の実践例
SRKでは、提案前に自社で安全性・実用性・続けやすさを確認しています。 ここでは、業務改善の考え方を支える取り組みを公開できる範囲で紹介します。
Validation Policy
技術を見せるためではなく、提案の確かさを上げるために試しています
AIやツールは目的ではありません。現場の困りごとに対して、どの方法なら安全に使え、無理なく続けられるかを確認することが目的です。
守るべき情報は、置き換えてから使う
顧客名・型番・機密キーワードをまとめて置換し、メタデータや変更履歴も整理。AI活用や社内外への共有を、安心して進めるための前処理です。
かんたんに言うと、顧客名や型番などを別の言葉に置き換え、安全に共有しやすくする道具です。
情報を守りながら、AI活用の速度を落とさない安全な条件がそろわないときは、実行しないMaskingTool
成功も失敗も、画面で確かめる
人が画面を操作して確認していた手順を自動化。正しい動作だけでなく、誤った入力時の振る舞いまで繰り返し確認します。
かんたんに言うと、人が毎回クリックして確認していた画面操作を、同じ手順で自動確認する道具です。
人手に頼らない、再現性のある品質確認期待どおりの成功と、正しい失敗を確認GUITestRunner
社内文書を、探せる知識に変える
就業規則や手順書などの社内文書をもとに、質問から必要な情報を探せる仕組みです。回答だけでなく参照元も確認できる形にし、確認作業の迷いを減らします。
かんたんに言うと、社内規定や手順書に書かれている内容を、質問形式で探しやすくする仕組みです。
どこに書いてあるか分からない、を減らすデモ資料を使った社内文書検索の一例InternalDocsSearchValidation Log
実践例は、完成品の紹介ではなく検証の記録です。業務の整理、情報保護、品質確認、探しやすさなど、 お客様への提案に活かせる視点を蓄積しています。
- 業務の分解（紙・Excel・確認手順の整理）
- 数字と活動の振り返り（判断材料の整理）
- 社内文書検索（規定・手順書を探しやすくする）
- 機密情報マスキング（守る情報を置き換える）
- 画面操作テスト自動化（人の確認作業を再現する）