LLM SaaS データフロー可視化ツール（LLM-SAAS-Data-Flow-Visibility）

AI/ML
LLM SaaS データフロー可視化ツール（LLM-SAAS-Data-Flow-Visibility）

LLM SaaS データフロー可視化ツール（LLM-SAAS-Data-Flow-Visibility）

組織内で利用されるSaaS製品やそのAI/LLM機能がデータをどのように扱うかをローカル環境で可視化し、説明可能な分析により潜在的なデータ・AIガバナンスリスクを抽出するオープンソースのパイロットMVP。外部AIプロバイダや自動生成・サマリ機能によるデータ流出や不要な転送を検出し、レビュープロセスを支援する設計です（300字程度）。

https://github.com/harisraja123/LLM-SAAS-Data-Flow-Visibility

概要

LLM & SaaS Data Flow Risk Visibility Tool（パイロットMVP）は、企業が利用するSaaSツールやその中に組み込まれたAI/LLM機能がデータをどのように流通・処理しているかをローカル優先（local-first）で可視化し、AIやデータガバナンス上の潜在リスクを明らかにするためのオープンソースツールです。チケット要約、コンテンツ生成、アシスタント的機能などのAI機能が外部プロバイダにデータを送信する場面を検出し、なぜその通信がリスクと見なされるかを説明可能な形で提示して、レビューや是正アクションにつなげられるように設計されています（約300字）。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • ローカル優先（local-first）の設計で、組織データを外部に送らずに分析可能
  • SaaSツールと組み込みLLM機能によるデータフローを可視化してリスクを抽出
  • 説明可能な分析（explainable analysis）で、なぜその経路が懸念されるのかを提示
  • Pythonベースで拡張可能な検出モジュール（llm-saas-detector）を備える設計

技術的なポイント

このプロジェクトは「どのデータがどこへ行くか」を明示的に示すことに主眼を置いており、技術的には次のような観点が重要です。まずローカル優先の方針により、収集・解析処理は基本的に組織内で完結させる設計が期待されます。つまり、SaaS設定やログ、トラフィックメタデータ、API接続情報などの入力をローカルで解析し、外部クラウドに生データを送らずにモデル化することが前提です。次に「検出ロジック」は、SaaSプロバイダの機能（例：外部APIコール、ファイル添付の処理、サマリ生成など）パターンを識別するルールベースやシグネチャベース、あるいはメタデータ解析によって実装される想定です。検出時には単に「外部送信あり」と報告するのではなく、どのフィールドやどの操作が問題となるか、可能性の高い影響（個人情報、機密情報、契約違反の恐れ）を説明可能にすることが求められます。

可視化はデータフロー図やグラフ表現で提供されると有用で、ノード（SaaSサービス、LLMエンドポイント、ユーザデータソース）とエッジ（データ転送、APIコール）を示し、リスクスコアや説明文を付加することで運用担当者の意思決定を支援します。実装面ではPythonを中心に、解析ライブラリやデータ可視化ツール群との連携、プラグイン化された検出モジュール（llm-saas-detectorディレクトリ）により新しいSaaSやLLM機能への対応性を高めるアーキテクチャが考えられます。

また、プライバシーとガバナンスの観点からは、検出エンジン自体に監査可能なログ、差分解析、構成スナップショット機能を組み込むことが重要です。将来的な拡張としては、ポリシー定義（どのデータがどこへ行って良いか）→自動検出→アラート→是正というワークフローの統合、SaaSベンダー別のルールセットやテンプレート、そしてSaaS利用者への最小権限やマスキング提案などが想定されています。現状はパイロットMVPでファイル数・コミット数が少ないため、実運用に向けたドキュメントとサンプルデータ、テストカバレッジの整備が優先事項です。（約700〜900字相当）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file — プロジェクトの目的、概要、利用の意図が記載されたエントリドキュメント
  • llm-saas-detector: dir — 検出ロジックや解析モジュールが入る想定のディレクトリ（検出ルール、パーサ、可視化輸出処理の初期実装が格納される想定）

現状コミットは少なく、ディレクトリ内の実装は試作段階と思われます。今後はサンプルの設定ファイル、解析対象ログのフォーマット、可視化出力（静的図・JSONスキーマ）などを追加すると採用が進みやすくなります。

まとめ

ローカル優先でSaaS×LLMのデータ流通リスクを可視化する実用的なMVP。拡張とドキュメント化が鍵。

リポジトリ情報：