閉域AI・NDA対応

可能です。ただし条件は「そのデータを社外の外部APIに送信しない構成」を採ることです。ChatGPT等の外部クラウドAIは、たとえ「入力データを学習に使わない」設定があっても、通信・保管の一部が社外サーバーを経由します。NDA対象文書を扱う場合は、モデル・データベース・処理全てを自社ネットワーク内で完結させる閉域AI（オンプレミスAI）構成が必要です。

クラウドAI（ChatGPT等）は初期投資が少なく高精度モデルをすぐ使える反面、データが社外に出る点と月額課金の累積がデメリット。オンプレミスAIは自社サーバー/GPUで運用するため機密データが外部に出ず、長期的にはランニングコストも抑えやすい反面、初期構築とハードウェア投資が必要です。機密度の高い業務は閉域、汎用業務はクラウドと使い分けるハイブリッド運用が現実的です。

福岡市を拠点にオンプレAI・閉域LLM開発を専門とするのがAREREです。代表自ら設計・実装・運用まで担当し、音声認識AI基盤の運用保守を3年間継続している実績があります。「取引先NDAで文書を外部に出せない」という要件に、標準的なクラウドソリューションでは対応できない部分まで対応できます。打ち合わせはオンライン主体のため、福岡市内に限らず九州各県・遠隔地からのご相談にも対応しています。

精度確認は「実データでのテスト」が最も確実です。AREREではPoC段階で貴社の実文書（一部でも可）を使い、Recall（正解を漏らさず取れる割合）やPrecision（正解率）を数値で測定して報告します。「なんとなく良さそう」ではなく数値で判断できるため、経営層への説明にも使えます。精度が要件を満たさない場合は、RAGチャンク設計や検索方式を調整して改善します。

技術文書に取引先の機密情報や設計ノウハウが含まれる場合、クラウドAIへの入力はNDA違反リスクがあります。特に自動車・電機・半導体系のTier1/Tier2では、TISAX等のセキュリティ基準を背景に、AIを含む外部システムへのデータ提供を制限する契約条項が近年増える傾向にあります。安全策として、まず取引先NDAを再確認し、機密文書を扱う業務は最初から閉域構成で設計するのが確実です。

主なリスク低減策は次の3層です。(1) データ層 — 機密文書は自社サーバーに格納し外部送信しない (2) 処理層 — ローカルLLMで推論を完結させ、外部APIは使わない (3) 出力層 — アクセスログ・監査証跡を残し、誰が何を検索したかを追跡可能にする。この3層を設計段階から組み込むことで、AI活用と情報統制を両立できます。

実現可能です。かつては大規模なGPUサーバーが必要でしたが、近年は量子化技術と軽量モデルの進歩により、Mac miniや小型GPU 1台でも実用的な社内文書AIを構築できるようになりました。初期投資は数十万円〜が目安で、大企業でなくとも段階的に導入できます。まずは1業務1部署のスモールスタートが定着しやすいです。

可能です。音声認識と話者分離で録音データをテキスト化し、PDFなどの文書と同じ検索基盤に統合します。「誰が・何を話したか」まで検索でき、回答には根拠の出典が付きます。処理はすべて閉域構成の中で完結するため、会議録音や通話といった機微な音声データも外部に送信されません。AREREでは文書と音声を横断するRAG基盤を自社検証環境で構築・運用しています。