オンプレミス「AI／ML」基盤をより手軽に “最初の一歩”を踏み出すには？：AIデータガバナンスの課題を解決

企業が独自に構築する「プライベートAI」採用の動きが広がっている。しかし、AIインフラの構築や運用は骨の折れる作業だ。プライベートAIの効率的な実践方法について解説する。

[ITmedia]

　テキストや画像などを自動生成するAI（人工知能）技術「生成AI」（ジェネレーティブAI）が脚光を浴び、業務に生成AIを活用する企業の動きが広がっている。

　生成AIの活用法は多岐にわたる。主な例としては、顧客応対のチャットサービスや、社内に蓄積した知見（ナレッジ）の検索、ソースコードの生成や補完、海外技術文書の翻訳や要約などがある。企業は長年、社内に情報やデータを蓄積してきた。生成AIは、そこから価値を引き出す可能性を秘めている。

　特に近年、OpenAIのAIチャットbot「ChatGPT」など、一般に利用可能な「パブリックAI」の活用が進む。このようなオープンなAIはクラウドインフラで提供されることが一般的であり、その場合、情報漏えいなどプライバシー侵害のリスクが懸念される。

　そこで注目を集めるのが、外部ネットワークから隔離した環境で、自社データを用いたAIモデルの学習を実施する「プライベートAI」だ。本稿ではプライベートAIの効率的な実践方法を、生成AIとインフラ双方の知見を持つ有識者らが解説する。