自社内で「同僚としてのAI」を育成 プライベートAI基盤は他と何が違うか：スタンドアロンで動作するプライベートAI基盤を手軽に

組織の生産性向上や業務改革にAIの力は欠かせない。だが汎用AIサービスを介した機密情報の漏えいを防ぎきれているだろうか。組織固有のデータを安心して預けられる、自社のドメイン知識を豊富に持つAI環境を構築できているだろうか。

[ITmedia]

　生成AIやAIエージェントが普及する中、組織が汎用（はんよう）AIサービスを利用するリスクが指摘されるようになった。代表的なのが、機密情報の越境移転だ。組織が保有するデータがAIサービスを通じて一時的にでも国外に転送・保管されてしまえば、地域によっては不測の事態が生じた場合、データの所有者であっても主体的な対応がかなわないことも考えられる。

　こうした背景から小規模なAIモデル（SLM）を使った「ローカルLLM」とRAGの組み合わせに注目が集まるが、汎用AIモデルとRAGの組み合わせだけでは、RAGデータベースの設計に依存した応答性能しか期待できず、組織固有の高度な問い合わせに対応させるのは困難だ。

　この問題を解決すると目されているのが、オンプレミスで動作する自社専用のAI基盤「プライベートAI」だ。複雑な条件を考慮した回答をAIが自律的に導き出す「同僚としてのAI」を育てる仕組みを探る。