機密情報を外に出さずにAI活用。社内に置けるAIサーバーという選択肢✌️

　最近、ニュースや仕事の中でも「AI」という言葉を目にする機会がとても増えてきました。

文章作成、資料の要約、社内文書の検索、データ分析、画像検査など、これまで人が時間をかけて行っていた作業を、AIによって効率化する動きが広がっています。

実際に、日々の業務の中で「これもAIで少し楽にできるのでは？」と感じる場面も増えてきたのではないでしょうか。

一方で、企業でAIを活用する際には、便利さだけでなく、気を付けなければならない点もあります。

その一つが、社内データや機密情報をどのように扱うかということです。。

1. クラウドAIはとても便利。でも、入力する情報には注意が必要🔍

　現在、多くの生成AIサービスはクラウド上で提供されています。

ブラウザからすぐに使えるものも多く、文章作成や調査、要約などに活用しやすい点は大きな魅力です。

しかし、業務で利用する場合には、入力する情報に注意が必要です。

たとえば、次のような情報を外部のAIサービスに入力してよいかどうかは、慎重に考える必要があります。。

• 社内資料

• 設計情報

• 顧客情報

• 見積情報

• 契約関連資料

• 研究開発データ

• 製造現場のノウハウ
  

もちろん、法人向けのAIサービスでは、データの取り扱いポリシーや学習利用の有無、アクセス管理などが整備されているものもあります。

そのため、クラウドAIをきちんと契約・管理して利用することも、有効な選択肢の一つです。

ただ、業種や扱う情報によっては、

「そもそも外部サービスにデータを送ることが難しい」

という場合もあります。。

2. 外に出せないデータをAIで活用したい

　製造業、金融、医療、研究開発、公共・インフラ関連などでは、機密性の高い情報を扱う場面が多くあります。

このような分野では、クラウドAIの便利さを理解しながらも、次のようなお悩みが出てくることがあります。

• 顧客情報を外部に送信したくない

• 設計データや技術資料を社外に出せない

• 社内規定上、外部AIサービスの利用が難しい

• インターネット接続のない環境でAIを使いたい

• AIの利用範囲を社内ネットワーク内に限定したい

そこで注目されているのが、社内にAIサーバーを設置して利用する方法です。

3. 社内設置型AIサーバーとは💻

　社内設置型AIサーバーとは、AI処理を行うためのPCやサーバーを自社内に設置し、社内ネットワークやローカル環境でAIを利用する仕組みです。

外部のクラウドAIサービスにデータを送るのではなく、自社で管理する機器上でAIを動かすため、機密性の高いデータを扱う場合でも、外部送信のリスクを抑えた構成を取りやすくなります。

「オンプレミスAI」と聞くと、大きなサーバールームやラック型サーバーを想像される方もいらっしゃるかもしれません。

しかし、用途によっては、デスクトップPC型のAIサーバーを社内に設置し、部門単位や小規模な環境からAI活用を始めることもできます。

たとえば、次のような用途が考えられます。

• 社内文書の要約

• 技術資料の検索・整理

• ローカルLLMの検証

• 社内向けAIチャットボット

• 画像検査AIの検証

• 製造現場データの分析

• インターネットに接続しない環境でのAI活用
  

最初から大きな仕組みを作るのではなく、まずは小さく試しながら、自社に合った使い方を見つけていくことも可能です。

4. クラウド、オンプレミス、ローカル環境、閉域環境の違い

　AI活用の話では、「クラウド」「オンプレミス」「ローカル環境」「閉域環境」といった言葉がよく出てきます。

似た場面で使われる言葉ですが、それぞれ少しずつ意味が異なります。

クラウドは、外部事業者のデータセンター上でAIを利用する形です。すぐに使いやすく、運用の手間を抑えやすい点が特徴です。

オンプレミスは、自社で管理するサーバーやPC上でシステムを運用する形です。自社の方針に合わせて構成しやすい点が特徴です。

ローカル環境は、外部クラウドではなく、手元のPCや社内側の環境で処理を完結させる考え方です。

閉域環境は、外部インターネットとの接続を制限したネットワーク環境を指します。

つまり、ここれらはまったく同じ意味ではありません。

実際のAI活用では、用途やセキュリティ要件に応じて、オンプレミス環境、ローカル環境、閉域ネットワークなどを組み合わせて考えることが大切です。

5. 国内でも進むローカルAI・専用AI環境の活用📒

　国内でも、機密性の高いデータを扱うために、専用のAI環境を整える動きが出てきています。

あおぞら銀行では、金融・行内情報に特化したLLMをオンプレミス環境で構築する取り組みが進められています。

常陽銀行では、Athena Technologiesと共同で、インターネット接続不要かつ物理的に外部と遮断したローカル環境において、ローカルLLMを活用した銀行業務効率化の実証実験を開始しています。

医療分野では、三重大学医学部附属病院がNTT西日本と連携し、NTT版LLM「tsuzumi」を活用した電子カルテ要約の実証実験を開始しています。この実証では、院内ネットワーク内にLLM環境を構築し、患者の個人情報を外部へ伝送することなく、退院サマリ作成業務の効率化を検証しています。

また、ゲーム開発分野でも、セガがローカルLLMを活用した社内向けの共通AIサーバーを開発し、内製ツールと連携させる取り組みを紹介しています。

このように、AI活用はクラウドサービスだけに限られません。

用途や機密性、処理内容に応じて、社内にAI環境を置く、ローカルでAIを動かす、閉域環境で運用する、といった選択肢が現実的になってきています。

6. 社内に置けるデスクトップPC型AIサーバー🖥

　社内でAIを動かすためには、AI処理に適したハードウェアが必要です。

特に、ローカルLLMや画像AIなどでは、GPUを活用できる環境が重要になります。

一般的な事務用PCでは処理が重く、検証や運用には向かない場合もあります。

そこで検討したいのが、デスクトップPC型のAIサーバーです。

デスクトップPC型であれば、ラック型サーバーのような大規模設備を前提とせず、オフィスや開発部門、検証環境などにも設置しやすいというメリットがあります。

また、GPUを搭載した構成にすることで、ローカルLLM、画像認識、データ分析など、AI処理を社内で実行するための基盤として活用できます。

「いきなり大規模なAI基盤を構築するのは難しい」という場合でも、まずは社内に置けるAIサーバーから検証を始めることで、導入のハードルを下げることができます。

7. アドバンテックのAIサーバーでできること🔥

三井電子では、プレミアムチャネルパートナーであるアドバンテック社のAIサーバー、産業用PCを取り扱っております。

アドバンテックのAI向け製品は、業務利用を前提とした安定性や拡張性を備えており、社内設置型のAI環境を検討する際の有力な選択肢となります。

たとえば、次のような用途でご相談いただけます。

• 社内に置けるAIサーバーを検討したい

• ローカルLLMを動かす環境を作りたい

• クラウドAIに入力しにくい社内資料を活用したい

• GPUを活用した画像AIや検査AIを試したい

• LinuxベースでAI環境を構築したい

• まずは小規模な検証環境から始めたい

AI活用というと、クラウドサービスの利用を思い浮かべる方が多いかもしれません。

しかし、機密情報を扱う業務や、社内ネットワーク内で処理を完結させたい用途では、社内設置型AIサーバーが有効な選択肢になる場合があります。

8. まとめ：自社に合ったAI活用の形を考える

　AI活用は、今後ますます多くの企業にとって重要になっていくと考えられます。

一方で、すべてのデータを外部のクラウドサービスに送れるわけではありません。

社内資料、設計情報、顧客情報、製造現場のノウハウなど、外に出しにくいデータをAIで活用したい場合には、社内にAIサーバーを設置する方法があります。

デスクトップPC型のAIサーバーであれば、部門単位や小規模な検証環境から始めることも可能です。

「クラウドAIに機密情報を入力するのは少し不安」

「社内でローカルLLMを試してみたい」

「AI用のPCやGPU環境をどう選べばよいか分からない」

このようなお悩みがありましたら、ぜひ一度ご相談ください。

弊社では、アドバンテック社のAIサーバー・産業用PCを中心に、お客様の用途に合わせたハードウェア選定をお手伝いいたします。