企業 AI 用語集
経営、IT、データ責任者向けのガイド。リスクを理解し Private AI の範囲を共同で定義。
Private AI
Private AI は組織がデータ境界、利用者、モデル、導入を定める方式。プライバシーは名称でなく構成と運用で実現します。
詳しく見るLocal LLM
選んだ端末やサーバーで推論する言語モデルです。データ近くで処理経路を定めやすくなりますが OCR、埋め込み、ログは別途確認が必要。
詳しく見るOn-premise AI
組織運用の基盤に AI を設置。GPU だけでなく、ネットワーク、保存、認証、バックアップ、障害対応が範囲です。
詳しく見るEnterprise RAG
関連情報を検索しモデルへ文脈として渡す RAG に、企業の権限、版、監査要件を追加。質問者が利用できる知識を検索します。
詳しく見るAI Agent
モデルで手順とツールを選び目的へ進むシステムです。文書閲覧以外に操作権限が必要。モデルの提案はユーザーの許可を意味しません。
詳しく見るRole-based access control (RBAC)
役割ごとの権限を領域、情報源、エージェントへ紐付け。ボタンを隠すだけでは強制できません。
詳しく見るWorkspace
部門、顧客、案件ごとに利用者・文書・エージェントを整理し、範囲を見せて文脈混同を抑えます。
詳しく見るShadow AI
承認や把握の外での AI 利用です。リスクはデータ、ツール、アカウント、契約次第で、すべての Public AI が危険ではありません。
詳しく見るAudit log
誰が何を、どのデータ・モデルで、いつ行い、誰が確認できるか記録。証跡とログの機密性を両立。
詳しく見るEnterprise AI
Private AI は組織がデータ境界、利用者、モデル、導入を定める方式。プライバシーは名称でなく構成と運用で実現します。
詳しく見るPrivate LLM
選んだ端末やサーバーで推論する言語モデルです。データ近くで処理経路を定めやすくなりますが OCR、埋め込み、ログは別途確認が必要。
詳しく見るSovereign AI
原文、分割、埋め込み、索引、キャッシュ、回答、ログが管理対象。所在、権限、削除、復旧を把握。
詳しく見るRAG
関連情報を検索しモデルへ文脈として渡す RAG に、企業の権限、版、監査要件を追加。質問者が利用できる知識を検索します。
詳しく見るGrounding
出典は文書、節、ページ、版へつなぎ結論の根拠を確認可能に。ファイル名だけで正しさは保証できません。
詳しく見るSemantic search
企業内の複数情報源を権限付きで検索。IDや名称にはキーワード、言い換えには意味検索が役立つため実業務で比較します。
詳しく見るLLM
学習パターンと文脈から文章を生成するモデル。検証済み事実のデータベースではありません。
Embedding
関係を比較する数値ベクトル表現。実際の言語と業務で評価が必要。
Vector database
ベクトル検索用ストア。元文書変更時の権限・バックアップ・削除を管理。
Vector search
質問に近いベクトルを検索。類似度は正確性や閲覧権限を保証しません。
別の語で検索してください。
参考資料
公開資料は原則説明であり RAGBOX の認証ではありません。
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
実務利用前に専門家確認が必要。個別の法律・税務助言ではありません。