定義と概要
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。
実践の進め方
規程質問や契約検索から始め、公開・機密を分け責任者を設定。要件に合う環境を選び、拡大前に権限取消と削除を試験。
RAGBOX · RAGBOX Private AI 管理モデル
01本人確認
02権限
03ワークスペース
04ナレッジ
05モデル
06監査
開始前の確認
- 利用可能データ
- 承認者
- モデルの送信先
機能と導入は案件ごとに確認。根拠のない認証、ROI、顧客の主張は行いません。
よくある質問
データは外部へ出ますか？
構成と連携によります。モデル、OCR、埋め込み、バックアップ、ログの通信を整理して確認します。
AI 回答をそのまま信頼できますか？
特に法律・会計・重要判断では原文、完全性、版を確認。出典は正確性の保証ではありません。
どう始めますか？
用途、承認文書、責任者、合格基準を定め、小規模で品質、権限、費用を検証して展開します。
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。