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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
情報源、版、責任者付きで承認知識を整理。社内文書でも全員に公開する必要はありません。
別の語で検索してください。
組織に合わせたデータ境界の設計
14 ページ · 8.2 節 · サンプル版
機能は設計概念です。利用前に範囲と実装を検証。このデモは実際の AI や顧客データに接続しません。
言語と同意を端末に保存。解析は任意で、フォーム文や回答は送りません。フッターで変更可能。