定義と概要
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。
実践の進め方
利用可能な規程で試行。機密区分、記録、出力承認を指定し、実記録の前に機関要件を確認。
開始前の確認
- データ経路
- 復旧試験
- 運用責任者
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。