オンプレミスAI・クローズド環境・大阪
社外にデータを出さずに、AIを業務へ。
社内文書を検索して答える仕組みそのものは RAG チャットボット が担当します。本ページは、その仕組みをどの環境で動かすか、機密情報を社外へ送らない要件をどう満たすかを扱います。
お客様のサーバーや社内ネットワークの内側でモデルを動かす構成を前提に、漏洩を理由に見送ってきた導入を、条件付きで前に進めます。大阪拠点、全国オンライン対応です。
サービス概要
オンプレミス・クローズド環境のAI導入は、機密データを外部サービスへ送信せず、お客様の環境内で完結する形で生成AIと RAG を組むサービスです。株式会社スグレル（大阪）は、完全オンプレミス、プライベートクラウド、機密度に応じた併用の三つの型から、制約と向き合う先を選びます。
- 対象
- 社外へのデータ送信を禁じている、または慎重に判断したい企業
- 技術
- ローカル LLM、クローズド環境での RAG、Next.js / Python / MySQL
- 提供地域
- 大阪拠点、全国オンライン対応
情報漏洩を理由に、AI導入を見送っていませんか
社内規程や取引先との契約で、顧客情報や設計資料、議事録を社外のサービスへ送れない、という制約は珍しくありません。生成AIの便利さは分かっていても、入力した文章がどこで処理されるかが説明できない限り、情報システム部門は許可を出せません。
見送ったまま時間が過ぎると、現場では個人の判断で外部の対話画面を使い始めます。公式には導入していないのに、実質的には機密に近い文章が外へ出ている。この隙間のほうが、管理された導入よりリスクは大きいことがあります。
スグレルは、使わせないことで守るのではなく、使える範囲を契約と構成で区切る方向を取ります。禁止の理由を聞いたうえで、その理由を満たす置き方があるかを先に確かめます。
クローズド環境という選択肢
クローズド環境とは、モデルの推論をお客様のサーバー、またはお客様が管理するネットワークの内側で完結させる構成です。質問文も、検索対象の文書も、回答も、その境界を出ません。外部の API へ機密情報を送信しない、というのが設計の出発点です。
公開されているクラウドの対話サービスとは、便利さの交換条件が違います。モデルの更新は自前で計画し、GPU やメモリの空きも自分たちで見ます。その代わり、データの所在を契約書の文言と、実際の通信経路の両方で示せます。
すべてを閉じることが目的ではありません。閉じる必要があるものと、閉じなくてもよいものを分け、閉じる側に十分な計算機と運用の手数があるかを、導入の前に確認します。
構成パターン
完全オンプレミス型は、モデルも文書も回答も、お客様の敷地内の機器で扱います。インターネットへ出ないことが契約上ほぼ必須な場合、設計図や個人情報を日常的に検索対象にする場合に向きます。必要なのは、推論に耐える計算機と、電源・バックアップ・権限管理を担える担当です。制約は、モデルの入れ替えや障害対応の手数をお客様側でも持つことになる点です。
プライベートクラウド型は、お客様専用に区切ったクラウド上でモデルを動かします。機器を自社で持たず、他社の入力と計算資源を共有しない、という中間です。拠点が複数あり、社内ネットワークは整っているが専用 GPU を置きにくい場合に向きやすい。制約は、クラウド事業者の管理範囲と、自社の責任分界を契約で明示する必要があることです。
機密度に応じたクラウド併用型（ハイブリッド）は、機密に当たる文書と入力だけを閉じ、公開情報や下書きの壁打ちなど機密度の低い処理は別経路にします。全部をオンプレミスにするほど機器を用意できないが、一部は外に出せない、というケースに向きます。制約は、何を機密とみなすかの分類を先に決めておかないと、現場が迷って両方へ送ってしまうことです。
セキュリティと契約面の対応
実データに触れる前に、秘密保持契約（NDA）を締結します。対象となる文書の範囲、保管場所、アクセスできる人、案件終了後の削除または返却まで、書面に落とします。
預かったデータは、その案件の目的以外に使いません。モデルの追加学習や、別のお客様向けの検証材料への転用は行いません。必要であれば、作業用の複製をどこに置くか、作業が終わったあとに残さないことを、手順としてお渡しします。
導入ステップ
はじめに現状を把握します。禁止されている送信先、既存のネットワーク、文書の置き場所、実際に検索したい業務を伺います。ここで構成の型がおおよそ決まります。
次に、対象とする文書と業務を絞ります。全部を一度に入れず、効果が確認しやすく、機密度の説明がしやすい範囲から始めます。その範囲で小規模な検証を行い、回答の質と、通信が境界を出ていないことを確認します。
検証の結果を見たうえで、本番の構成を設計し、構築に入ります。検索対象の増やし方、権限、障害時の扱いまで含めて引き渡します。文書検索の画面や出典の出し方は、RAG チャットボット の設計と接続します。
よくあるご質問
社内文書検索のページとは何が違いますか？
社内文書を検索して出典付きで答える仕組みそのものは RAG チャットボットのページが担当します。本ページは、その仕組みをどの環境で動かすか、機密情報を社外に出さない要件をどう満たすかを扱います。
完全にインターネットから切り離す必要がありますか？
必ずしもそうではありません。文書の機密度に応じて、完全オンプレミス、プライベートクラウド、機密度に応じた併用の三つの型から選びます。機密に当たる入力だけを閉じ、公開情報の処理は分けて置く、という分け方もできます。
契約前にデータを預ける必要はありますか？
初回の相談では、データの種類と置き場所、誰が触れるかを伺うだけで足ります。実データを預かる場合は、その前に NDA を締結します。案件の目的以外にデータを二次利用することはありません。
クローズド環境の AI、まず条件から。
「外に出せない」が先にあり、手段が後から決まる相談で構いません。初回ご相談は無料です。