ローカルLLM / セキュアAI PoC
外に出せない情報を扱う業務でも、生成AIを使えるか確かめます。
機密データを扱う業務があり、クラウドAIにすべては出せない。かといって、ローカルLLMが自社の業務で本当に使えるのか、自社だけでは判断がつかない。このPoCはその状態から3ヶ月で、本番化するかどうかを判断できる材料をそろえます。
こんなところで、止まっていませんか。
- 機密データがあって、クラウドAIに全部は出せない。
- ローカルLLMが業務で本当に使えるのか、自社では判断できない。
- 社内のルールがなく、試してもPoCで終わってしまう。
このページで使う言葉
- ローカルLLM
- 社外にデータを出さずに、手元の環境で動かす生成AIです。
- セキュアAI
- 外部のAIに渡しにくい情報を扱えるように、社内ルールや権限・ログの設計まで含めてつくるAIの環境です。
- PoC
- 本番の前に、小さく試して確かめることです。
進め方
3ヶ月間で、次の流れで進めます。クラウドAIとローカルLLMのどちらかに決め打ちせず、扱う情報の機密度に応じて使い分ける前提で設計します。
対象業務の整理
PoCで扱う業務を絞り込みます。機密データAI活用診断で整理した内容があれば、それをもとに範囲を決めます。
データの扱いの設計
AIに渡す情報の線引き（入力境界）、アクセス権限、操作ログ、人による承認を設計します。
試験環境の構築
本番の前に試すための環境をつくります。
評価指標の設定と計測
何をもって使えると判断するかを決め、実際に計測します。
本番化の判断
本番化するかどうかを判断します。
PoCのあとに、手元に残るもの
めざすのは「動くデモ」ではなく、本番化するかどうかを判断できる材料がそろった状態です。作ることそのものをゴールにしません。
PoCのあとの進み方
- うまくいけば、本番構築・運用保守に進みます（要件に応じて個別にお見積りします）。
- そうでなければ、「今はやらない」という判断も、PoCの成果として持ち帰れるものだと考えています。
Cor.はローカルLLMの検証を続けており、その積み重ねをPoCの設計にも活かしています。
費用
費用は課題や内容により変わります。前提条件・リスク・作業範囲が分かる形でお見積りし、正式な金額・納期は要件確認後に確定します。
関係する実績・事例
ローカルLLM／AI基盤PoC — 判断できる材料をそろえます
機密データがあってクラウドAIに全部は出せない。かといってローカルLLMが本当に業務で使えるのか自社では判断できない。その状態から、本番化を判断できる材料をそろえる3ヶ月のPoCです。
機密データAI活用診断 — 出す前に、扱い方を一緒に整理します
契約書・議事録・顧客情報をAIに使いたいが、外部AIにそのまま出せない。いきなり作らず、情報を整理するところからその悩みに向き合う診断サービスです。
ほかのサービス
AIに任せられる業務を、扱う情報から洗い出します。
試して終わりにせず、現場の業務にAIを組み込みます。