机密数据 AI 应用诊断
从要处理的信息出发，梳理出可以交给 AI 的业务。
合同、会议记录、客户信息、报价单、内部知识。公司里有很多可以用于 AI 的信息，却无法判断能否直接交给外部 AI。这项诊断面向中小企业的经营者与管理部门，从这里开始和您一起思考。
是不是卡在这些地方？
- 不知道机密数据能否交给外部 AI。
- 不知道从哪里着手，时间却一直在流逝。
- 一找供应商商量，话题就直接变成大规模开发。
本页使用的词语
- 云端 AI
- 由外部服务商提供的生成式 AI。输入的信息会被发送到公司外部。
- 本地 LLM
- 不把数据带出公司，在自有环境中运行的生成式 AI。
- PoC
- 在正式运行之前，小规模试用并加以确认。
推进方式
我们不急于开发。不从技术话题切入，而是优先把“该处理什么、如何处理”说清楚。
现场访谈
了解业务流程与困扰。
业务盘点
调查现有业务，梳理出可以交给 AI 的业务。
数据分类
按机密程度对要处理的数据进行分类。
区分云端 AI 与本地 LLM
区分哪些可以交给外部云端 AI，哪些应由本地 LLM 处理。
风险梳理
从交给 AI 的信息边界（输入边界）、访问权限、操作日志、人工审批这 4 个角度进行梳理。
制定方针
制定是否进入 PoC 的方针。
诊断结束后，您手中会留下的内容
诊断结束后，您将获得可用于下一步判断的资料。
- 可作为 AI 化候选的业务盘点结果
- 数据分类与处理方式的整理
- 风险及应对方针
- 进入 PoC 时的方针方案
诊断之后的选择
- 进入本地 LLM / AI 基础设施 PoC
- 小规模进入正式实施
- 判断现在暂不开发
诊断的结论也可能是“最好先不开发”。我们会连同这一结论，坦率地告诉您。无论选择哪一项，诊断本身都被设计为决定下一步的材料。
费用
费用因课题与内容而异。我们会以明确前提条件、风险与工作范围的形式报价，正式金额与工期在确认需求后确定。
相关实绩・案例
机密数据AI应用诊断 —— 在输出前，与您共同梳理处理方式
想将合同、会议纪要、客户信息用于AI，却无法直接交给外部AI。这是一项不急于直接开发、而是从梳理信息开始切实解决该困扰的诊断服务。
本地LLM／AI基础设施PoC — 为您备齐可供判断的依据
因为有机密数据，无法全部交给云端AI；但本地LLM能否真正用于业务，企业自己又无法判断。本服务是一项为期3个月的PoC，从这种状态出发，备齐判断是否正式上线的依据。
其他服务
即使是处理不能外传信息的业务，也帮您确认能否使用生成式 AI。
不止于试用，把 AI 融入现场业务。