機密データを外部AIに出さずに分析する — ローカル処理という選択

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生成AIの活用が広がる一方で、製造業では「機密データを外部のAIサービスに送って大丈夫か」という不安がつきまといます。結論から言えば、AIを使うこととデータを社外に出すことは、分けて考えられます。この記事では、その線引きと、ローカル処理という選択肢を整理します。

混同されがちな2つのリスク

  • 外部AIへの送信:データを外部の生成AIサービスに送り、処理させること。
  • データの社外移動:データそのものを受託先などの自社の管理外に移すこと。

この2つは別のリスクです。たとえば「AIで分析したいが、外部サービスには一切送りたくない」という要望は、ローカルで完結する構成にすれば両立できます。

ローカル処理という選択

データの整形・分析・可視化、そして用途によってはAIモデルの実行までを、オンサイト、または持ち込み実行できるツールといったお客様の管理下で行えば、外部の生成AIサービスにデータを送らずに済みます。クラウドの便利さは一部諦めることになりますが、機密性と引き換えにできる価値は製造業では小さくありません。

「どこに置かれ、誰が触れるか」を明示する

大切なのは、提供方式ごとにデータの所在を明らかにすることです。オンサイトで完結するのか、合意した範囲だけを持ち帰るのか、作業後に削除するのか——これらを最初に取り決めておけば、安心して着手できます。私たちは提供方式別のデータ所在を表で示し、NDA・削除・納品前チェックを標準手順にしています。

詳しくはセキュリティ方針をご覧ください。

まずは小さく試せます

サンプル・合成データでの整形・分析PoCから始められます。お気軽にご相談ください。