ローカルLLM（大規模言語モデル）の導入による「現場データの外部流出不安」を解消するセキュアな基盤構築

ローカルLLM（大規模言語モデル）の導入による「現場データの外部流出不安」を解消するセキュアな基盤構築とは

「ローカルLLM（大規模言語モデル）の導入による「現場データの外部流出不安」を解消するセキュアな基盤構築」とは、組織内部のネットワーク環境やオンプレミス環境に大規模言語モデルを配備し、機密性の高い現場データが外部クラウドサービスへ送信されるリスクを排除することで、データ流出への懸念を払拭する一連の技術的・運用的取り組みを指します。AI導入における「現場の抵抗」の主要因の一つであるデータセキュリティへの不安に対し、組織がデータ主権を完全に保持しつつLLMの恩恵を享受するための重要な解決策となります。これにより、厳格なセキュリティ要件を持つ企業や公共機関でも、安心して生成AIを活用できる環境が実現されます。

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