機密情報を守るAI-FAQ構築：ローカルLLMとプライベートクラウドの選定基準
「ChatGPT禁止」でも諦めない。機密情報を守りながら社内FAQをAI化するための3つのアーキテクチャ（ローカルLLM、プライベートクラウド、ハイブリッド）を徹底比較。情シス視点でコスト、セキュリティ、運用負荷を解説します。
キーワード解説
機密情報を守るためのローカルLLMやプライベートクラウドでのFAQ構築
機密情報を守るためのローカルLLMやプライベートクラウドでのFAQ構築とは、企業が保有する秘匿性の高い情報を外部に漏洩させるリスクを避けつつ、生成AI（大規模言語モデル、LLM）を活用して社内FAQシステムを構築するアプローチです。これは、「社内FAQ構築」におけるセキュリティを最優先した特定の手法であり、パブリッククラウド上の汎用LLM利用が難しい環境で特に重要となります。具体的には、自社データセンター内や専用のプライベートクラウド環境にLLMを導入・運用する「ローカルLLM」、または外部から隔離されたプライベートクラウドサービス上でFAQシステムを構築することで、データの主権とセキュリティを確保しながらナレッジ活用を推進します。
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機密情報を守るためのローカルLLMやプライベートクラウドでのFAQ構築とは
機密情報を守るためのローカルLLMやプライベートクラウドでのFAQ構築とは、企業が保有する秘匿性の高い情報を外部に漏洩させるリスクを避けつつ、生成AI（大規模言語モデル、LLM）を活用して社内FAQシステムを構築するアプローチです。これは、「社内FAQ構築」におけるセキュリティを最優先した特定の手法であり、パブリッククラウド上の汎用LLM利用が難しい環境で特に重要となります。具体的には、自社データセンター内や専用のプライベートクラウド環境にLLMを導入・運用する「ローカルLLM」、または外部から隔離されたプライベートクラウドサービス上でFAQシステムを構築することで、データの主権とセキュリティを確保しながらナレッジ活用を推進します。