01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
プライベートAIは、単一の製品や実装方式ではなく、利用者や企業のデータを保護しながらAIを構築・利用するための考え方を指します。公式資料では、データの近くで生成AIを実行し、安全なアクセスや管理権限を確保する企業向け基盤のほか、利用者のデータをモデル所有者に開示せず予測処理を行う暗号技術、暗号化したまま複数の非公開データセットを利用してモデルを訓練する研究が紹介されています。用途には、社内データを使ったモデルのカスタマイズ、チャットボット、アシスタント、検索、要約などがあります。ただし、プライベートAIという名称だけで機密性や安全性が保証されるわけではありません。保護されるデータ、処理場所、アクセス権限、暗号化の対象などは、採用する製品や方式ごとに確認する必要があります。
02 / IN PRACTICE
Private AIの活用例
たとえば、こんな場面で
例えば、企業が社内文書を利用する検索・要約アシスタントを検討する際、データに近い管理環境でモデルを動かし、利用者やアクセス範囲を限定する構成が考えられます。また、暗号技術を用いて、元データを開示せずに予測サービスを利用する研究的な方式もあります。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
導入時は、「プライベート」という名称だけで判断せず、入力データと学習データの保存先、処理場所、アクセス制御、暗号化の範囲、外部提供者に開示される情報を公式仕様で確認してください。
参考資料
VMware and NVIDIA Unlock Generative AI for Enterprises （新しいタブで開きます）Research Collection: Research Supporting Responsible AI - Microsoft Research （新しいタブで開きます）Private AI - Microsoft Research （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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