Column · local-llm

ローカルLLMと機密データ

ローカルLLM、機密データの取り扱い、クラウドAIとの使い分けなど、機密と生成AIの両立を考える解説記事。

クラウドLLMとローカルLLMの使い分け — 通常業務と機密業務を分ける

クラウドLLMの賢さとローカルLLMの「出ない」性質は、どちらかを選ぶものではなく使い分けるものです。業務を機密との距離で仕分ける方法、使い分けルールが破られる理由、それを構造で防ぐ設計までを整理します。

「機密はAIに入れるな」というルールは、何が機密かが曖昧なままでは機能しません。AI利用を前提にしたデータ分類の作り方——区分の数、判断に迷わせない定義、区分とAI環境の対応づけ——を実務目線で整理します。

ベンチマークの点数が高いモデルが、自社の業務で使えるとは限りません。ローカルLLMを業務目線で評価する方法——評価タスクの作り方、見るべき4つの観点、合格ラインの決め方、導入後の継続評価——を整理します。

公開されているLLMは数が多く、更新も速い。企業がローカルLLMを選ぶときに見るべき4つの軸——業務での精度・モデルサイズと設備の関係・ライセンス・運用負荷——と、「最新最大」を追いかけない選定の考え方を整理します。

「法人プランなら学習に使われないから安全」——その理解は、確認すべき論点の1つしかカバーしていません。学習利用・保持・処理場所・再委託など、生成AIサービスの規約で確認すべき観点と、規約確認だけに頼る運用の限界を整理します。

顧客名簿や設計データこそAIに任せたいのに、クラウドAIには出せない。その矛盾を解く選択肢としてのローカルLLMを、仕組み・向き不向き・正直な限界まで整理します。「全部ローカルにする」以外の現実的な設計も解説します。

ローカルLLMを動かす計算資源は、社内に置くか、クラウドで借りるか。オンプレGPUサーバーとクラウドGPUを、データの所在・コスト構造・運用負荷・拡張性の4観点で比較し、「機密用途は社内・実験はクラウド」という現実的な住み分けを整理します。

「社内データをAIに学ばせたい」と言うとき、その方法は実は3つあります——プロンプトで渡す・RAGで検索して渡す・ファインチューニングで学習させる。それぞれ機密データの「行き先」と「残り方」が違うため、混同したまま進めるのは危険です。違いを整理します。

インターネットから切り離された環境でも、ローカルLLMの登場で生成AIの利用は検討できるようになりました。オフラインで何ができるか、モデルや依存物の持ち込み・更新という運用課題、物理エアギャップと閉域（外部経路なし）環境の使い分けを整理します。

ローカルLLMとは、自社の管理下にあるサーバーで動かす大規模言語モデルのことです。クラウドLLMとの違い、企業で使うメリットと限界、向いている業務・向いていない業務を、導入判断に必要な範囲で整理します。