『機密情報を入力するな』では手遅れかも？企業を守る “ローカル生成AI” という新選択肢

生成AIを活用した業務効率化の裏で流出する設計資産、社外秘文書――あなたの企業も“気づかないまま”大損害を被っていませんか？

モノストラクト

2025年2月18日 10時00分

「生成AIは便利だけれど、機密情報をどこまでクラウドに上げていいの？」
――多くのBtoB企業の担当者様が、クラウドAIサービス導入のハードルを感じているのではないでしょうか。
そこでMonoStructは、完全オフライン運用で生成AIを活用できるサービスを開始いたしました。

クラウド利用がNGの企業や、申請フローに悩む現場でも、気軽かつ安全に生成AIの業務効率化を実現できます。

■サービスリリースの背景：社内ルール不足で混乱する“生成AI活用”

どこまでクラウドに上げて良いのかわからない

「顧客リストはNG？では部署内の設計図は？書きかけの仕様書は？」

明確なガイドラインを作ろうにも、「やらないといけないよね」「でも、どうやって作ろうか」で止まってしまい、結果として曖昧な運用が続いている企業が多いのが現状です。

申請作業が増え、DXが進まない

仮に生成AI活用のガイドラインを作成しても、「利用時に手続きや承認が必要」となるケースもあるでしょう。
そうなると、使用するたびに上長や法務のOKを取らねばならず、せっかくの生産性向上ツールが本来の力を発揮できなくなってしまいます。

「禁止するしかない」ではDXにブレーキ

機密情報が混在する部門ほど、曖昧な運用を避けたいがゆえに「とりあえず禁止」に陥りがちです。
しかし、これでは社内の生産性や競争力を下げてしまう恐れがあります。

こういった課題のせいで導入に踏み出せない、と複数の企業様が悩まれていました。
そこで当社のサービスなら、このような懸念を解決し、生成AIを活用した業務改善に直接つなげることが可能です。

■オフラインで使える“ローカル生成AI”が解決策

クラウド不要で学習・推論が社内完結

当社が提供する「ローカル生成AI導入支援サービス」なら、生成AIを社内サーバ（オンプレミス）や閉域ネットワーク上に構築します。

外部のクラウド環境へ機密データをアップロードする必要がなく、面倒な申請フローやコンプライアンス整備を最小限に抑えながら安全に運用できます。

ルール整備が追いつかない企業も導入しやすい

「クラウドにデータを載せるには法務部などからの確認が必要」「上層部の承認に時間がかかる」

――こうした悩みも、オフライン環境なら大幅に解消しやすくなります。

業務効率化を全社的に進めやすい

場当たり的に「ここだけはAI禁止」と指定するのではなく、あらゆる部署が自社の機密情報をAIに入力しても問題ありません。結果、資料作成・文章要約・Q&A対応といった定型作業を効率化でき、組織全体のDXを加速できます。

自社に特化したオリジナルの生成AIを作成できる

社内ドキュメントや独自データを活用し、企業独自のノウハウを学習させることで、

部署ごと・用途ごとの細かな要望にも対応いたします。

■具体的な活用シーン例

製造業での活用事例：設計図の調査・変更履歴管理

①設計図や仕様書の一元化

自社サーバー内の設計図・仕様書・マニュアル等をテキスト化／メタデータ化し、LLMのインデックスに登録。

②自然言語での検索・要約

エンジニアが「去年のバージョンで変更された箇所は？」「この部品の推奨材質は？」といった質問を入力すると、LLMが関連文書を参照し、要点を要約して回答。

③変更履歴・差分の迅速把握

設計図のバージョンAとバージョンBを比較し、変更点のみをリストアップして説明。また、類似した過去の設計ミスや対策事例を自動で提示。

④ノウハウの蓄積と再利用

設計時のトラブルシューティング情報やベストプラクティスをLLMに取り込んでおき、設計チーム全体でいつでも参照可能。

金融での活用事例：顧客対応の自動化

①データ収集

FAQデータや取引履歴、商品情報などの社内ナレッジを収集過去の問い合わせログを解析し、共通質問パターンを把握。

②リアルタイム応答

LLMを搭載したチャットボットが24時間365日対応よくある質問対応、ヒアリングのサポートを行う。

③問い合わせ内容分析

顧客が入力した文章から要望や意図を推測し、的確な情報を提示複雑な質問は有人対応に振り分け、コールセンターとの連携を最適化。

④顧客満足度向上

待ち時間の短縮と回答品質の安定化でCS（顧客満足度）を向上コールセンターの負荷を軽減し、専門的な対応が必要な案件に集中できる。

商社業界でのLLM活用事例：顧客データの活用

①データ収集

取引先の購買履歴・嗜好・商談履歴、社内CRMデータを包括的に蓄積過去の見積履歴・顧客とのやり取りも収集し、一元管理。

②自動解析

LLMが膨大な顧客情報を分析し、購買傾向や次に提案すべき商品を推定過去の商談成功ケースを学習し、タイミング・オファー内容を最適化。

③リスク分析（根拠の明確化）

提案時の見込み度合い（商談成功確度）やリスク要素を自動評価属人的な勘に頼らず、データドリブンで提案戦略を策定。

④改善提案

必要な顧客にタイミング良くアップセル・クロスセルを実施営業効率を高め、成約率・リピート率の向上を実現。

■ローカル生成AIの導入ステップと当社の伴奏支援

ヒアリング / リスク診断

現状の社内ルール、クラウド利用の制限レベルを確認し、

どの程度のデータならAI活用可能か、リスク分析を行います。

PoC（概念実証）

小規模でAIを稼働させ、申請作業の必要性や法整備の手間がどれだけ削減できるかを検証します。

本格導入 / 運用支援

社内サーバへの構築だけでなく、その後の運用支援まで対応します。

具体的には、AIモデル調整から、運用マニュアルの作成、社員研修など。

■「ローカル生成AI」導入支援サービス - 安心なDXをサポート

「機密情報を守り、安心・安全に生成AIを活用したい」そんなニーズをお持ちの企業様に向けて、
当社ではオフライン環境で動作する"生成AI"の導入・運用サポートを提供しています。クラウド環境にデータを上げることなく、社内完結で高度なAI機能を活かすことで、セキュリティと生産性向上の両立を目指します。高セキュリティ環境で生成AIを活用し、社員の業務効率を加速したい企業様からのご相談をお待ちしております。

★今なら無料相談を実施しています！

「生成AIを活用するための研修の実施方針が決まっていない」

「社内ガイドラインが整備できず困っている」

「生成AIの運用の体制が整っていない」

「生成AIを活用した業務改善方法がわからない」

こんなお悩みをお持ちなら、ぜひお気軽にご連絡ください。

「ローカル生成AI」導入支援サービス：https://mono-struct.com/local_llm

いまや生成AIは“使わない”選択をするほどシンプルではありません。
曖昧なルールに振り回されるより、自社の大切なデータを守りつつDXを加速するための
新時代の選択肢――「ローカル生成AI」に注目してみてはいかがでしょうか？