Tech Strategy
生成AI導入のポイント：技術選定からセキュリティ対策まで
2024年1月5日
作成: 日本SDS 開発チーム
生成AIの急速な発展に伴い、多くの企業がビジネスへの導入を検討しています。しかし、技術の選択肢の多さや、セキュリティ上の懸念が導入の障壁となっているケースも少なくありません。本稿では、企業が生成AIを導入する際に考慮すべき核心的なポイントを整理します。
技術選定
OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude 3、GoogleのGeminiなどのAPI型から、Llama 3等のローカル/プライベート環境での運用まで。用途に応じた最適なモデル選定基準を解説。
セキュリティ
情報漏洩リスクへの対策、機密データを取り扱うためのRAG構築、そして社内利用ガイドラインの策定。安全性を確保しつつ利便性を損なわない運用設計について。
導入ステップ
まずはスモールスタートから。ROI（投資対効果）を明確にするためのKPI設定や、業務プロセスへの無理のない組み込み手順をパターン別に紹介します。
最適な基盤モデルの選び方
全ての業務に最高位のモデルが必要なわけではありません。コスト、精度、速度、そしてデータプライバシーの観点からバランスを取ることが重要です。
- 高精度・多機能: 複雑な推論や高度な要約が必要なプロジェクト（GPT-4 / Claude 3 Opus）
- コスト効率・速度: 大量の定型処理やシンプルな翻訳・校正（GPT-3.5 Turbo / Claude 3 Haiku）
- プライバシー重視: 機密情報を扱う社内サーバー内での完結（Llama 3 / Mistral などのオンプレミス運用）
セキュアなAI運用の3本柱
1. 入力データの保護
API利用時に学習データとして利用されないオプションを選択し、機密情報のマスク処理を行う仕組みを導入します。
2. アクセス制御とログ管理
「誰が、いつ、どのような指示を出したか」を可視化し、不正利用や予期せぬ挙動を早期に検知できる体制を整えます。
3. 社内教育とガイドライン
ツールの習熟度を上げるだけでなく、AIが生成した回答の正確性を常に人間が確認する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の原則を浸透させます。