生成AIは、資料作成や問い合わせ対応、情報整理など、さまざまな業務で活用が進んでいます。
最近、中でも注目されているのがローカルLLMです。
クラウド型AIと異なり、インターネットに接続せず、自社環境内でAIを運用できる点が大きな特徴です。
一方で、「本当に安全に使えるのか」といった不安を感じる方も少なくありません。
本記事では、ローカルLLMの基礎やクラウドLLMとの違い、導入の背景やメリット・デメリットを整理し、規制産業での活用事例や導入時のポイントを解説します。
ローカルLLMの業務活用を考えるヒントとして、ぜひご覧ください。
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ローカルLLMを安心して使いたい企業様へ
Athena Platformは、ローカルLLMを業務で安全に活用するための基盤です。 AIの使い方を適切にコントロールする機能や、利用状況・アクセス権限をまとめて管理でき、情報の流出や不正利用のリスクを抑えます。 セキュリティや運用面に不安を感じることなく、金融や医療などの分野で生成AIを活用したい方は、ぜひAthena Platformのサービス内容をご覧ください。
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ローカルLLMとは、会社のパソコンや社内サーバーなど、インターネットにつながずに使える大規模言語モデルのことです。
最近は文章作成や情報整理など、業務でAIを使う場面が増えていますが、大切な情報が外に出てしまわないか心配という声も多く聞かれます。
特に、社外にデータを送ることに不安を感じる方も少なくなく、個人情報や社内の重要なデータを扱う場合は、安心して使える仕組みが欠かせません。
ローカルLLMは、データを外部に送らず、自分たちの環境の中だけでAIを動かせるのが特徴です。そのため、情報漏えいのリスクを抑えながら、AIを業務に活用することができます。クラウドLLMと比べて、安全性や情報管理を重視したい場合に、ローカルLLMは注目されています。
クラウドLLMとは、インターネットを通じて外部のAIサービスを利用する仕組みです。
文章作成や要約などを手軽に行えるのが特徴で、特別な準備をしなくても高性能なAIを使えますが、入力した内容は一度インターネットを経由して外部のサーバーに送られるため、社内情報や個人情報を扱う場合は不安を感じることもあります。
一方、ローカルLLMは社内のパソコンやサーバー内だけでAIを動かします。
データが外部に出ないため、情報漏えいの心配を抑えられる点が大きなメリットであり、ルールが厳しい業界や大切なデータを扱う業務では安心して利用できます。