生成AIの活用が急速に広がっています。
業務効率化や顧客対応の高度化、新たなサービス創出など、多くの企業や自治体が生成AIの導入を進めています。一方で、導入検討の現場では「どのAIを使うか」だけでなく、「どこでAIを動かすか」が重要なテーマになっています。
特に機密情報や個人情報を扱う組織では、データの保存先や処理場所、法令順守、セキュリティ対策が重要な検討事項です。
そこで注目されているのが、国内完結型AI基盤です。
本記事では、国内完結型AI基盤の特徴やメリット、導入時に確認すべきポイントについて解説します。
国内完結型AI基盤とは
国内完結型AI基盤とは、生成AIの利用に必要なデータ保存、処理、推論、運用管理などを、日本国内のインフラ環境で完結できる仕組みを指します。
一般的な生成AIサービスでは、入力データや処理の一部が海外リージョンを経由するケースがあります。
一方で、国内完結型AI基盤では、次のような構成を重視します。
- 日本国内のデータセンターで運用する
- 国内クラウドや国内リージョンを利用する
- データの保存場所を明確にする
- アクセス権限やログを管理する
- 国内サポート体制を確保する
つまり、国内完結型AI基盤は「生成AIを安全に使うためのインフラ設計」といえます。
国内クラウドの基本的な考え方については、国内クラウドとは？特徴と選び方でも解説しています。
なぜ今、国内完結型AI基盤が求められているのか
生成AIは便利な一方で、企業や自治体が本格利用するには、いくつかの課題があります。
1. 情報漏えいリスクへの懸念
生成AIに入力する情報には、社内文書、顧客情報、契約情報、設計情報、問い合わせ履歴などが含まれる可能性があります。
そのため、「入力データがどこに保存されるのか」「学習に使われるのか」「誰がアクセスできるのか」を明確にする必要があります。
2. データガバナンスの強化
生成AIの活用が進むほど、データの管理責任は重要になります。
特に情シス部門やセキュリティ部門では、利用者ごとの権限管理、ログ管理、外部サービス連携、監査対応などを含めた設計が求められます。
3. 自治体・公共分野での活用拡大
自治体や公共機関では、住民情報や行政文書など、取り扱いに注意が必要な情報が多くあります。
そのため、生成AIを利用する場合も、国内でのデータ管理や閉域性、セキュリティポリシーとの整合性が重要になります。
4. AI活用が業務システム化している
生成AIは、試験利用の段階から、業務システムの一部として利用される段階へ移りつつあります。
そのため、AI基盤にも可用性、バックアップ、監視、セキュリティ、障害対応など、通常のIT基盤と同様の観点が求められます。
クラウド選定全体の考え方については、クラウド選定のポイントも参考になります。
国内完結型AI基盤のメリット
1. データの所在を明確にしやすい
国内完結型AI基盤では、データの保存場所や処理場所を明確にしやすくなります。機密情報や個人情報を扱う場合、データの所在を把握できることは大きな安心材料になります。
2. セキュリティポリシーを統一しやすい
国内クラウドやプライベート環境を活用することで、既存の社内システムと同じセキュリティ基準で運用しやすくなります。
アクセス制御、ログ管理、ネットワーク分離、監視などを一元的に設計できるため、情シス部門にとって管理しやすい構成になります。
3. 国内サポートを受けやすい
生成AI基盤は、構築して終わりではありません。運用中には、権限設定、性能改善、障害対応、セキュリティ対策、利用者管理など、継続的な対応が必要です。
国内サポート体制があることで、トラブル発生時の相談や運用改善がしやすくなります。
4. BCP・DR対策と連携しやすい
生成AIが業務に組み込まれると、AI基盤も重要な業務インフラの一部になります。そのため、災害や障害が発生した場合に備えて、バックアップ、冗長化、復旧手順を検討しておく必要があります。
BCP・DRの基本については、BCP・DR対策の考え方もあわせてご覧ください。
国内完結型AI基盤が向いている組織
国内完結型AI基盤は、特に次のような組織に向いています。
機密情報を扱う企業
- 顧客情報を扱う企業
- 設計情報や研究情報を扱う企業
- 契約情報や財務情報を扱う企業
- 医療・金融・製造など情報管理が重要な企業
自治体・公共機関
- 住民情報を扱う自治体
- 行政文書を扱う公共機関
- 庁内業務の効率化を検討している組織
- 国内管理やセキュリティ要件を重視する組織
情シス部門が統制しながらAIを導入したい企業
- 部門ごとのAI利用を管理したい企業
- シャドーAIを防ぎたい企業
- 利用ログを管理したい企業
- 社内ガイドラインに沿ってAIを活用したい企業
AI基盤を選ぶ際に確認すべきポイント
国内完結型AI基盤を検討する際は、次のポイントを確認することが重要です。
1. データ保存場所
入力データ、ログ、生成結果、学習用データがどこに保存されるのかを確認します。国内リージョンや国内データセンターで完結できるかは、最初に確認すべきポイントです。
2. 学習データとして利用されるか
入力した情報がAIモデルの学習に利用されるかどうかを確認します。業務利用では、入力データが外部学習に使われない設定や契約条件が重要です。
3. アクセス制御
利用者ごとに権限を分けられるか、管理者権限を制御できるかを確認します。部門ごと、役職ごと、用途ごとにアクセス範囲を設定できることが望ましいでしょう。
4. ログ管理
誰が、いつ、どのような操作をしたかを記録できるかは、監査やトラブル対応の観点で重要です。生成AIの利用ログは、今後さらに重要な管理対象になると考えられます。
5. セキュリティ対策
生成AI基盤では、モデルやデータだけでなく、WebアクセスやAPIアクセスに対する保護も必要です。
特に外部公開するAIサービスでは、不正アクセス、Botアクセス、DDoS攻撃、スクレイピングなどへの対策も検討する必要があります。
Webトラフィックの半数以上がBotとされる現在、WAFだけでは防ぎきれないBot対策も重要です。詳しくは、Webトラフィックの51%がBotに──WAFでは防げない時代、企業が取るべき対策とはをご覧ください。
6. 可用性とバックアップ
AI基盤が業務に組み込まれるほど、停止時の影響は大きくなります。冗長構成、バックアップ、監視、復旧手順を含めて設計することが重要です。
バックアップやDRの考え方については、BCP・DRにおけるバックアップ対策も参考になります。
さくらのクラウドを活用した国内完結型AI基盤という選択肢
国内完結型AI基盤を構築する際は、国内クラウドの活用が有力な選択肢になります。
たとえば、さくらのクラウドのような国内クラウドを活用することで、日本国内のインフラ上にAI基盤を構築しやすくなります。
また、プライベート環境を組み合わせることで、外部から切り離した閉域性の高い構成や、特定業務向けのAI利用環境を設計できます。
さくらのクラウドの特徴については、さくらのクラウドとは？特徴と活用ポイントでも解説しています。
AI基盤ではアクセス経路の保護も重要になる
生成AI基盤を外部サービスやWebアプリケーションとして利用する場合、AIそのものの安全性だけでなく、アクセス経路のセキュリティも重要です。
たとえば、AIチャットボットや問い合わせ支援システムを公開する場合、悪意あるBotによる大量アクセス、不正利用、スクレイピング、DDoS攻撃などのリスクがあります。
こうしたリスクに対しては、WAFに加えて、Botの振る舞いを識別・制御する仕組みが必要です。
フューチャースピリッツでは、Blackwall社が提供するBot対策ソリューション「MTSS（Managed Traffic Security Service）」の取り扱いを開始しています。
MTSSは、Botトラフィックの分析・識別、WAF機能、L7 DDoS防御、コンテンツキャッシング、SSL/TLS管理、ロードバランシングなどを統合したAll-in-One型のWebトラフィックセキュリティです。
AI基盤を安全に運用するうえでも、アクセス制御やBot対策は重要な検討項目になります。
|
Bot対策サービスの詳細は、以下のプレスリリースをご覧ください。 |
生成AI時代は「運用基盤」が重要になる
生成AIの導入では、モデルの性能や機能に注目が集まりがちです。
しかし、企業や自治体が安心してAIを活用するには、AIを動かす基盤そのものの設計が重要です。
特に以下の観点は、導入前に整理しておく必要があります。
- データはどこに保存されるか
- 入力データは学習に使われるか
- 誰が利用できるか
- 操作ログを残せるか
- 障害時に復旧できるか
- 不正アクセスやBot攻撃に対応できるか
- 国内サポートを受けられるか
生成AIは、今後さらに多くの業務で利用されていくでしょう。だからこそ、導入初期から安全に使える基盤を設計しておくことが重要です。
まとめ：生成AIは「どこで動かすか」まで考える時代へ
生成AIの活用が進む中で、「どのAIを使うか」だけでなく、「どこでAIを動かすか」が重要になっています。
国内完結型AI基盤は、データ管理、セキュリティ、ガバナンス、可用性、サポート体制を重視する企業や自治体にとって、有力な選択肢です。
特に、機密情報や個人情報を扱う組織では、AIモデルの性能だけでなく、クラウド基盤やネットワーク、アクセス制御、Bot対策まで含めた設計が求められます。
生成AIを導入する際は、AIモデルだけでなく、クラウド基盤やネットワーク、セキュリティまで含めた全体設計の視点が重要です。
よくある質問（FAQ）
Q.国内完結型AI基盤とは何ですか？
国内完結型AI基盤とは、生成AIの利用に必要なデータ保存、処理、推論、運用管理などを、日本国内のインフラ環境で完結できる仕組みです。データの所在や管理責任を明確にしやすい点が特徴です。
Q.国内完結型AI基盤はどのような企業に向いていますか？
顧客情報、個人情報、設計情報、契約情報など、機密性の高い情報を扱う企業に向いています。また、自治体や公共機関のように、データ管理や法令順守を重視する組織にも適しています。
Q.生成AIを国内クラウドで動かすメリットは何ですか？
データの保存場所を国内に限定しやすく、国内法や社内ポリシーに沿った管理がしやすい点がメリットです。また、国内サポートを受けやすいことも利点です。
Q.生成AI基盤にセキュリティ対策は必要ですか？
必要です。生成AI基盤では、データ保護、アクセス制御、ログ管理、ネットワーク保護、Bot対策などを含めた総合的なセキュリティ設計が求められます。
Q.国内完結型AI基盤とプライベートAI環境は同じですか？
完全に同じではありません。国内完結型AI基盤は「国内で処理・管理すること」を重視する考え方で、プライベートAI環境は「利用範囲やアクセスを限定すること」を重視する考え方です。両者を組み合わせることで、より安全なAI利用環境を構築しやすくなります。
