専用AI構築プラットフォームの基本機能と仕組み
専用AI構築プラットフォームは、汎用的な生成AIサービスとは異なり、自社の業務データやナレッジを組み込んだAI環境を構築できるサービスです。まずは基本的な機能と、汎用AIサービスとの違いを確認します。
社内データを取り込むための基盤機能
専用AI構築プラットフォームには、社内文書やデータベースの情報を取り込み、AIが参照できる形式に変換する基盤機能が備わっています。テキストファイルやPDF、表計算ソフトのファイル、業務システムに蓄積されたデータなど、さまざまな形式のデータを取り込める点が特徴です。取り込む対象を部署やフォルダ単位で細かく指定できる製品も見られます。
取り込んだデータはベクトル化と呼ばれる処理によって、意味のまとまりごとに検索用のインデックスとして保存されます。この仕組みによって、AIは膨大な社内文書の中から関連する情報を探し出し、質問に対する回答の根拠として活用できます。データ更新の頻度や対応可能なファイル形式は製品ごとに異なるため、導入前の確認がポイントです。
汎用AIサービスとの違い
一般に公開されている汎用の生成AIサービスは、インターネット上の情報を学習した知識をもとに回答を生成します。一方、専用AI構築プラットフォームは自社の文書やデータを組み込むため、社内規程や過去の対応履歴など、外部には出回っていない情報にもとづいた回答を得られる点が異なります。
また、汎用AIサービスの多くは入力した情報が学習データとして扱われる可能性がある一方、専用AI構築プラットフォームは自社専用の環境で稼働するよう設計されており、機密情報の外部流出を防ぐ運用がしやすくなります。問い合わせ対応や社内規程の確認など、幅広い部署の業務で汎用AIと専用プラットフォームを使い分けるか、あるいは併用するかを、扱う情報の機密度に応じて検討することが重要です。
RAG構築とファインチューニングによる社内データ活用の機能
専用AI構築プラットフォームの中心的な機能が、社内文書を活用したRAG構築と、自社データを用いたファインチューニングです。それぞれの仕組みと社内ナレッジとの連携方法を紹介します。
社内文書を活用したRAG構築の機能
RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する前に関連文書を検索し、その内容を根拠として回答に反映させる仕組みです。専用AI構築プラットフォームの多くは、社内マニュアルや議事録、問い合わせ履歴などを検索対象として登録できるRAG構築機能を備えています。
RAGを用いることで、AIが誤った情報を生成するリスクを抑えつつ、自社に固有の情報にもとづいた回答を返せます。検索対象のドキュメントを追加・更新するだけで回答内容を反映できるため、モデル自体を再学習させるよりも運用の負担を抑えやすい点も特徴です。問い合わせ窓口や社内ヘルプデスクなど、日々更新される情報を扱う業務との相性がよい仕組みといえます。
自社データによるファインチューニング支援の機能
ファインチューニングとは、既存のAIモデルに自社独自のデータを追加学習させ、業界用語や社内特有の言い回しへの対応精度を高める手法です。専用AI構築プラットフォームの中には、学習用データの前処理や学習の実行、精度検証までを一貫して支援する機能を提供するものがあります。
ファインチューニングはRAGと組み合わせて利用されることも多くあります。RAGで最新情報を柔軟に反映しつつ、ファインチューニングで業務特有の表現や判断基準をAIに学習させることで、より自社の実務に沿った回答を引き出しやすくなります。導入時は学習データの準備工数や、学習にかかる期間、費用もあわせて確認しておくと安心です。専門知識が求められる業種ほど、ファインチューニングの効果を実感しやすい傾向があります。
社内ナレッジと連携できる機能
社内には、グループウェアや文書管理システム、チャットツールなど、複数のシステムにナレッジが分散しているケースが少なくありません。専用AI構築プラットフォームには、こうした複数のシステムとAPI連携し、点在するナレッジを横断的に検索対象へ組み込める機能を持つものがあります。
連携できるシステムの種類や連携方法は製品によって差があり、標準機能で対応できる範囲とカスタム開発が必要な範囲を事前に確認しておく必要があります。既存のナレッジ管理の仕組みを大きく変えずに導入できるかどうかも、選定時に確認しておきたいポイントです。部署ごとに利用しているツールが異なる企業では、連携範囲の広さが選定の分かれ目です。
セキュアな閉域環境でAIを構築するための機能
機密性の高い社内データを扱う場合、インターネットから隔離された閉域環境での構築が求められることがあります。ここでは、セキュリティに関わる主な機能を確認します。
オンプレミス・専用クラウドでの閉域環境構築
専用AI構築プラットフォームの中には、自社のデータセンターや専用クラウド環境の中にAI基盤を構築し、インターネットを経由せずにAIを利用できる仕組みを提供するものがあります。外部のパブリッククラウドにデータを送らずに済むため、機密情報を扱う業務でも利用を検討しやすくなります。
閉域環境での構築には、サーバーやGPUなどの計算資源を自社で用意する必要があるケースが多く、初期投資や運用体制の準備が必要です。一方で、利用状況に応じて処理能力を柔軟に調整できる製品もあるため、想定する利用規模に応じた構成を確認することが重要です。将来的な利用拡大を見据え、拡張のしやすさもあわせて比較しておくとよいでしょう。
アクセス制御とデータ漏洩対策の機能
閉域環境であっても、社内の利用者すべてが同じ情報にアクセスできてよいとは限りません。専用AI構築プラットフォームには、部署や役職に応じてアクセスできる文書の範囲を制限する権限管理機能や、通信・保存データを暗号化する機能を備えたものがあります。
また、AIへの入力内容や出力結果を記録し、不正な利用がないかを確認できるログ管理機能を持つ製品も見られます。これらの機能を組み合わせることで、社内でAIの利用を広げながらも、情報漏洩のリスクを抑えた運用を目指せます。導入時はセキュリティ要件を満たすかどうかを個別に確認し、必要に応じて自社の情報システム部門や法務部門とも相談したうえで進めることをおすすめします。
構築後の運用監視と回答精度の継続改善を支援する機能
専用AI構築プラットフォームは、導入して終わりではなく、稼働後の監視や回答精度の見直しを継続することで効果を発揮しやすくなります。運用面の機能を確認します。
稼働状況を可視化する運用監視の機能
専用AI構築プラットフォームの中には、AIの応答時間やエラー発生状況、利用回数などをダッシュボードで可視化し、稼働状況を継続的に監視できる機能を備えたものがあります。障害の予兆を早期に把握し、対応につなげやすくなる点が利点です。
運用監視の体制をベンダー側が提供する製品もあれば、自社の情報システム部門が監視ツールを使って運用する製品もあります。自社にAI基盤の運用経験を持つ人員がどの程度いるかによって、どこまで支援を受けるべきかが変わってくるため、体制にあわせた選定が重要です。障害発生時の連絡体制や対応時間帯、復旧までの目安時間、問い合わせ窓口の対応言語なども、契約前にあわせて確認しておきたい重要な項目です。
回答精度を継続的に改善する支援機能
AIの回答精度は、導入した時点で完成するものではなく、実際の利用状況を踏まえて継続的に見直していくことで高まっていきます。専用AI構築プラットフォームには、利用者からの評価やフィードバックを収集し、回答が不十分だった質問を分析できる機能を持つものがあります。
分析結果をもとに、検索対象の文書を追加したり、プロンプトの設計を見直したりすることで、回答の精度を段階的に改善できます。改善作業を自社で行う製品もあれば、ベンダーが定期的な支援サービスとして提供する製品もあるため、継続運用にかかる負担も含めて比較することがポイントです。定期的な振り返りの機会を設けることで、現場の実感に近い改善につながりやすくなります。
自社インフラで閉域AI基盤を構築できる代表的な製品
ここまで紹介したセキュリティ機能や運用監視機能を実際に備えた製品として、オンプレミス環境や専用インフラでAI基盤を構築できる代表的なサービスを紹介します。
Jitera
- 従来の開発よりも3倍速くできる開発自動化プラットフォーム
- 平均コスト削減は70％で、平均開発時間削減は80％
- 最短の投資回収期間は6か月
株式会社イーゼが提供する「Jitera」は、開発AIエージェントと業務AIエージェントで構成されるAIプラットフォームです。セルフホスト（オンプレミス）での稼働に対応しており、閉じたネットワーク環境を含む利用環境の制約に合わせた導入が可能です。監査ログ、SSO、二段階認証、IPアドレス制御、権限管理といったセキュリティ機能を備え、ISO/IEC 27701やSOC 2の認証を取得しています。社内文書を横断的に分析し、業務プロセスを支援する機能も提供しています。
NVIDIA DGXプラットフォーム （NVIDIA Corporation）
- AI開発向けにソフトウェアとハードウェアを統合した基盤。
- AIアプリケーションの開発・展開を支援するAIプラットフォーム。
- オンプレミスやクラウドなど柔軟な導入形態に対応。
Dell AI Factory with NVIDIA （デル・テクノロジーズ株式会社）
- DellとNVIDIAの技術を組み合わせたAIソリューション。
- AIインフラ、ソフトウェア、サービスを統合して提供。
- AIの開発・導入・運用までライフサイクル全体を支援。
HPE Machine Learning Development System （日本ヒューレット・パッカード合同会社）
- 機械学習ソフトウェアとAIインフラを統合した開発基盤。
- AIモデルの開発からトレーニングまでの環境を提供。
- GPUなどの計算資源を活用した大規模学習環境に対応。
Nutanix Enterprise AI （ニュータニックス・ジャパン合同会社）
- Kubernetes上でAIモデルや推論サービスを管理。
- LLMなど検証済みAIモデルを活用したAI基盤を提供。
- オンプレミスやクラウドなど多様な環境で利用可能。
まとめ
専用AI構築プラットフォームは、社内文書を活用したRAG構築やファインチューニング、社内ナレッジとの連携、セキュアな閉域環境での運用、構築後の監視や回答精度の継続改善まで、幅広い機能を備えたサービスです。求める機能は企業ごとに異なるため、自社が重視する機能や運用体制を整理したうえで、目的に合った製品を比較検討することが、導入後の満足度を高めるポイントです。
