AIを社内の機器に載せて、データを社外に出さずに動かす方法です。
クラウドAIは、データをインターネット越しにAI事業者へ送って、結果を受け取ります。書類の中身も、AIへの質問も、いったん社外に出ます。
ローカルAIは、AIそのものを自社の機器に載せて動かします。書類を読むのも、質問に答えるのも、その機器の中です。データは社内から出ません。インターネットにつながなくても動きます。
違いは、AIが動く場所です。
クラウドAI
データを外に送る
ローカルAI
データは社内で完結
攻撃する側も、AIを使います。
AIはこの数年で、文章を書き、プログラムを書き、指示を受けて自分で作業を進めるところまで来ました。その力は、守る側だけのものではありません。守る側が対策を一つ増やしても、攻める側の手数はAIで増え続けます。外からの攻撃をすべて防ぎきるのは、年々難しくなっています。
それなら、そもそも外とつながない場所にAIを置く。
外とつながっていなければ、外から届く攻撃の入口がありません。ローカルAIは、インターネットにつながなくても動きます。
ただし、これで守りが要らなくなるわけではありません。機器を社内に置く以上、誰がその部屋に入れるか、誰が操作できるか、更新をどう行うかは、自社で決めて管理することになります。私たちは、そこまで含めて設計します。
先に結論を言うと、多くの場合、クラウドで問題ありません。そのうえで、クラウドの値段がいくら下がっても変わらない判断軸が4つあります。
01
顧客の個人情報、取引先との機密、医療情報。「安くなったから出せる」とはならないデータがあります。これは値段の問題ではなく、データの性質の問題です。ここが最初の分かれ道になります。
02
クラウドは月額または使った量に応じて、使い続けるかぎり払い続ける形です。ローカルは機材の初期投資が要るかわりに、動かす費用は電気代が中心です。
たまに使うならクラウドが安く、毎日大量に処理し続けるなら、どこかで固定費のほうが安くなります。損益の分かれ目は処理量で決まります。
03
クラウドでは、業務を載せているモデルがいつ引退するかを自分では決められません。ローカルは、検証が済むまで同じモデルを使い続ける選択ができます。業務の再現性が大事な仕事ほど、この違いが効いてきます。
04
クラウドはネットとAI事業者のサービスが動いていることが前提です。オフラインの環境や、止まると困る現場では、社内で完結すること自体が価値になります。
| クラウドAIが向いている | ローカルAIが向いている |
|---|---|
| まず小さく試したい | 機密データが濃く、社外に出せない |
| 扱うデータの機密度が高くない | 同じ処理を大量に、ずっと続ける |
| 使う量の波が大きい | オフライン環境や、止められない現場がある |
| 最新・最大のモデルの性能が必要 |
どちらかが一方的に優れているのではなく、性質が違うだけです。
「全部クラウドか、全部ローカルか」の二択でもありません。
どこまでローカルにするかを、業務とデータに合わせて設計します。
はい。AIそのものを自社の機器に載せて動かすので、インターネットにつながなくても動きます。
多くの場合、クラウドで問題ありません。社外に出せないデータを扱う、同じ処理を大量に続ける、止められない現場がある。こうした場合に、ローカルAIが向いています。
機材の初期投資が要るかわりに、動かす費用は電気代が中心です。使う量が増えても、料金は増えません。
いいえ。機密に触れる処理だけローカルにして、残りはクラウドを使う形もあります。どこまでローカルにするかを、業務とデータに合わせて設計します。
エンジニアが現場に入り、AIが効く所の仕分けから引き継ぎまで行います。講座と伴走で、社内で使いこなす人も育てます。
機器を社内に置く以上、誰が操作できるか、更新をどう行うかは、自社で決めて管理することになります。私たちは、そこまで含めて設計します。
まずは話を聴かせてください。
どこまでローカルにするかを、一緒に整理します。
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