プライベートLLM

用語解説

プライベートLLMとは、社内データを外部サーバーに送信せず、自社環境（オンプレミスまたはプライベートクラウド）で運用する大規模言語モデルです。セキュリティ要件が厳しい業種・業態において、情報漏洩リスクを最小化しながら生成AIを活用するための選択肢です。

OpenAI APIのようなパブリックLLMでは、入力データがモデル学習に利用される可能性があったり、データが海外サーバーで処理されるリスクがあります。プライベートLLMはこれを回避できます。

患者情報や顧客の金融データを外部に送信できない組織が、社内ネットワーク内でLLMを動かして文書要約・問い合わせ対応を行います。規制対応と生産性向上を両立できるアプローチです。

外部に出せない社内マニュアル・議事録・契約書をベクトル化し、プライベート環境のLLMと組み合わせてRAGシステムを構築します。社員が安全に社内情報を検索・質問できます。

ソースコードを外部APIに送れないセキュリティポリシーの企業が、CodeLlamaなどのコード特化モデルを社内展開して開発生産性を向上させます。

GPT-4クラスのモデルを自社展開するには数億円規模のGPUインフラが必要です。現実的には性能とセキュリティのトレードオフを受け入れる必要があります。

実際にはAzureのプライベート環境内で処理され、Microsoftの学習に使われません。利用規約を正しく理解した上で「十分にプライベートか」を判断してください。

モデルの更新、ハードウェアの維持、セキュリティパッチの適用など継続的な運用コストが発生します。TCO（総所有コスト）を事前に見積もることが重要です。

以下に当てはまればプライベートLLMの検討を優先してください。