はじめに
2025年現在、生成AIは企業活動において生産性向上、コスト削減、新たな価値創造の実現に不可欠なテクノロジーとして急速に浸透しています。多くの企業が生成AIの導入を積極的に推進する一方で、最も喫緊の課題として浮上しているのが「情報漏洩リスク」です。機密情報や個人情報が外部のAIモデルに学習されたり、意図せず公開されたりする可能性は、企業にとって事業継続に関わる重大な脅威となります。このような背景から、企業は生成AIの導入において、セキュリティと信頼性を最優先事項として捉えるようになっています。本記事では、この情報漏洩リスクを回避するための企業の取り組み、特に日本航空（JAL）の事例に見られる独自開発型生成AIに焦点を当て、その動機、技術的アプローチ、そして企業・組織における安全な生成AI活用の未来について深掘りします。
JALの事例に見る独自開発型生成AIの台頭
日本航空（JAL）が、社員の8割以上が活用する生成AIを独自開発したというニュースは、企業における生成AI導入の新たな方向性を示すものとして注目を集めています。JALが独自開発に踏み切った最大の動機は、まさに「情報漏洩リスクの回避」にありました。外部の汎用的な生成AIモデルを利用する場合、入力した機密情報や社内データがモデルの学習に利用されたり、あるいはサービス提供企業側に開示されたりする懸念が常に存在します。航空業界のような高度なセキュリティとコンプライアンスが求められる分野において、このようなリスクは許容できるものではありません。
JALは、自社の厳格なセキュリティ基準を満たすため、外部サービスに依存せず、自社でコントロール可能な環境で生成AIを構築する道を選んだのです。これにより、社員は安心して業務に生成AIを組み込むことが可能となり、業務効率化や新たなアイデア創出といった生成AI本来のメリットを最大限に享受できる環境が実現されています。この事例は、生成AIの導入が単なる技術的課題に留まらず、企業のセキュリティ戦略の中核をなす重要な経営判断であることを明確に示しています。
参照記事: JAL、社員8割超が活用の生成AIが衝撃的…情報漏洩リスク回避目的で独自開発
独自開発型生成AIを支える技術的アプローチ：RAGの重要性
企業が「独自開発」の生成AIを導入するといっても、一般的に大規模言語モデル（LLM）をゼロから開発するケースは稀です。多くの場合、既存の高性能なLLMを基盤として活用し、そこに企業独自のデータや知識を安全に連携させるアプローチが採用されます。この際、中心的な役割を果たすのが「Retrieval Augmented Generation（RAG）」という技術です。
RAGの仕組みとメリット
RAGは、LLMが回答を生成する際に、事前に企業の社内ドキュメント、データベース、ウェブサイトなどから関連性の高い情報を「検索（Retrieval）」し、その情報をLLMへの「プロンプト」に組み込んで回答を「生成（Generation）」させる技術です。これにより、LLMは自身の学習データだけでなく、常に最新かつ正確な企業固有の知識に基づいて回答を生成できるようになります。
RAGの導入によって、企業は以下の重要なメリットを享受できます。
- ハルシネーションの抑制: LLMが事実に基づかない、もっともらしい「嘘（ハルシネーション）」を生成するリスクを大幅に低減できます。RAGは事実に基づいた情報源を参照するため、回答の正確性が向上します。AIの信頼性については、「AI Has a Trust Problem. That’s Not Stopping People From Diving In」（AIには信頼性の問題があるが、人々はその利用を止めない）という記事が示す通り、社会的な懸念も存在するため、この抑制は非常に重要です。
- 情報源の明示: 生成された回答がどの社内文書やデータに基づいているかを明確に提示できるため、ユーザーは回答の信頼性を容易に検証できます。これは、特に重要な意思決定を伴う業務において不可欠です。
- 機密情報の保護: 社内データが外部のLLMの学習データとして利用されるリスクを回避できます。RAGは社内データをLLMのプロンプトに一時的に組み込むだけであり、LLM自体が社内データを恒久的に学習することはありません。これにより、情報漏洩のリスクを最小限に抑えつつ、社内情報を活用した高度なAI利用が可能になります。
- 最新情報の活用: LLMの学習データは特定の時点までの情報に限られますが、RAGはリアルタイムまたは頻繁に更新される社内データソースを参照できるため、常に最新の情報に基づいた回答を提供できます。
実際に、自治体向け生成AIサービス「QommonsAI」がRAG精度を爆上げし、-100MB・CSV対応を実現した事例も報告されており、RAG技術の進化が企業や自治体での生成AI活用を強力に後押ししていることがわかります。
参照記事: 自治体トップシェアの生成AI【QommonsAI（コモンズAI）】ver.2.0.5をリリース -100MB・CSV対応でRAG精度爆上げ！
RAGは、企業が生成AIを導入する上で、セキュリティと実用性の両面から極めて重要な技術と言えるでしょう。企業が持つ「暗黙知」を生成AIで活用する上でも、RAGは有効な手段となります。詳細は生成AIが拓く組織の「暗黙知」活用：競争力を最大化する新常識をご参照ください。
プライベートモデルとオンプレミス環境の選択
RAG技術と並行して、企業が情報漏洩リスクを回避するために検討すべきは、生成AIモデルの「稼働環境」です。ここでは「プライベートモデル」と「オンプレミス環境」という選択肢が重要になります。
プライベートモデル
プライベートモデルとは、企業が自社のデータセンターやプライベートクラウド環境で生成AIモデルを運用する形態を指します。外部のパブリッククラウドサービスを利用する場合でも、VPC（Virtual Private Cloud）などの閉域網内でモデルを構築・運用することで、外部からのアクセスを厳しく制限し、データセキュリティを確保します。これにより、企業は自社のデータガバナンスポリシーに則ってAIモデルを管理でき、情報漏洩のリスクを大幅に低減できます。
オンプレミス環境
特に厳格なセキュリティ要件を持つ企業や、特定の規制産業に属する企業にとっては、完全に自社管理下のサーバーで生成AIモデルを運用するオンプレミス環境が選択肢となります。オンプレミスでは、モデルの学習データ、推論データ、そしてモデル自体がすべて企業内部で管理されるため、外部へのデータ流出リスクを最小限に抑えられます。これにより、データの主権を完全に自社で保持し、外部からのアクセスリスクを排除することが可能となります。セキュリティとプライバシーに優れる生成AIについては、「ドキュメントを解析してインサイトを提供、精度と安全性に優れる生成AIとは」といった記事でもその重要性が語られています。
オンプレミスでの生成AI活用については、生成AIをオンプレミスで活用する戦略：データ主権とビジネス革新で詳しく解説しています。
独自開発・プライベートモデルのメリットと課題
JALの事例に代表される独自開発やプライベートモデルの導入は、企業に多大なメリットをもたらしますが、同時にいくつかの課題も伴います。
メリット
- 最高レベルのセキュリティと情報漏洩リスクの回避: 自社環境でデータを管理し、モデルを運用することで、外部への情報流出リスクを最小限に抑え、企業の機密情報を厳重に保護できます。
- 企業固有の業務プロセスやデータに最適化されたモデル構築: 自社の特定の業務やデータに合わせてモデルをファインチューニングすることで、汎用モデルでは実現できない高い精度と実用性を達成できます。
- カスタマイズ性・拡張性の高さ: 自社でモデルを管理するため、必要に応じて機能の追加や変更、他のシステムとの連携を柔軟に行うことができます。
- データ主権の確保: データの所在と管理責任が明確になり、データガバナンスを強化できます。
課題
- 高い導入・運用コスト: 高性能なGPUサーバーの調達、専用のデータセンター環境の構築、モデルの導入・維持管理には多大な初期投資と継続的な運用コストが必要です。
- 技術的難易度: LLMの専門知識を持つデータサイエンティストやAIエンジニア、データエンジニア、セキュリティ専門家など、高度な専門人材の確保が不可欠です。モデルのファインチューニング、RAGシステムの構築、セキュリティ対策、モデルの継続的なアップデートなど、多岐にわたる技術力が求められます。
- モデルの陳腐化リスク: 生成AI技術は日進月歩であり、外部の汎用モデルは常に進化しています。独自開発モデルも、その進化に追随するための継続的な学習とアップデートが必要であり、そのためのリソースを確保し続けることが課題となります。
これらの課題を克服するため、多くの企業は、外部ベンダーが提供するプライベート環境構築サービスを利用したり、クラウドベンダーが提供するセキュリティ強度の高いAIプラットフォームを活用したりするケースも増えています。信頼できるパートナー選定の重要性については、AWS生成AIコンピテンシーが拓く未来：非エンジニアのための信頼できるパートナー選定術も参考になるでしょう。
企業・組織における安全な生成AI活用の未来
JALの事例は、生成AIの本格的な企業導入において「安全性」と「信頼性」がいかに重要であるかを示す象徴的な動きです。2025年現在、多くの企業が生成AIの導入を検討・実施する中で、情報漏洩やハルシネーションといったリスクへの意識はますます高まっています。特に、企業が扱うデータの機密性や、業界特有の規制によって、そのアプローチは多様化しています。
企業は、外部の汎用生成AIサービスを利用する際の「利便性」と、独自開発やプライベートモデルによる「セキュリティ」および「カスタマイズ性」のバランスを慎重に検討する必要があります。一律に独自開発が良いというわけではなく、企業の規模、業種、扱うデータの性質、そして投資可能なリソースに応じて最適な戦略を選択することが求められます。
また、生成AIは「完璧なツール」ではなく、ハルシネーションなどの問題も抱えています。AIの生成する情報には常にファクトチェックが不可欠であり、従業員に対するAIリテラシー教育や、AI活用ルールの整備も重要な要素となります。企業における生成AIの戦略的リスク管理については、生成AIの新たな脅威と戦略的リスク管理：非エンジニアが知るべき対策、AIガバナンスについては生成AIガバナンス：ラックの策定サービスが企業リスクを低減するもご参照ください。
今後、生成AI技術の進化とともに、より安全で効率的なプライベートモデル構築のためのツールやサービスが登場し、導入のハードルは徐々に下がっていくと予想されます。しかし、どのような技術が提供されようとも、企業が自社のデータと情報を守るという基本原則は揺らぐことはありません。安全な環境で生成AIを最大限に活用し、ビジネスの変革を推進していくためには、技術的側面だけでなく、組織全体の意識改革とガバナンス体制の確立が不可欠となるでしょう。
まとめ
生成AIの導入は、業務効率化や新たな価値創造の大きな可能性を秘めている一方で、情報セキュリティは最優先で取り組むべき課題です。JALのような大企業が情報漏洩リスク回避のために独自開発に踏み切った事例は、この課題に対する企業の強い意志と、安全なAI活用へのニーズの高まりを明確に示しています。RAG（Retrieval Augmented Generation）やプライベートモデルといった技術的アプローチは、企業が自社の機密情報を保護しつつ、生成AIの恩恵を享受するための鍵となります。
2025年以降も、企業は自社の状況に合わせた最適な生成AI戦略を構築し、イノベーションとリスク管理の両立を図ることが求められます。生成AIのポテンシャルを最大限に引き出し、かつ安全に運用するための努力は、今後の企業競争力を左右する重要な要素となるでしょう。
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