営業データを社外に出さずにAIを使う方法｜閉域・ローカルLLM・クラウドの選び方
営業AIエージェントを入れようとすると、情報システム部門から「顧客の情報を外部のAIに渡して大丈夫か」と聞かれることがあります。営業データには、取引先の担当者名、商談の中身、通話の録音など、社外に出したくない情報が多く含まれます。
この記事では、営業データを社外に出さずに、または出す範囲を抑えてAIを使うための3つの選択肢と、選び方を紹介します。
ポイント
選択肢は「クラウドのAIを安全な設定で使う」「自社のクラウド環境の中で動かす（閉域構成）」「自社のサーバーでAIモデルを動かす（ローカルLLM）」の3つです。扱うデータの重さと、求める精度・費用のバランスで選びます。多くの場合、データの種類ごとに使い分けるのが現実的です。
営業データの中で、扱いに注意が必要なもの
データ | 例 | 注意する理由 |
|---|---|---|
顧客の個人情報 | 担当者名、連絡先 | 個人情報の取り扱いのルールがある |
商談の中身 | 提案内容、取引条件 | 取引先との秘密保持の対象になりうる |
通話の録音 | 架電・商談の音声 | 相手の発言がそのまま残る |
社内の数字 | 売上、原価、報酬 | 社内でも見せる範囲を絞りたい |
すべてのデータを同じ扱いにする必要はありません。まず、どのデータをAIに渡したいのかを整理します。
この記事の監修者
3つの選択肢
1. クラウドのAIを安全な設定で使う
大手のAIサービスには、入力したデータを学習に使わない法人向けのプランや設定があります。データは社外のサーバーで処理されますが、学習に使われず、保存期間も限定されます。
精度が高く、始めるのも早いのが利点です。社内規程で「学習に使われない設定なら可」とされている場合は、まずこの方法を検討します。
2. 自社のクラウド環境の中で動かす（閉域構成）
自社が契約しているクラウド環境の中でAIを動かし、インターネットを経由せずにデータをやり取りする構成です。データが自社の管理する環境から出ないため、情報システム部門の基準を満たしやすくなります。
3. 自社のサーバーでAIモデルを動かす（ローカルLLM）
公開されているAIモデルを、自社のサーバーやパソコンで動かす方法です。データが社外に一切出ないのが最大の利点です。
一方で、性能の高いモデルを動かすには、それに見合ったGPUなどの機材が必要になります。クラウドの最新モデルと比べると、精度で劣る場面もあります。
選び方
観点 | クラウド（安全な設定） | 閉域構成 | ローカルLLM |
|---|---|---|---|
データが社外に出るか | 出る（学習には使われない） | 自社の管理環境の中 | 出ない |
精度 | 高い | 高い | モデルと機材しだい |
始めやすさ | 速い | 中くらい | 機材の準備が必要 |
向いているデータ | 公開情報のリサーチ、一般的な文面 | 商談メモ、顧客情報 | 録音や機密性の高い情報 |
データの種類ごとに使い分ける
現実的なのは、1つに決めずに使い分けることです。
- 企業の公開情報を調べるリサーチ → クラウドのAI
- 商談メモや顧客情報を扱うナレッジ → 閉域構成
- 通話録音など特に機密性の高いデータ → ローカルLLM、または閉域構成
導入前に確認すること
- 社内規程で、外部のAIサービスの利用がどう定められているか
- 取引先との契約に、データの第三者提供や再委託の制限がないか
- 扱いたいデータが、どの区分に当たるか
- 必要な精度と、かけられる費用
よくある質問
Q. ローカルLLMなら、どんなパソコンでも動きますか？
小さなモデルなら高性能なパソコンでも動きますが、部門や全社で使うには、サーバー向けのGPUが必要になることが一般的です。使う人数と求める精度から、必要な機材を見積もります。
Q. 閉域構成にすると、AIの精度は下がりますか？
自社のクラウド環境で提供されている高性能なモデルを使えば、精度はほとんど変わりません。精度に差が出やすいのは、自社サーバーでモデルを動かすローカルLLMの方です。
Q. まずはクラウドで試して、後から閉域に移すことはできますか？
できます。最初は公開情報だけを扱う業務でクラウドのAIを試し、効果が確認できてから、機密性の高いデータを扱う業務を閉域構成に移す進め方もあります。
まとめ
営業データを社外に出さずにAIを使う方法は、クラウドのAIを安全な設定で使う、閉域構成で動かす、ローカルLLMを使う、の3つです。データの種類ごとに使い分けると、安全性と精度・費用のバランスが取れます。
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