この支援で得られること
- 安心して使えるAI環境
- お金のかけすぎを防ぐ
- いつでも説明できる運用
- いま取れる最適な選択ができる
なぜ「自社運用」なのか（リスクの本質）
学習への利用可否に注目が集まりがちですが、API利用時点で入力データは外部へ送信されます。取り扱いデータの機密性や規制、監査要件によっては、データ境界を自社内に閉じる設計が必要です。
支援の要点
- データ境界の設計：取り扱い区分（機密/社外秘/公開）と保管・処理の境界を定義。
- モデル運用方式の選定：オンプレ/閉域網/VPC 上でのOSS LLMや商用モデルの使い分け方針。
- アクセス制御と鍵管理：ID基盤連携、最小権限、鍵管理・ローテーション。
- ログ/監査：入出力の監査証跡、PIIマスキング、保持期間と閲覧権限。
- コスト設計：推論資源（GPU/CPU）・スケール戦略、モデル別のTCO試算、段階導入。
想定できる変化
- セキュリティと安心感：データ境界を保ち、機密/規制要件に配慮した運用
- コスト制御：用途に応じた方式選択でTCOを最適化し、無駄なスケールを抑制
- 監査可能性：入出力や権限を可視化し、いつでも説明できる状態を維持
- 柔軟な選択肢：OSS/商用や設置場所の選択を状況に合わせて判断