機密データを社外に出さない セキュアな対話型生成AI基盤
- Private AI Platform on PRIMERGY -
企業の機密データなど秘匿性の高い情報をパブリッククラウド上のAIサービスで扱うことへの不安からAI活用に踏み切れないケースは少なくありません。また、高性能なインフラの選定や環境構築、AIモデルのライフサイクル全体を管理する専門知識と手間など、AI環境を構築や運用が負担となり、概念実証(PoC)後の、AIモデルの実装・運用フェーズで立ち止まってしまうケースが散見されます。
Private AI Platform on PRIMERGYは、高性能サーバーにチャットサービスをはじめとする対話型生成AI機能があらかじめ構築されたオンプレミス環境向けのソリューションです。インターネット接続不要で機密データを使った安全なAI活用をすぐに始めるための社内専用基盤を提供します。
本プラットフォームは企業がAIを活用する上で最大の懸念点とする「データセキュリティ」と、「導入・運用における複雑性」を根本的に解消し、企業のAI導入加速を強力に支援します。
オンプレミス生成AIとは
クラウド生成AI

意図しない学習リスクや情報漏洩、
情報の保管に関する社内規定により、
利用範囲が制限されます。
オンプレミス生成AI

外部ネットワークと接続しない為
機密性の高い情報を扱う業務にも
生成AIの活用を拡げることができます。
Private AI Platform on PRIMERGYとは
機密データを社外に出さず短期間で対話型生成AIを実現するソリューションです。インターネット接続不要で利用できるオンプレミス型の生成AIソリューションのため、社外に持ち出せない機密情報も安心して対話型生成AIを活用いただけます。
PRIMERGY(GPU搭載)の高性能ハードウェアに、生成AI基盤をプレインストール済みでご提供。短期間で、セキュアな対話型AI環境を構築し、業務活用を開始できます。

Private AI Platform on PRIMERGYのメリット
オールインワンで
すぐに利用開始!
最新のAI基盤をすぐに利用開始。
定期的な機能強化で、常に最適なAI環境を利用可能です。

従量課金なし・
予測可能なコストで安心!
従量課金・追加費用が不要。
RAG・ローコードアプリを標準搭載し、コスト変動を気にせずAI活用が可能です。

セキュアな環境で
生成AIをフル活用
オンプレミス環境でインターネット接続不要。情報漏洩のリスクを低減し安心して利用可能です。

企業ごとの業務に
フィットする柔軟な活用
ローコード開発アプリ「Dify」でAIアプリケーションをカスタマイズ。
MCP/APIでの既存システムとの連携にも対応。

機密情報×汎用情報を実務に活用
企業独自のナレッジ(RAG)と言語モデルの汎用情報(LLM)を安全に統合
外部ツール連携により、業務プロセスへ反映
企業固有のデータを検索拡張生成(RAG)機能に取り込むことで、社内規定、内部マニュアル、設計書、トラブル対応履歴など、社外秘の情報をAI活用に役立てることができます。これにより、幅広い業務でのAI活用が可能になります。
また、MCP*やAPIを利用して外部ツールと連携させることで、生成AIの成果を直接、実務へと反映させることが可能です。
*MCP:Model Context Protocol – AIが外部ツールやデータベースと連携するための共通規格

情報の検索:独自の機密データ
企業の独自の機密データ(RAG)を参照し 、言語モデル(LLMなど)と組み合わせて、ユーザーの問い合わせに正確に回答。外部に情報が漏れる心配なく社内文書やマニュアルを横断的に検索し、必要な情報を瞬時に引き出すことが可能 。

情報の生成:新規アウトプット
ユーザーの指示に基づき 、言語モデル(LLM)の持つ学習済み知識とRAGによる参照情報を組み合わせて、新規のアウトプット(文書、アイデアなど)を生成 。
セキュアな環境内で、社内情報に基づいた精度の高い企画書や報告書を効率的に作成。

情報の連携:外部ツール
生成AIの能力を外部ツールと連携させることで、AIを業務プロセスに組み込みます 。API連携やクローリング などにより、生成された応答(データ)を外部システム(MCPなど)へシームレスに出力することが可能になり 、AIの活用範囲が飛躍的に拡大。
製造業に効く!
Private AI Platform on PRIMERGY事例
新旧仕様書の差分抽出による設計作業効率化

開発・設計部門
膨大な仕様書や設計書からの情報検索と要点の抽出を大幅に効率化
| 活用データ | 自社製品の新旧仕様書 |
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| 適用業務 | 設計仕様の比較 |
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| 現状の課題 | 新旧製品の仕様書比較において、機能差異や制約事項の差異の特定を行っているが、従来の単純な文字列比較では形式上の差異まで検出されるため、実質的な変更点の確認に膨大な時間を要している。 |
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| 活用イメージ | 生成AIを活用し、仕様書の文脈や意味を理解した上での比較を実現する。単なる差分表示ではなく、仕様の追加・削除・変更点を自然言語で回答することで、技術者が確認すべき箇所を明確化し、設計基本情報の確認工数の大幅な削減を図る。 |
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設備障害時のトラブル対応支援

生産技術部門
膨大な報告書からの事象特定、調査を効率化し迅速な設備復旧を支援
| 活用データ | 過去のインシデント報告書 |
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| 適用業務 | 設備保守 |
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| 現状の課題 | 設備障害時は過去のトラブル報告書やベテラン保全員へ確認をしながら状況を整理するが、調査に時間が掛かりすぐに対応することができない。 |
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| 活用イメージ | 膨大な報告書の中から該当する事象、原因、解決策を誰でもすぐに調べられるようになるため、設備障害によるダウンタイムの短縮が見込める。 |
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レガシープログラムの仕様書作成と開発

システム開発部門
古いソースプログラムから仕様を文書化、迅速な新規ソースプログラム作成により高品質な設計・開発を支援
| 活用データ | COBOLなどの古いソースプログラム |
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| 適用業務 | システムメンテナンス システム移行 |
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| 現状の課題 | レガシーシステムの場合、エンジニアの高齢化や新規人材不足により、システムメンテナンスが年々困難になっている。 仕様書などのドキュメントが更新されていない/存在しない古いソースプログラムの解析から着手しなければならない。 |
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| 活用イメージ | ソースプログラムの解析、マイグレーションや仕様書などのドキュメント作成を自動化することで、ドキュメント不足、エンジニア不足等から生じるメンテナンス性の悪さを解消できる。 |
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実践事例はWebセミナーで詳しくご紹介します。ぜひ、ご参加ください。
間接業務・バックオフィス業務での事例
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