![<p>完全閉域網で動く、<br />
究極の<span class="text-[#66A3FF]">セキュアAI環境。</span></p>](https://tbpdigital.jp/wp-content/uploads/2026/06/dx_service_test3.jpg)
完全閉域網で動く、
究極のセキュアAI環境。
機密情報や顧客データを外部に出すことなく、
自社環境内で完結する「ローカルLLM」を構築。
高度なセキュリティが求められる現場のAI活用を実現します。
生成AIを業務に導入したいが、
嘘の回答（ハルシネーション）が心配
有料のクラウドAIでも、セキュリティ規定により機微な情報が入力できない
外部ネットワークに繋がない
完全な閉域環境でAIを構築したい
一般的なLLMのカスタマイズ手法（RAGとファインチューニング）の構造と、
エンタープライズ企業が直面する情報漏洩リスクへの回答。
一般的なLLM（言語モデル）に社内独自の知識を持たせる手法には、大きく分けて「RAG（検索拡張生成）」と「ファインチューニング（追加学習）」の2つがあります。
RAGは、AIが回答を作る前に「自社の辞書（外部データ）」を都度検索し、その情報を元に回答を作る仕組みです。一方ファインチューニングは、あらかじめLLM自体にデータを追加学習させます。事実に基づく正確な社内マニュアル等の検索には、嘘をつきにくい「RAG」が最適解とされています。
しかし、RAGを一般的なクラウドAI（ChatGPTなどの外部API）で構築する場合、たとえ有料のエンタープライズ版であっても、検索クエリや社内データが一時的に外部ネットワークに出てしまいます。金融機関や医療機関などでは、これがセキュリティ上の大きな壁となります。
そこで私たちが提供するのが「ローカルLLM」です。自社のサーバーやPCなど、完全にインターネットから切り離された閉域環境でLLMそのものを動かすため、情報漏洩のリスクは物理的にゼロになります。
パブリッククラウドに依存せず、お客様のオンプレミス環境やプライベートクラウド、またはローカルPC内で完結するLLMを構築。外部と通信しないため、最も機微なデータも安全にAI化できます。
RAG最大の弱点は「ゴミを入れたらゴミが出る」ことです。AIの精度を落とす図表崩れや表記ゆれを徹底的にクレンジングし、AIが100%正しく理解できる教科書を作ってからRAGに組み込みます。
ただAI環境を渡すのではなく、現場の業務フローに合わせたインターフェースを開発。「営業用」「製造用」など、誰が・いつ・どう使うかを想定し、プロンプトを意識せずに使える環境を提供します。
インフラ選定からデータ構造化までを一貫してカバーする5ステップ
「情報整理」「情報設計」「品質保証」のDNAが機能する5つのステップ