「ChatGPTは便利だが、顧客データや未発表のソースコードをプロンプトに入れるのはNGだ」——多くの企業の法務やセキュリティ担当者がこう判断しています。

シャドーAIリスクを根絶する「ローカル完結型」

このジレンマに対する現在の最適解が、Ollama（推論エンジン）＋ AnythingLLM（RAGフロントエンド）などを用いた完全オンプレミス（ローカル）でのRAG環境構築です。データは社外のネットワークに一切出ません。

構築の3ステップとインフラ要求

  • モデルの選定: Llama 3 8BやGemmaなどの軽量モデルをOllamaで起動します。日本語処理を重視する場合はELYZAなどの日本語派生モデルが有利です。
  • ベクトルデータベースのローカル運用: QdrantやChromaDBのDockerコンテナを立ち上げ、社内ドキュメントをベクトル化して格納します。
  • GPUコストとのトレードオフ: ローカルで実用的なレスポンス速度を出すには、最低でもVRAM 16GB〜24GBのGPU（RTX 4090等）が数枚搭載された推論サーバーが必要です。クラウドAPI費用とオンプレサーバー投資の損益分岐点を計算することが重要です。

セキュリティを盾にAIの導入を見送る時代は終わりました。セキュアなAIインフラを自前で構築できるエンジニアの価値が、今まさに急騰しています。