AIの利便性と情報の安全性を、どう両立するか

近年、サイバー攻撃による情報漏洩やシステム停止が相次ぎ、企業や医療機関にとって、情報セキュリティと業務継続性の重要性が高まっています。

一方で、業務支援システムをはじめとするクラウドサービスは急速に普及し、業務の効率化に欠かせない存在となりつつあります。

こうした状況の中で、私たちはAIの利便性と情報の安全性をどう両立すべきか、改めて考える必要があると感じています。

クラウドか、オンプレミスか

クラウドサービスは、導入の容易さや拡張性など、多くの利点を持っています。

一方、機密性の高い情報を取り扱う業務では、データの保管場所や処理方法、外部サービスへの依存などを慎重に検討する必要があります。

だからといって、オンプレミスであれば安全というわけではありません。適切なアクセス管理やシステムの更新、バックアップなどの対策は、どのような構成でも必要です。

重要なのは、クラウドとオンプレミスのどちらかを選ぶことではなく、業務や情報の特性に応じて、適切なシステム構成を選択することだと考えています。

ローカルAIという選択肢

近年、小規模言語モデル（SLM）やエッジAIの技術が進歩し、これまでクラウドで実行していたAI処理の一部を、施設内のコンピューターで実行できるようになりました。

これにより、機密情報を外部のAIサービスへ送信することなく、音声認識や文章の整理、情報検索などにAIを活用することが可能になっています。

また、外部ネットワークに依存しない構成を採用することで、インターネット接続に障害が発生した場合にも、施設内で一部の業務を継続できます。

デジロウの考え方

デジロウでは、AIの性能や利便性だけでなく、情報の機密性、業務継続性、導入・運用コストを考慮したシステム設計を重視しています。

特に医療分野では、患者情報の適切な管理と、医療スタッフが安心して利用できる環境の両立が欠かせません。

私たちが開発する患者情報共有AI「ペガサス」でも、院内でAI処理が完結するオンプレミス構成を採用しています。

今後もクラウド技術とローカルAI、それぞれの特長を活かしながら、現場の業務に適した、安全で実用的なAIソリューションの開発に取り組んでまいります。