導入のご相談InfiniCloud® AIの
コンセプト
AIを「導入する」のではなく、自社の知能として育て、所有する。
InfiniCloud® AIは、単に「ローカルでLLMを動かす」ための製品ではありません。組織のナレッジを長期にわたって蓄積し、自社固有の判断基準に沿った答えを返すことに特化した Private AI／Private LLM 基盤です。
設計の出発点は3つ。機密情報を一切外に出さないこと、知識を知恵として定着させ続けられること、そしてその知能を自社の資産として持ち続けられることです。以下では、この3点をどう実現しているかを説明します。
| 完全隔離とデータ主権 外部AIへプロンプト・ナレッジ・ログを一切送信しない前提で設計 | 知識 → 知恵 → 知能 AGで蓄え、Fine-Tuneで定着させ、業務領域の専門家に育てる三層構造 | 分散型の国産AI基盤 巨大な中央AIに集約せず、各拠点に自立したAIノードを配置 |
01. 完全隔離とデータ主権
本当の意味でのPrivate AIを成立させるための前提条件です。
多くの組織にとって、生成AI導入の最大のハードルは「機密情報を外部に出せない」ことです。InfiniCloud® AIは、この制約を回避策として扱うのではなく、設計の前提としています。
Air-Gapped 運用を前提に設計
インターネットに接続しないクローズドネットワークでの運用を想定。外部のクラウドAI・LLMサービスへ、プロンプト／ナレッジ／ログを一切送信しません。推論も学習・更新も、すべてお客様の管理下で完結します。
学習結果はその組織専用の資産に
投入したナレッジによる学習・ファインチューンの結果は、他社と共有されることなく、その組織だけのものになります。
ベンダーロックインを避ける継承設計
将来ベースモデルを入れ替える場合も、蓄積した自社データや学習差分を引き継げる前提で設計しています。特定ベンダーのクラウドサービスに依存しないため、中長期のデータ主権・ライセンス戦略を自社で描けます。
監査・コンプライアンスを見据えた統制
ログ・履歴は自社の監査ポリシーに沿って保存でき、権限管理・ロール管理でアクセスを制御できます。金融・公共・医療・製造など、厳しい要件を持つ業種でも検討しやすいアーキテクチャです。
02. 知識 → 知恵 → 知能の三層構造
InfiniCloud® AIが重視しているのは、集めた「知識」そのものではなく、そこから生まれる「知恵」、そして働きとしての「知能」です。
LAYER 01
知識（Knowledge）
業務領域ごとに知能ドメインを定義し、マニュアル・議事録・FAQ・契約書・ソースコード・運用ログを投入。RAGにより、原典を参照しながら根拠付きで回答します。
LAYER 02
知恵（Wisdom）
LoRAによるファインチューンで、知識をモデルの「答え方」そのものに反映。参照するたびに探すのではなく、組織の判断基準として定着します。
LAYER 03
知能（Intelligence）
更新と学習を繰り返すことで、AIは「今の組織」を反映した状態に保たれ、業務領域の専門家として機能します。
同じ質問でも、返ってくる答えが違う
一般的なパブリックLLM
一般論としての回答
Web上の平均的な知識に基づく、当たり障りのない答え。
InfiniCloud® AI
「御社のルール」「御社の過去の判断」「御社の用語」に沿った回答
社内規定と過去事例を根拠に、自社標準として通る答えを返します。
「育てていく」ことを前提にした設計
新しいマニュアル・手順書・トラブル対応事例が増えるたびに知識を更新し、蓄積が進んだ段階でファインチューンを実施する。この循環を回すことで、AIは組織の文化や判断基準を徐々に学習し、常に「今の組織」を映した状態に保たれます。導入時点が完成形ではなく、運用するほど価値が高まる構造です。
03. チューター構造 ─ 誰がAIを育て、誰が学ぶのか
InfiniCloud® AIは、AIを育てる役割と使う役割を明確に分けています。この役割分担が、ナレッジ運用を属人化させずに続けるための土台になります。
ROLE 01 ─ 組織
Tutor（教える人）
ナレッジ管理を担う担当者が、AIに教える情報を整理して投入します。
- 組織のルール・マニュアル・手順書
- FAQ・過去の判断基準重要会議の議事録から抽出した確定事項
- 運用ログから作成した操作記録
ROLE 02 ─ AI
Instructor（教えられ、教える）
受け取った情報を整理・再構成し、社内の標準回答として返せる状態にします。
- ドキュメントを解析する
- 関連性を抽出する
- RAGと軽量学習で「自組織固有の答え方」に整形する
- 質問に応じて自社標準の回答を返す
ROLE 03 ─ 社内ユーザー
Learner（学ぶ人）
新人や他部署のメンバーは、AIに質問することで、従来より短時間で業務知識に到達できます。
- 業務の判断基準・社内ルール
- 過去事例と、その結論に至った理由
- これまで言語化されてこなかった暗黙知
「組織の知識 → AI → 社内ユーザー → 新しい知識」の循環
利用の中で生まれた新しい判断や事例が、再びナレッジとしてAIに戻る。汎用の中央AI（Central Intelligence）では成立しにくい、組織内で閉じた知の循環が生まれます。ナレッジ管理が「一度作って終わる」ものではなく、業務の一部として回り続ける状態を目指しています。
▲ 知識・知恵・知能の循環図
04. 分散 ─ 国産AI基盤としての位置づけ
1つの巨大な知に集約するのではなく、各拠点に小さな頭脳を置く。Hyperscalerとは異なる設計思想です。
InfiniCloudは、データセンター向けインフラ（仮想基盤・ストレージ・ネットワーク）を提供してきました。InfiniCloud® AIは、その延長線上にある分散型・国産AI基盤として設計されています。
各拠点に、自立したAIノードを
地域データセンターや企業のラック内に、規模に応じたAIを設置。それぞれが独立したノードとして振る舞い、顧客ごとのナレッジを保持します。
災害リスクの分散とレジリエンス
集中構成では単一障害点になりうるAI基盤を地理的に分散し、地震の多い日本での事業継続性を支えます。
リージョン・事業者ごとのガバナンス
データの所在をノード単位で明示できるため、事業者や地域ごとに異なるデータガバナンス要件にも合わせやすくなります。
