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国産LLM・ソブリンクラウド時代のRAG導入|機密データをAIにつなぐ前の要件定義

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COLUMN

ソフトバンクは2026年4月16日、「Oracle Alloy」を採用した「Cloud PF Type A」で、国産LLM「Sarashina」を活用した生成AIサービスを2026年6月から順次提供すると発表した。発表では、企業や自治体におけるデータ主権を備えたAI活用ニーズへの対応が掲げられている。

国産LLMやソブリンクラウドの選択肢が増えることは、機密情報を扱う組織にとって大きい。ただし、RAG導入で本当に詰まるのは、モデル名ではない。社内文書の棚卸し、閲覧権限、検索対象、ログ、回答の根拠表示である。

RAG導入の全体像は社内RAGチャットボット開発の費用と手順で扱っている。本記事では、機密データをAIにつなぐ前の要件定義に絞る。

結論:RAGは「AIを選ぶ前」に文書と権限を決める

RAGで最初に決めるべき項目は、次の6つである。

項目決めること
対象文書規程、手順書、FAQ、議事録、契約書など何を検索対象にするか
除外文書個人情報、契約交渉、未公開情報など何を入れないか
閲覧権限部署・役職・案件単位で検索結果を分けるか
更新頻度古い文書をどう検知し、差し替えるか
根拠表示回答に参照元を表示するか
ログ質問、参照文書、回答、利用者を記録するか

RAGは社内文書を使うため、通常のチャットAIより業務価値が出やすい。一方で、権限設計を誤ると「見てはいけない文書をAIが要約してしまう」事故が起きる。RAG導入・連携の実務チェックでは、検索方式より先に文書棚卸しを重視する。

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国産LLMやソブリンクラウドが向くケース

ケース理由
自治体・公共住民情報、内部資料、調達情報を扱う
金融・保険顧客情報、審査、契約、監査ログが重要
医療・介護要配慮個人情報や記録管理が重要
製造業図面、品質記録、工程ノウハウが競争力になる
士業顧客相談、契約、税務・法務情報を扱う

ただし、国産LLMを選べば自動的に安全になるわけではない。データの保管場所、契約条件、学習利用の有無、アクセス制御、監査ログを確認する必要がある。

RAG導入前の文書棚卸し

RAG導入の失敗は、AIの精度ではなく、文書の状態から始まる。

文書状態起きる問題対策
古い規程が残っているAIが古いルールを答える更新日と有効期限を管理する
部門ごとに表記が違う検索が安定しない用語と文書名を揃える
PDF画像だけ文字検索できないOCRをかけてテキスト化する
権限が曖昧見せてはいけない情報が出る文書単位で権限タグを付ける
根拠がないメモ回答品質を検証できない参照元を残せる文書に絞る

文書棚卸しは地味だが、ここを飛ばすとRAGは使われなくなる。社内検索やナレッジ活用の相談はエンタープライズ検索とも相性がよい。

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要件定義に入れるべき非機能要件

非機能要件確認内容
セキュリティ通信、保管、認証、アクセス制御
ログ質問、回答、参照文書、利用者、時刻
権限連携Microsoft Entra ID、Google Workspace、社内IDとの連携
監査誰がどの文書をAI経由で参照したか追えるか
データ削除文書削除時にベクトルDB側も削除されるか
回答制御根拠がない場合に「わからない」と返せるか

これらは、後から足すと費用が膨らむ。RAGの見積を取る場合は、システム開発の見積書を読む技術に沿って、非機能要件の抜けを確認したい。

よくある質問

Q1. 国産LLMなら社内文書をそのまま入れてよいですか

よくない。国産LLMかどうかとは別に、契約、学習利用の有無、保管場所、アクセス権限、ログを確認する必要がある。

Q2. RAGとファインチューニングはどちらがよいですか

社内規程、FAQ、手順書の検索なら、まずRAGが現実的である。社内文書は更新されるため、モデルに学習させるより、検索対象を更新できるほうが運用しやすい。

Q3. どの部署から始めるべきですか

総務、情シス、カスタマーサポート、品質管理のように、同じ質問や文書参照が多い部署から始めると効果を測りやすい。

参考情報

GXOでは、社内文書の棚卸し、閲覧権限、RAG構成、ログ、回答品質の設計を支援します。国産LLMやクラウド要件がある場合も、要件定義から整理できます。

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※ 初回相談では、対象文書と権限の現状確認から始めます。

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