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セキュリティやガバナンスを制御し生成AIを支えるサービス

AWS Generative AI Stackのインフラ層は、「AWS Nitro System」と呼ばれるセキュアな基盤システムを備えている。例えば、仮にアマゾンの悪意ある従業員がアクセスした場合にも、ユーザーのデータをのぞき見ることはできない。メモリーレベルでの暗号化を含めて、極めて強固なセキュリティ機能が実装されている。

次に、第2層に位置するAmazon Bedrockについて、菊池氏はこう説明する。

「Amazon Bedrockには、複数の基盤モデルや大規模言語モデルが含まれています。Amazon Titanのようなアマゾンの基盤モデルもありますが、『Claude』やStable Diffusionのようによく知られた外部のモデルも多数あります。ユーザーは用途に応じて、最適なモデルを組み合わせて活用できるのです。また、自社データを使ってこれらの基盤モデルをプライベートな環境でカスタマイズすることも可能。AWSが実装するセキュリティ機能、インフラ層のセキュリティ機能により、高度なデータ保護を実現しています」

Amazon Bedrockにおいて、ユーザーはデータをフルコントロールすることができる。また、AWSへの転送中、AWSに保管中にもデータの暗号化が可能だ。

プライバシーやガバナンスの観点も重要だ。プライベートな環境で基盤モデルをチューニングする際、モデルのプロバイダーはそのデータを共有することができない。つまり、生成AIの学習データとして使われることはない。Amazon Bedrockは生成AIのAPIをモニタリングする機能、メタデータやリクエストなどを保存する機能も備えている。こうして収集したデータは監査での活用も可能だ。

Amazon Bedrockには、ユーザーの望ましくない利用を抑止するガードレール機能が搭載されている。例えば、プロンプトで特定のトピックについて尋ねたとき、回答を拒否するといったチューニングも可能だ。あるいは、侮辱や暴力などの表現をフィルタリングする機能もある。さらに、個人情報をブロックする機能も備えている。

「Amazon BedrockであればAWSのセキュリティ機能を活用しつつ、プライバシーやガバナンスの要件を満たした形で、生成AIの利用やアプリケーション開発が可能になります」と菊池氏はいう。

最後に、クラスメソッドの豊富な実績の中から3つの事例を紹介したい。

まず、コクヨのデジタル人材教育・実践プログラム「KOKUYO DIGITAL ACADEMY」における生成AI環境の構築支援。コクヨはセキュリティを担保しつつChatGPTを活用する環境を、AWSを用いて構築。クラスメソッドはこれを支援するとともに、AI領域の運用や技術的な支援も提供している。

情報通信サービスを提供するオプテージは、社内の問い合わせに対応する生成AIチャットボットを導入した。それはセキュリティ基準を満たす生成AIの活用環境であり、社内のナレッジが外部に漏れることはない。こうした仕組みの構築を、クラスメソッドは支援している。

薬局・ドラッグストア検索・予約サイトを展開するくすりの窓口は、顧客からの問い合わせに対する回答のばらつきに課題を感じていた。回答精度の向上などを目指し、同社はChatGPT4を用いた検証用チャットボットSlackアプリを導入。クラスメソッドは１カ月での短期導入をサポートした。

3つの事例に見られるように、すでに多くの企業が生成AIの活用に踏み切っている。セキュリティやガバナンスに関わるリスクを制御しつつ、生成AIをいかに使いこなすか。その巧拙が企業の将来を左右するはずだ。

関連リンク

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