規制のある業務を支えるAI・データシステム

規制環境向けプライベートAI・RAG

オンプレミスやプライベートクラウドで、アクセス制御、評価、参照元、人のレビューを備えたAIを業務に組み込みます。

業務を定義

データの機密性、基盤、費用、利用目的に応じてローカルまたはプライベートクラウドのモデルを選びます。

承認済みの資料から、参照元と知識の境界を明示し、権限に応じた検索を構築します。

検索・回答品質、失敗例、アクセス境界を評価し、人のレビューと管理された展開を定義します。

顧客の品質システムにおける検証を支える設計です。検証の責任、受入基準、人によるレビューを明確に合意します。自動化は責任ある品質確認の代わりにはなりません。

事例

金融、ライフサイエンス、自己ホスト型AI自動化の匿名化事例です。担当範囲、具体的な方法、結果、得られた知見を紹介します。

独立系技術コンサルティング

顧客業務の自動化 · 効果は未測定

自己ホスト型Pythonエージェントが独語・英語の案件と複数の職務経歴書を比較し、候補をメールで通知。時間削減と適合精度は未測定です。

R・Python・SAS・SQL

CDISC・SDTM・ADaM・Pinnacle 21・TLF

LLM・RAG・オンプレミス・プライベートクラウド

Shiny・API・ダッシュボード

用途、代表的な質問、承認済みの情報源、試作品があればその内容、基盤の条件。

業務レビュー担当、アクセス、人の監督、運用判断の担当を明確にしてください。モデル事業者とデータ保管場所を合意します。

用途ごとの品質基準と失敗例を定義し、アクセス境界、追跡可能な出力、反復できる回帰テストを展開前に確認します。

お問い合わせ

オンプレミスやプライベートクラウドで、アクセス制御、評価、参照元、人のレビューを備えたAIを業務に組み込みます。