あなたのデータは本当に安全？国内AI（LLM）メーカーが拓く「究極の安心」とは

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近年、AI（人工知能）の進化は目覚ましく、ビジネスのあり方を根底から変えつつあります。特に、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、業務効率化や新たな価値創造の鍵として多くの企業から熱い視線を浴びています。しかし、その華々しい裏側には、常に付きまとう一つの大きな懸念があります。それは「セキュリティ」です。

お客様や自社の機密情報が、インターネットを経由するクラウドサービス上でどのように扱われるのか？もしデータが外部に流出してしまったら、企業としての信頼はどうなるのか？この不安は、AI導入を検討する企業にとって、乗り越えなければならない最大の壁となっています。

そんな中、日本のAIメーカーが独自の強みを発揮し、この課題に対する明確な答えを提示し始めています。彼らが目指すのは、単に高性能なAIを開発することだけではありません。日本のビジネス環境、文化、そして何よりも「安心と信頼」を第一に考えた、全く新しいAIのあり方です。

日本のAI（LLM）メーカーが持つ独自の強み

海外の巨大テック企業が開発するLLMが、世界の共通言語である英語を中心に設計されているのに対し、日本のメーカーが開発する国産LLMには、明確な独自性と強みがあります。この強みは、単なる技術的な優位性にとどまらず、日本企業が抱える特有の課題を解決する重要な鍵となります。

日本語への深い理解と文化的背景への対応

日本語は、英語とは文法構造や表現方法が大きく異なり、特に文脈に依存する傾向が強い言語です。また、敬語や多岐にわたる表現形式など、独自の文化的な背景が深く関わっています 1。海外のLLMをそのまま日本語に適用すると、不自然な言葉遣いや文脈の誤りが生じることが少なくありません。

一方で、国産LLMは、日本語コーパスやWikipedia、ニュース記事といった多彩なデータセットを学習することで、日本語独自の語彙や文脈を極めて高い精度で処理できます。これにより、ビジネスチャットでの自然な会話生成や、社内文書の要約・報告書作成など、実務で違和感のないアウトプットが可能になります 1。

軽量化と柔軟な運用環境

NECのAIモデルやNTTの「tsuzumi」は、高い日本語性能を保ちつつ、モデルサイズを軽量に抑えるという戦略的な選択をしています 3。これは、単に技術的な工夫にとどまらない、重要な意味を持っています。巨大なモデルは運用に高性能なGPUを多数必要とし、コストと消費電力が増大します 4。しかし、軽量モデルであれば、大規模なハードウェア環境を構築する必要がなく、既存のサーバーを活用したオンプレミス環境や、閉域網内での運用が可能になります 4。

これは、情報漏洩を懸念する企業にとって、高性能なAIと究極のセキュリティを両立させるための最適な解決策となります。つまり、軽量化というアプローチは、「AIを自社内で安全に運用したい」という日本企業の切実なニーズに直接応えるための、日本のメーカーならではの解なのです。

国内主要AI（LLM）メーカーのサービスと提供形態を徹底解説

それでは、具体的にどのような国内メーカーが、どのようなAIサービスを、どのような形で提供しているのでしょうか。主要な国内メーカーのLLMサービスと、その提供形態を分かりやすく解説します。

主要国内AI（LLM）メーカーと提供形態一覧

メーカー名	主要LLMサービス	クラウド	閉域網	オンプレミス	主な強み	特徴
富士通	Takane	〇	〇 7	△ (プライベートクラウド)	世界最高レベルの日本語性能、業務特化型 7	Cohereのモデルを日本語特化でチューニング。セキュリティを確保したプライベート環境での利用を強調 7。
NEC	Generative AI Serviceなど	〇	〇 9	〇 4	軽量・高速、高い日本語能力 4	パラメータサイズを抑え、クラウドとオンプレミスの両方で運用可能。政府機関向けにもサービスを提供 9。
NTT	tsuzumi	〇 12	〇 14	〇 5	高性能・軽量、多様な提供形態 3	GPT-3.5を上回る日本語性能を持ち、企業内データを利用した安全な学習が可能。オンプレミスでの利用も容易 5。
ELYZA	Llama-3-ELYZA-JPなど	〇 (API)	×	×	高性能日本語モデル、商用利用可能なモデル公開 3	700億パラメータでGPT-4を上回る日本語性能を達成。オープンなリーダーボードでも高い評価 3。

＊違う場所があればコメントでご指摘ください

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個人的にはサイバー攻撃リスクを下げるために、インターネット網を経由しない

オンプレミス　or プライベートクラウド　or 閉域網

がセキュリティ的におすすめ

富士通：世界最高水準の日本語性能を誇る「Takane」

富士通が提供する企業向けLLM「Takane」は、CohereのLLM「Command R+」をベースに、日本語に特化した追加学習とファインチューニングを施したモデルです。日本語の言語理解ベンチマークであるJGLUEで、他社を凌駕する性能を達成しており、その日本語能力は世界トップクラスと評価されています 7。

「Takane」は、特に「セキュアなプライベート環境」での利用を大きな強みとしています。これにより、顧客の個人情報を扱う金融業界や、秘匿性の高いデータを扱う製造業など、データ漏洩の懸念からAI導入が難しかった業務でも安心して活用できます 7。また、同社はOracleとの提携を通じ、データ主権ニーズに応える「Fujitsu クラウドサービス powered by Oracle Alloy」を2025年4月から提供予定であり、セキュリティへの強いコミットメントがうかがえます 8。

NEC：軽量・高速でオンプレミスにも対応

NECの提供するLLMは、高い日本語能力を持ちつつ、パラメータ数を約130億に抑えた軽量モデルであることが特徴です 4。この「超軽量化」により、消費電力を抑制しながら、クラウドだけでなくオンプレミス環境での運用も可能となっています。

特にオンプレミス化が可能である点は、企業にとって大きな利点です。自社のサーバー上で学習や運用を行うことで、機密性の高いデータを外部に出すことなく高度なセキュリティを確保できます 4。さらに、政府機関向けにはパブリッククラウドに閉域網で接続するサービスを提供しており、高いセキュリティ要件が求められる環境にも柔軟に対応しています 9。

NTT：高性能かつ多様な提供形態の「tsuzumi」

NTTが開発した「tsuzumi」は、GPT-3.5を上回る日本語性能を持ちながら、非常に軽量なモデルです 3。この軽量性により、大規模なハードウェア環境を必要とせず、顧客の事務所内でのオンプレミス利用や、NTTグループのデータセンターで稼働するプライベートクラウドでの利用が可能です 5。

また、NTTデータは「tsuzumi」と連携した新サービス「LITRON」で、閉域環境でも高精度なAIが活用できるサービスを提供しており、重要情報の流出を懸念する企業でも安全に導入・利用できる環境を整備しています 14。パブリッククラウドにも対応しており、企業の用途や状況に応じて柔軟な選択肢を提供している点が大きな魅力です 12。

その他の注目メーカー

上記の3社以外にも、日本のAI業界には独自の強みを持つ企業が多数存在します。ELYZAは、商用利用可能な高性能日本語モデル「Llama-3-ELYZA-JP」を公開しており、700億パラメータでGPT-4を上回る日本語性能を達成したとされています 3。また、株式会社Preferred Networksは、ディープラーニング技術の研究開発を強みとし、自動運転やロボティクスといった分野で世界的に注目されています 17。これらの企業は、それぞれが独自の技術力と戦略で、日本企業のAI活用を支えています。

企業が求める「究極の安心感」―閉域網とオンプレミスの価値

なぜ今、日本企業がクラウドだけでなく、フレッツのような閉域網やオンプレミスでのAI運用を強く求めるのか。その背景には、情報漏洩リスクへの根深い懸念と、企業独自のデータ管理を徹底したいという強い意志があります。

情報漏洩リスクの根本的な軽減

インターネットに接続しない閉域網やオンプレミス環境では、企業が扱う機密情報や顧客データが、外部ネットワークに流出するリスクを根本的に低減できます 18。特に、AI利用においては、悪意のある入力によって機密情報を引き出す「プロンプトインジェクション」といった特有のリスクが存在しますが、閉じたネットワーク内であれば、これらの脅威からデータを物理的に保護することが可能です 21。

高速な応答速度と安定した運用

クラウドサービスはネットワーク遅延の影響を受けることがありますが、閉域網やオンプレミスでは通信速度が安定しており、リアルタイムな応答が求められるチャットボットや音声認識システムなどの業務でも、スムーズな運用が実現できます 18。また、外部のネットワーク状況に左右されず、自社のガバナンス下で安定したパフォーマンスを維持できるため、企業の基幹システムとの連携にも適しています 19。

閉域網・オンプレミスが不可欠な業界

このような環境は、特に高いセキュリティが求められる業界で不可欠です。金融機関では融資審査や顧客情報管理に、医療機関では患者のカルテや医療情報の分析に、閉域環境のAIが活用されています 23。また、製造業では工場内のネットワークが外部から物理的に隔離されていることが多く、設計図や技術文書といった知的財産を守るためにも、オンプレミスでのAI運用が再評価されています 19。

日本の主要なITインフラであるフレッツ網のような閉域網に直結するAIサービスが増えることは、セキュリティの確保だけでなく、全国の企業が安全にAIを導入できる環境を整備することに他なりません。これは日本のDXを加速させる上で、非常に重要な鍵となります。個々の企業がセキュリティのために閉域網AIを選ぶ行動は、結果的に日本全体の技術的自立性を高める、より大きなトレンドの一部なのです。

デジタル主権とソブリンクラウドの時代へ

閉域網やオンプレミスでのAI活用は、単なる企業のセキュリティ対策を超え、「ソブリンクラウド」という国家レベルの壮大な構想と深く結びついています。

ソブリンクラウドとは何か

ソブリンクラウドとは、各国の法律や規制に準拠し、データ主権を確保することを目的としたクラウドサービスのことです。ここでいう「主権」には、主に以下の3つの要素が含まれます 8。

データ主権（Data Sovereignty）： 自国のデータが他国の法律や規制の影響を受けないように管理すること。
システム主権（System Sovereignty）： 重要なITシステムの設計・運用を自国内で制御し、外部の影響を受けずに維持すること。
運用主権（Operational Sovereignty）： クラウド基盤やAIなどの基盤技術を自国で開発・保守する能力を確保すること。

日本政府は、金融機関や政府機関向けのソブリンクラウド構想を推進し、国内のクラウド事業者育成やデータセンターの国内設置を支援しています 8。NECやNTT、富士通といった国内大手企業が、この潮流に合わせてソブリンクラウドサービスを積極的に展開しているのは、まさにこの国家戦略と企業のビジネスが合致しているからです 8。

国産AIとソブリンクラウドの密接な関係

国産AIとソブリンクラウドは、相互に依存し、補完し合う関係にあります。ソブリンクラウドは、データ主権を守るための「安全なインフラ」を提供しますが、その上で動かすAIが海外ベンダーのものであれば、技術的な依存性は依然として残ります。

ここで鍵となるのが、日本メーカーが開発した、日本語に特化した軽量なLLMです。これらのモデルは、ソブリンクラウドのインフラ内で、日本の文化や商習慣に合った形で、機密データを外部に出すことなく運用できます 3。この組み合わせによって、日本企業はデータガバナンスを徹底しつつ、AIのメリットを享受できます。同時に、日本全体としてAI技術の開発力や人材を育成し、デジタル時代の国際競争力を強化できるのです 25。

まとめ：あなたのビジネスに最適なAIを見つけるための第一歩

日本のAIメーカーは、海外の巨大テック企業とは一線を画す独自の強みを持ち、セキュリティと安心を重視する日本企業のニーズに深くコミットしています。閉域網やオンプレミスでの運用を可能にする彼らの技術は、情報漏洩リスクを最小限に抑え、企業の信頼性と競争力を高める上で極めて重要です。

あなたのビジネスに最適なAIを見つけるためには、以下のチェックポイントを参考に、慎重な検討を進めることを推奨します。

用途の明確化： まず、AIを導入して何を解決したいのか、業務課題を具体的に洗い出しましょう。文章生成、要約、検索、会話など、目的によって最適なモデルは異なります 26。
運用環境の確認： 自社のセキュリティポリシーや既存のITインフラ（オンプレミス、クラウド、閉域網）に適合する提供形態であるかを確認しましょう 29。
サポート体制の評価： 導入後の技術サポートや、トラブル発生時の対応体制が充実しているかも重要なポイントです。特にオンプレミスで運用する場合、自社に技術者がいない場合はベンダーのサポート体制が不可欠です 1。
コストの検討： 初期費用だけでなく、運用費用も含めた総コストを試算し、AI導入による投資対効果（ROI）を冷静に判断しましょう 26。

国産AIの活用は、単なる業務効率化に留まらず、データ漏洩リスクの低減、企業のコンプライアンス強化、そして日本のデジタル主権確立にも貢献する、非常に価値ある選択肢です。

よくある質問と回答集（Q&A）

Q1: 海外の大規模LLMと比べて、国産LLMは性能が劣るのでしょうか？

A: 一概に劣るとは言えません。グローバルモデルは汎用性や英語性能に優れていますが、日本の国産モデルは日本語の文脈や文化を深く理解しているため、日本語タスクにおいては、むしろグローバルモデルを上回る精度を発揮する場合があります。

Q2: 閉域網とオンプレミスは同じものですか？

A: いいえ、異なります。オンプレミスは自社のサーバーにシステムを構築・運用する形態、閉域網は外部のインターネットとは切り離された専用ネットワークを指します。オンプレミス環境を閉域網に接続して利用するなど、組み合わせて活用されることもあります。

Q3: AIに機密情報を入力しても安全ですか？

A: インターネット経由のサービスでは、情報漏洩のリスクがゼロではありません。そのため、個人情報や機密情報は入力しないことが原則です。閉域網やオンプレミス環境で、かつ入力データがモデルの再学習に使用されない契約のサービスを選び、匿名化処理を徹底することでリスクを大幅に軽減できます 32。

Q4: LLMの導入コストはどれくらいかかりますか？

A: 導入形態や規模によって大きく異なります。クラウド型は従量課金制が多く、利用量によって費用が変動します 18。オンプレミス型は初期投資（サーバー購入など）が高額になりますが、長期的に見れば利用量に応じたコストが抑えられ、予測しやすくなります 18。

Q5: AIが生成した文章に著作権の問題はありますか？

A: AIの生成物が学習元データと酷似した場合など、著作権侵害のリスクは存在します。AI利用ガイドラインを策定し、生成物のファクトチェックや著作権チェックを行う体制を確立することが重要です 26。

Q6: 社内でAIを導入する際、最初の一歩として何から始めるべきですか？

A: まずは、解決したい業務課題を明確にし、AIで何を達成したいのか目的を具体化することから始めましょう 26。次に、リスクの低い部署や業務から小規模な検証（PoC）を実施し、効果と課題を検証する段階的なアプローチが有効です 7。

Q7: ソブリンクラウドとは具体的にどういうものですか？

A: ソブリンクラウドとは、データが特定の国の法律や規制に準拠し、物理的に国内に保存・管理されるクラウドサービスのことです。外国政府の介入を最小限に抑える設計がなされており、データ主権や経済安全保障の観点から重要視されています 8。

Q8: 小規模な企業でもオンプレミスLLMは導入できますか？

A: 可能です。NECやNTTが提供するような軽量なモデルは、大規模なハードウェアを必要としないため、比較的少ないリソースでもオンプレミスでの運用が現実的です 2。

Q9: AIによる情報漏洩を防ぐには、どのような対策がありますか？

A: データの匿名化・一般化を徹底すること、プロンプトに機密情報を入力しないように従業員を教育すること、利用するAIサービスのセキュリティポリシーを事前に確認することが基本的な対策です 32。また、閉域網やオンプレミスといった運用環境の選択も重要な対策となります。

Q10: 日本のAIメーカーの強みは、今後も維持されますか？

A: 日本メーカーは、日本語に特化した高い性能、軽量化による柔軟な運用、そしてセキュリティとデータ主権への配慮という独自の戦略で、日本の市場に適応しています。これらの強みは、日本の企業文化や法制度と深く結びついており、今後も競争優位性を維持していくと考えられます 2。

引用文献

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日本語特化LLMおすすめ9選徹底解説！ChatGPT以外にもある？現状と今後の期待 - AI Market, 9月 26, 2025にアクセス、 https://ai-market.jp/technology/llm-japanese/
日本企業製の生成AI 22選｜日本語LLM～ChatGPTサービスまで - メタバース総研, 9月 26, 2025にアクセス、 https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/made-in-japan/
【速報】NECが日本語に特化した大規模言語モデル(LLM)を発表 7月からサービス提供開始、最大の特長を解説デモを公開 - ロボスタ, 9月 26, 2025にアクセス、 https://robotstart.info/2023/07/06/nec-llm-generative-ai-service.html
NTT版LLM「tsuzumi」の商用化動向について - NTT技術ジャーナル, 9月 26, 2025にアクセス、 https://journal.ntt.co.jp/article/26655
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世界一の日本語性能を持つ企業向け大規模言語モデル「Takane」を ..., 9月 26, 2025にアクセス、 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2024/09/30.html
データ主権時代に必要な基盤：ソブリンクラウドとConfidential Computingとは？, 9月 26, 2025にアクセス、 https://www.acompany.tech/privacytechlab/confidential-computing-in-sovereign-cloud
NEC、官庁向けに各種クラウドサービスの提供を開始、第1弾は閉域網によるマルチクラウド接続サービス - EnterpriseZine（エンタープライズジン）, 9月 26, 2025にアクセス、 https://enterprisezine.jp/news/detail/13034
NEC、独自の日本語大規模言語モデルを開発パラメータ数130億、クラウドで運用可能性能も世界トップクラス - ITmedia NEWS, 9月 26, 2025にアクセス、 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2307/06/news164.html
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ローカルLLMとは？その技術や特徴、メリット、課題、構築方法を徹底解説！ - AI Market, 9月 26, 2025にアクセス、 https://ai-market.jp/technology/llm-local/
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ローカルLLMとは？機密データを守るための企業向けAI活用と導入ステップ - さくマガ, 9月 26, 2025にアクセス、 https://sakumaga.sakura.ad.jp/entry/local-large-language-models/
閉域ネットワークで動作可能な生成AI搭載マルチドキュメントAIプラットフォーム「brox-AI」提供開始のお知らせ - PR TIMES, 9月 26, 2025にアクセス、 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000939.000001256.html
完全閉域環境で動作可能な生成AI搭載マルチドキュメントAIプラットフォーム「brox-AI」提供開始のお知らせ, 9月 26, 2025にアクセス、 https://brox-ai.net/news/20241023/
ソブリンクラウドとは？必要性と展望：デジタル主権の時代の基礎知識 - ソフトバンク, 9月 26, 2025にアクセス、 https://www.softbank.jp/business/content/blog/202506/digital-sovereignty
生成AIの導入時における7つの課題と解決策を解説 - SIGNATE総研, 9月 26, 2025にアクセス、 https://soken.signate.jp/column/generation-ai-issues
どのLLMモデルを選べば良いのか？ #機械学習 - Qiita, 9月 26, 2025にアクセス、 https://qiita.com/huntersai/items/f625b959b1ee6f9eac5a
【2025年最新】生成AIモデル徹底比較：ビジネス向けLLM選定ガイド - Biz Freak, 9月 26, 2025にアクセス、 https://bizfreak.co.jp/blog/k2r6022qq
llm日本語でモデルを徹底比較！基礎解説と導入ポイント・事例まとめ | AI - 株式会社アシスト, 9月 26, 2025にアクセス、 https://assist-all.co.jp/column/ai/20250627-5946/
【2025年最新】日本企業が開発した国産LLM13選｜活用事例と選び方, 9月 26, 2025にアクセス、 https://spikestudio.jp/blog/vaj2UZaY
AI・人工知能の導入によって生まれるメリット・デメリットや問題点 - AIsmiley, 9月 26, 2025にアクセス、 https://aismiley.co.jp/ai_news/what-are-the-disadvantages-of-introducing-ai-and-artificial-intelligence/
プライバシーとガバナンスの視点から考えるLLM時代のデータ活用 - IM-DMP, 9月 26, 2025にアクセス、 https://dmp.intimatemerger.com/media/posts/16050/%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%90%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%81%A8%E3%82%AC%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E8%A6%96%E7%82%B9%E3%81%8B%E3%82%89%E8%80%83%E3%81%88%E3%82%8Bllm%E6%99%82/
【知らないと損する】LLMの安全な使い方：企業情報漏洩を防ぐ7つのセキュリティ対策 - note, 9月 26, 2025にアクセス、 https://note.com/lucky_ram7202/n/nbad87c40705a