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情報漏洩に配慮した生成AIサービス「GAVAGAI Private Model(ガヴァガイ プライベートモデル)」のローンチ予定の発表

update:
株式会社HOUSE OF DATA
「まず、データガバナンスありき」を標語とし、プライベートクラウドで動作する生成AIによって、企業の情報漏洩を抜本的に防ぐ生成AIサービス



株式会社HOUSE OF DATA(以下、HOD)は、新規SaaSサービスとして、「GAVAGAI Private model(ガヴァガイ プライベートモデル)」の開発に着手した(以下、GAVAGAI)。
GAVAGAIは、昨今の生成AIの隆盛に伴い、企業のデータガバナンスへの意識が高まったことに対応して開発に着手したサービス。
尚、GAVAGAIのローンチは2025年度内を目指しており、現在鋭意開発中。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/158426/2/158426-2-a9d670422b5a456ca3fcda74b09d7ca0-1408x555.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
企業の情報漏洩に配慮した生成AIサービス「GAVAGAI Private Model」のロゴ

GAVAGAIの標語 - 「まず、データガバナンスありき」
GAVAGAIは、「まず、データガバナンスありき」を標語とした生成AIサービスであり、クライアント環境でプライベートクラウドを構築し、当該環境でのみ生成AIを動作させる仕組みとなっている。

従来の生成AIサービスであれば、パブリッククラウドで生成AIが動作していることから、ユーザーが誤って企業の機密情報を入力してしまった場合、情報漏洩に該当し得る。
他方で、GAVAGAIの場合、GAVAGAIの生成AI自体がパブリックなWeb環境との繋がりを完全にシャットアウトした環境でのみ動作していることから、万が一ユーザーが企業の機密情報を生成AIに入力してしまった場合であっても、機密情報が外部へ漏洩したり、生成AIのプロバイダーの学習データに使用される懸念を根本的に取り除いた仕様となっている(つまり、クライアント環境で構築したプライベートクラウドであることから、そもそも入力した情報は全てクライアント企業内にしか留まらない造りになっているということ)。
データガバナンスのステークホルダー(非エンジニア)に配慮したユーザビリティ - GUIベースのUI
GAVAGAIの仕様上、情報漏洩の可能性を抜本的に排除していることから、機密情報を入力する形での生成AIによる業務効率化を図ることも出来る。
例えば、以下のような部門やユースケースを想定しており、機密情報を用いた生成AI活用(プロンプトエンジニアリング)が可能になる。

・法務部門における特許情報や契約情報を入力情報とする業務効率化
・工場内における製造方法を入力情報とする業務効率化
・財務会計部門や経理部門における会計・経理情報を入力情報とする業務効率化
・人事部門における人事・給与情報を入力情報とする業務効率化
・マーケティング部門における対外公表前の新商品の情報を入力情報とする業務効率化
・経営企画部における経営管理情報を入力情報とする業務効率化

また、生成AIに入力して良い情報の可否は、企業における全社的な関心事であるデータガバナンスに関係していることから、企業役員・内部統制部門・経営企画部門など、非エンジニアのステークホルダーにおける操作性を重視して、主要機能をGUIベースで操作・設定することが可能。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/158426/2/158426-2-938503cffd9e5e1322b66ccf7aa2e2f8-2763x1389.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
プロンプトを入力・保存する「チャットGUI」の画面イメージ。CoT形式(プロンプトを多段回に分けて処理する手法)でのプロンプトエンジニアリングもGUIで可能

GUIベースで構築可能な「RAG構築機能」
加えて、GAVAGAIではGUIベースで構築可能な「RAG構築機能」も備えており、これにより企業内の機密情報をGAVAGAIのデータベースに取り込んで、自社仕様の生成AIへと自由にアレンジすることも出来る。
構築したRAGは、GUIでアクセス出来るユーザーを制限することも出来、それぞれのRAGを利用出来るユーザーを最高権限者が選択することが出来る。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/158426/2/158426-2-6f71106eff41fcae9548e320647eb0f9-2762x1396.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「RAG構築機能」の画面イメージ - RAG構築画面

[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/158426/2/158426-2-392027d48441bf3e961321667913f35c-2762x1389.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「RAG構築機能」の画面イメージ - 構築済みのRAG

オンプレミス環境での対応
企業によっては、オンプレミスでの実装が推奨されている場合もあり、その場合GAVAGAIをオンプレミス環境で構築することも可能。ハードウェア(GPU想定)の手配については適宜応相談。
「GAVAGAI」の名前の由来
GAVAGAIの名前の由来は、アメリカの哲学者であり、言語哲学・心の哲学・分析哲学・科学哲学・認知言語学に多大な影響を与えたウィラード・ヴァン・オーマン・クワイン(Willard van Orman Quine)に由来する。

クワインの哲学における有名なテーゼとして、「翻訳の不確定性(Indeterminacy of translation)」と呼ばれるものがあり、そのテーゼを説明する際に登場する概念に「ガヴァガイ(Gavagai)」がある。
ガヴァガイや翻訳の不確定性とは、LLMによって再度提起され得る哲学的な諸問題、「言葉の意味とは何か?」や「意識とは何か?」、あるいは「AIは言葉の意味を理解したり、本当に意識が宿るのか?」といった問題を考える上で不可避のテーゼであり、今後のLLMや生成AIの発展を見据えて、今後再燃するであろう問題への布石的な意味合いを込めて、クワインの哲学における主要な概念である「GAVAGAI」を引用し、サービス名とした。

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