投稿者 global-ai-media 
Admanager（Doceree社）によるヘルスケアパブリッシャー向け「Site LLM」のローンチは、企業における生成AI活用が新たなフェーズに入ったことを示唆しています。汎用的なパブリックモデルへの依存から脱却し、機密性の高いデータを自社管理下で運用する「プライベートAI」のアプローチは、セキュリティと正確性が何よりも重視される日本企業にとって、極めて重要な先行事例となります。
パブリックなAIから「自社管理下」のAIへ
生成AIの普及初期、多くの企業はChatGPTのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）をいかに業務に組み込むかを模索しました。しかし現在、特に規制の厳しい業界を中心に、データの「主権」と「機密性」を確保できるプライベートな環境でのLLM活用へと関心がシフトしています。
今回発表されたAdmanagerの「Site LLM」は、ヘルスケア領域のパブリッシャー（情報発信者）向けに設計されたプライベートAIアシスタントです。最大の特徴は、AIが学習・参照するデータをパブリッシャー自身がコントロールできる点にあります。汎用AIがインターネット上の不特定多数のデータから回答を生成するのに対し、このシステムは特定の信頼できる医療情報や自社コンテンツのみに基づいて回答を生成します。
バーティカル（領域特化）AIの必然性
ヘルスケアや金融、法務といった専門性が高く規制の厳しい業界（バーティカル領域）において、汎用LLMの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は致命的なリスクとなります。日本国内でも、医療情報の誤りは患者の不利益や法的責任に直結するため、汎用モデルをそのまま実務に適用することには慎重論が根強くあります。
「Site LLM」のようなアプローチは、特定のドメイン知識に特化させることで、この課題に応えようとしています。外部にデータを出さない「クローズドな環境」で、かつ「参照元が明確なデータ」のみを扱うことで、コンプライアンスを遵守しながら業務効率化を図ることが可能になります。これは、日本の製造業における技術伝承や、金融機関における社内規定の検索など、秘匿性の高いナレッジ活用においても同様に求められる要件です。
日本企業における「データガバナンス」とAI活用の課題
日本企業、特に大手企業においては、情報漏洩リスクへの懸念から、SaaS型の生成AI利用を制限するケースが少なくありません。しかし、ただ禁止するだけではグローバルな競争力を失うことになります。
ここで重要になるのが、「自社専用のデータ基盤」と「AIモデル」をどのように接続するかというアーキテクチャの選定です。今回の事例のように、モデル自体を自社の管理下（あるいはセキュアなプライベートクラウド上）に置き、自社データのみを参照させるRAG（検索拡張生成）などの技術を組み合わせる手法は、日本の商習慣や組織文化に非常に親和性が高いと言えます。
一方で、プライベートAIの構築・運用にはコストと技術的な複雑さが伴います。汎用モデルのようにAPIを叩けばすぐ使えるわけではなく、データの整備（前処理）、インフラの確保、そして継続的な精度のモニタリング（MLOps）が必要です。この「コスト」と「安心・安全」のバランスをどこで取るかが、意思決定者の腕の見せ所となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のヘルスケア領域におけるプライベートAIの事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点に着目すべきです。
1. 「データ主権」の確保を最優先に
外部の巨大プラットフォーマーにデータを依存するのではなく、自社のコアコンピタンスとなるデータは自社の管理下に置く設計を検討すべきです。特に機密情報や個人情報を扱う場合、オンプレミスやVPC（仮想プライベートクラウド）内で完結する小規模かつ高性能なモデル（SLM）の採用も有力な選択肢となります。
2. 汎用性より専門性（ドメイン特化）
「何でもできるAI」を目指すのではなく、特定の業務（例：薬剤情報の照会、契約書チェック、設計図面の検索）に特化したAIを構築することで、ハルシネーションを抑制し、実務で使える精度を実現できます。
3. ガバナンスとイノベーションの両立
リスクを恐れてAIを禁止するのではなく、「安全な箱（プライベート環境）」を用意することで現場の活用を促すべきです。法規制やガイドラインに準拠したAI基盤を整備することが、結果として現場のDXを加速させます。