機密情報を外部へ送れない
設計資料、顧客情報、研究データなどは、外部サービスへの入力が規程や契約で制限される場合があります。
01
日本の競争力は、産学官金の中にある
企業・大学・行政・金融機関には、技術資料、研究データ、規程、過去案件など、長年培われた知識があります。これらを安全に引き出し、日々の業務に活かすことが、これからの競争力につながります。
LeapShark / Private AI
内部の機密情報を、外に出さない
産・学・官・金に蓄積された知識を、組織の中で安全に活かす。
LeapShark Oceanは、生成AIを組織内のサーバーで動かすプライベートAI基盤です。機密情報を外部に送ることなく、RAGによる組織内文書の活用から、AIエージェント、権限管理、ログ管理までを一つの環境で実現します。
02
生成AIを業務で使うには、三つの壁があります
外部クラウド型のAIは手軽な一方、機密情報の取り扱い、利用拡大に伴うコスト、組織内文書との連携が課題になります。
利用が広がるほど、費用を見通しにくい
クラウドAIの多くは、ユーザー数や利用量に応じて費用が増えます。全社展開では、継続的なコスト管理が必要です。
組織内の知識を、すぐには活かせない
一般向けの生成AIサービスは、組織内文書を登録・連携しない限り、その内容を検索して回答することはできません。
03
解決策は、AIを組織の中で動かすこと
組織内の専用サーバーで生成AIを動かせば、情報を外部へ送らずに活用できます。RAGが組織内文書を検索し、根拠に基づいて回答するため、蓄積された知識を日々の業務に活かせます。AIの利用量に応じた従量課金もありません。
組織の中でAIを使う仕組み
外部のクラウドAI
- 職員・社員
- インターネット経由
- 外部で推論・回答
外部で処理 ／ 契約・利用量に応じた費用 ／ 文書連携が必要
組織内のプライベートAI
- 職員・社員
- 組織内の専用サーバー
- RAGで文書を検索・回答
組織内で処理 ／ AI利用の従量課金なし ／ RAGで文書を活用
04
LeapShark Ocean
生成AIを、安全に日々の業務へ
ローカルAIならではの安全性とコストの予測しやすさに、RAG、AIエージェント、権限管理、ログ管理を組み合わせます。生成AIの利用を個人任せにせず、組織として管理・運用できる環境を構築します。
ローカルAI基盤の特長
セキュリティ
機密情報を組織内で扱う
推論は組織内の専用サーバーで実行します。入力内容、参照文書、回答を外部のクラウドAIへ送らずに利用できます。
コスト
AI利用料の従量課金なし
利用回数やトークン数に応じてAI利用料が増える仕組みではありません。サーバー性能の範囲内で利用できます。
RAG
組織内文書を、回答に活かす
規程、技術資料、議事録、過去案件を検索し、関連箇所を参照して回答します。回答の根拠も確認できます。
組織で使い続けるための機能
AIチャット / RAG
組織内の文書に質問する
日常の言葉で質問すると、RAGが関連文書を探し、参照元を示しながら回答します。
AIエージェント
複数の作業をまとめて任せる
情報収集、要約、比較、文書作成など、複数の手順を伴う業務をAIエージェントが支援します。
権限管理
利用者ごとにアクセス範囲を設定する
部門や役割に応じて、利用できる機能や参照できる文書を設定し、必要な人だけにアクセスを許可します。
ログ管理
利用状況を記録・確認する
誰が、いつ、どの機能を利用したかを記録します。利用状況の把握や監査、運用改善に活用できます。
技術は、組織の中にある
大切な情報を守りながら、組織に蓄積された知識をAIで活かす。それがLeapSharkの仕事です。
Company
会社概要
| 会社名 | 株式会社LeapShark |
|---|---|
| 創業 | 2025年6月4日 |
| 設立 | 2025年8月8日 |
| 代表者 | 代表取締役社長 齊藤真也 |
| 所在地 | 東京都千代田区神田和泉町１−６−１６ ヤマトビル 405 |
| 連絡先 | info@leap-shark.com |
| 事業内容 | アプリケーションおよびシステムの開発・運用事業 前各号に付帯関連する一切の事業 |
Oceanを支える開発領域
アプリ・Pick Up
LeapShark Oceanで培うAI基盤の知見を活かし、対話AIやマッチングアプリなど、関連するアプリ開発にも取り組んでいます。
アプリ・Pick Upを見る組織の知識を、安全に活かせるAI基盤へ
セキュリティ要件、活用したい文書、利用人数、業務内容を伺い、ローカルAIとRAGを中心に最適な構成をご提案します。