AI / AI-07
プライベートAIのホスティングとデータライフサイクルの制御
制御されたホスティング、アクセス、および処理を備えた環境でAIを導入またはスコープ設定します。このサービスは、モデル、推論、インデックス、ログ、バックアップ、およびサブプロセッサを検査します。プライベートホスティングが自動的に安全になるわけではありません。.
役立つとき
的確な回答
定義されたニーズに対して.
極めて機密性の高いデータ、居住要件、孤立した運用が必要な場合、または外部サービスへの転送を制限される場合。.
適用範囲と成果物
このエンゲージメントの対象範囲.
スコープ
- 建築の選択
- モデルの起源とライセンス
- 計算能力
- ネットワークおよび出口
- アクセス
- ストレージ/インデックス
- 秘密
- ログ
- 保持
- アップデート
- バックアップ
- 削除
成果物
- 建築ファイル
- データフローマップ
- セキュアな設定
- 起源登録簿
- 出口およびアクセステスト
- アップデート手順
- コストと運営モデル
検収証拠
承認されたフローは知られており、予期しない出口は管理されています。アクセスはテストされ、選択したコンポーネント全体で保持および削除が検証されます。パフォーマンスとコストは代表的な使用状況に基づいて測定されます。.
配達
仕事の進め方.
アプローチ
ユースケースの選定、データとアクセスの分類、設計とパイロットの実施、プライバシー・アクション・コストのテスト、ロールアウトとモニタリングの決定。.
前提条件と責任
顧客：ビジネススポンサー、データオーナー、IDチーム、必要に応じてDPO／法務部門、および予算。プロバイダー：アーキテクチャとテスト。顧客は機密性の高い利用に対する承認を保持します。.
スコープ要因
用途、ユーザー、モデル、データ、コネクタ、権限、アクション、ボリューム、ホスティング。プロジェクト、ライセンス、トークン、検索、ストレージ、オペレーションを分離。測定に基づかないコスト削減の主張は禁止。.
確認のための質問
実際にはどの程度の分離レベルが必要なのでしょうか？モデルやインフラを誰が維持していますか？ドキュメントの削除後にログ、インデックス、キャッシュ、バックアップに残るデータは何ですか？
重要な境界線
オープンモデルまたはローカルモデルは、サプライチェーン、ライセンス、運用上のリスクを抱える可能性があります。ロケーション、機密性、主権、およびコンプライアンスは、互換性のある概念ではありません。.
権限、プロバイダーのデータ使用、保持、居住性、およびコストの適用は個別に評価されます。技術的機能および該当する義務は、選択された提供内容とユースケースについて確認されます。.
実際には
具体例.
これらの例は、想定される関与と目標とする成果について説明したものであり、顧客の事例や達成された実績ではありません。.
シナリオ01
エンジニアリング会社は、民間インフラにAI導入を望んでいます。プロジェクト：要件の比較、パイロットプロジェクトの規模の決定、およびエグレスのテスト。目標成果：実際のリスクとコストに基づいて、プライベートホスティングとマネージドサービス間の選択肢を文書化する。.
シナリオ 02
組織がアシスタントから機密のコーパスを削除する。プロジェクト：ドキュメントの削除とインデックスのチェック、キャッシュ、ログ、バックアップルール。目標成果：明確な削除ライフサイクル。正当な期間保持されるコピーは識別され保護されるまま残る。.
技術と参照コンテキスト
例：自社でホストするインテリジェンス、プライベートホスティング、または要件を満たすマネージドサービス；モデルの選択とサポートには技術的および契約上の検証が必要である。.
最終的なテクノロジーセットは、相互運用性、ライセンス、アクセス権、および運用要件に基づき、スコープ設定の段階で合意されます。.
コネクテッドサービス
次のステップを構築する。.
これらのサービスはエンゲージメントを補完するものであり、自動的には含まれません。.
会話を始めましょう。
スコープを明確にする。.
このサービスの目的、依存関係、および責任範囲を明確にした上で、納品を提案いたします。.