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結論
データを外部へ送らない構成にも、容量・更新・監視・復旧を担う責任が残る。
背景
機密情報を扱うAIでは、データの保存場所だけでなく、推論、ログ、モデル更新、障害対応に誰が責任を持つかが選定条件になる。
設計と検証の論点
構成を検討するときは、次の責任と境界を分けて確認します。
- データ主権
- GPUの処理能力・容量と同時実行
- 推論
- モデルのライフサイクル
- 監視とセキュリティ
- クラウドAPIへの境界と費用
判断理由
データ主権とクラウドAPIへの境界と費用の関係を軸に、採用案と代替案の責任範囲を比較します。既存の制約を残す理由と、新しい境界で変えられることを分けて記述します。
トレードオフ
GPUの処理能力・容量と同時実行を扱うために増える実装・保守・確認作業と、得られる制御可能性を比較します。障害時の経路と運用担当者の負担を含め、採用しない方がよい条件も示します。
制約
GPU、量子化、コンテキスト長、並列数、レイテンシ、費用の測定条件を示す。ローカル運用だけで法令適合や情報漏えい防止を保証しない。
関連事例
関連事例の担当範囲や設計判断を参照します。記事で提案する実験・構成を、その事例で実施済みとするものではありません。