通話データを外部送信できない
個人情報、契約情報、相談内容を含むため、クラウドAIへの送信が社内規程に合わない場合があります。
Local LLM・セキュリティ
通話データを社外に出さないAI運用を設計する。
保険、自治体、金融、医療周辺業務など、通話データの扱いに制約がある窓口では、クラウドAI前提だけでは導入が進みません。ContactX は、閉域網、オンプレミス、Local LLM、権限・ログ管理を含む構成候補と検証範囲を整理します。
Localローカル推論構成を検討
閉域/オンプレ要件に合わせて設計
権限・ログ確認と監査を残す
Pain Points
Local LLM・セキュリティで最初に解くべき課題。
AIの回答範囲を制御したい
誤案内を避けるため、FAQ、ナレッジ、有人引き継ぎ条件を厳密に管理する必要があります。
監査ログと権限管理が必要
誰がどの通話・要約・AI出力を確認したかを残せないと、本番運用に乗せにくくなります。
ContactX Approach
データ境界、回答範囲、確認責任を先に決める。
AIの精度だけでなく、保存範囲、外部送信可否、権限、ログ、有人確認の責任分界点を設計します。
データ分類
通話音声、文字起こし、要約、CRM項目ごとに保存・送信可否を整理します。
構成を選定
クラウド、閉域、オンプレ、Local LLMの組み合わせを要件に合わせて決めます。
運用統制
回答範囲、有人確認、権限、監査ログを本番運用の前提として組み込みます。
FAQ
Local LLM・セキュリティに関するよくある質問
通話データを社外に出さずにAI要約できますか？
要件と検証範囲を確認したうえで検討します。閉域網、オンプレミス、Local LLMなどを組み合わせ、音声、文字起こし、要約、CRM項目ごとにデータ境界を設計します。
クラウドAIとLocal LLMは併用できますか？
要件に応じて併用構成を検討できます。機密性の高い処理をローカル側に寄せる場合も、実機・モデル・連携経路を確認し、業務ごとの検証範囲を決めます。
AIの誤案内をどう防ぎますか？
回答できる範囲、参照ナレッジ、有人引き継ぎ条件を明確にし、重要判断は人が確認する運用にします。ログを残して継続的に改善します。