完全オンプレミス
自社データセンター/構内サーバーに音声認識とLLMを置く構成候補。通話データを物理的に外へ出さない要件に対し、実機・モデル・運用を検証します。
Security / Local LLM
通話データの境界を、導入前に設計する。
完全ローカル構成を含む候補について、音声・文字起こし・要約・顧客データの 処理境界と検証範囲を整理します。外部クラウドへの送信要件を確認し、 セキュリティ要件の厳しいコールセンターでも段階的にAI活用を検討できます。 完全ローカルASR / LLM / TTSは本番前の検証対象です。
データ境界を設計外部API/クラウドへの送信範囲を確認
人の確認を設計信頼度スコアと承認フローを確認
既存連携社内網に閉じた API/RPA/CSV
What Stays Local
外に出さない範囲を、あらかじめ明確にします。
AIコールセンターで扱うデータについて、下記の処理・保存・連携範囲を自社管理環境の中で完結できるか確認します。
- 通話音声・録音データ
- リアルタイム文字起こし
- 要約・分類・対応履歴
- プロンプトと推論（Local LLM）
- 顧客・契約データの参照
- 操作ログ・監査ログ
外部の生成AI API やクラウドへの送信有無を要件ごとに確認します。連携先を既存の社内システムに限定できるか、 通話データが社外へ流れない運用を実現できるかを検証します。
Architecture
処理と連携の境界を、社内要件から設計する。
社内ネットワーク境界
顧客電話PBX / CTI
音声認識 (ASR)ローカル候補 / 検証対象
Local LLM要約・分類・候補 / 検証対象
オペレーター確認信頼度スコア
CRM / 基幹社内システム
外部クラウド / 外部生成AI API への送信範囲を検証
Deployment Options
要件に合わせて、ローカル構成の形を選べます。
専用VPC / プライベートクラウド
分離された専用環境にモデルを配置する構成候補。回線・鍵・アクセスの管理範囲と、オンプレとの差分を確認します。
ハイブリッド
定型処理をローカル側へ寄せ、例外は人が判断する構成候補。段階導入や既存クラウド資産との併用範囲を検証します。
Governance
権限・監査・人の確認まで含めて運用に乗せます。
- 01ロールベースのアクセス制御
オペレーター・SV・管理者で参照/操作範囲を分離。顧客データの閲覧を業務範囲に限定します。
- 02監査ログ
誰が・いつ・どのデータに触れたかを記録。AIの入力・修正・送信の履歴も追跡できます。
- 03データ保持・削除方針
録音や文字起こしの保持期間・マスキング・削除ルールを、社内規程や業界要件に合わせて設定します。
- 04PII マスキング
氏名・番号などの個人情報を、表示・保存・連携の各段でマスキング/最小化できます。
- 05信頼度スコアで人が最終確認
AI判断の信頼度が低い箇所を明示し、送信前に必ず人が確認する運用にします（自動送信の暴走を防止）。
Who It Is For
こうしたデータ保護要件のある窓口に向いています。
金融・保険医療・ヘルスケア自治体・公共個人情報を多く扱う窓口情報セキュリティ監査対象の企業
FAQ
セキュリティに関するよくある質問
通話データを外部に送信しない構成を実現できますか？
要件と検証範囲を確認したうえで、完全ローカル構成を含む候補を検討します。音声認識・要約・推論ごとに、外部API・外部クラウドへの送信有無、保存先、連携先を切り分けます。
オンプレミスだとモデルの精度は落ちませんか？
業務ドメインに合わせて調整したモデルを用い、信頼度スコアと人の確認を組み合わせることで、精度と安全性のバランスを取ります。要件に応じて構成・モデルを選定します。
既存のPBX・CRMともローカルで連携できますか？
既存PBX/CTI/CRMとの接続はAPI・RPA・CSVなど現実的な方式で検討します。連携経路を社内ネットワーク内に閉じられるかは、各システムと実機の条件を確認します。
まず小さく試せますか？
1窓口のPoCから開始し、データの取り扱い範囲・権限・監査を確認しながら横展開します。ハイブリッド構成で段階的に進めることもできます。