【2025年最新】さくらの生成AIプラットフォーム完全ガイド：国内完結で実現する安全なAI活用

生成AI技術の普及により、多くの企業や公共機関がAI活用を急速に進めていますが、データセキュリティやコンプライアンス面での懸念から導入を躊躇するケースも少なくありません。さくらインターネット株式会社は、こうした課題を解決するため、「さくらの生成AIプラットフォーム」を提供開始しました。この記事では、さくらの生成AIプラットフォームの特徴、技術基盤、連携パートナー、想定される活用シーンについて解説します。

さくらの生成AIプラットフォームは、国内データセンターでの運用を前提とした信頼性の高いAI基盤です。NVIDIA H100 Tensor コア GPU搭載の「高火力」クラウドサービスを基盤とし、複数の国産・海外モデルから選択可能な柔軟性を持ちます。サーバーレス環境での手軽な利用と、RAG向けベクトルデータベースの提供により、専門知識がなくても高度なAI活用が可能になります。またシンプルな料金体系と透明性の高い価格設定も特徴として挙げられています。

プラットフォームの技術的特徴

さくらの生成AIプラットフォームは、複数の技術要素を組み合わせた総合的なAI基盤です。このプラットフォームは、フルマネージドの生成AIアプリケーションと基盤モデル、高性能クラウドサービスを繋ぐAPIとベクトルデータベースから構成されています。

高性能なGPUインフラが、このプラットフォームのパフォーマンスを支えています。NVIDIA H100 Tensor コア GPUを搭載した「高火力」クラウドサービスにより、高速かつスケーラブルな処理環境を実現しています。これにより、大規模なデータ処理や複雑なAI応答も効率的に実行することができます。

多様な基盤モデルへのアクセスも提供されています。NEC開発の生成AI「cotomi」をはじめとする国産モデルと、オープンソースの主要モデルを取り揃え、用途に応じた最適なAIモデルの選択が可能です。特に国産モデルは日本語処理に強みを持っています。

使いやすさも重視した設計になっています。サーバーレス環境での提供により、インフラ管理の負担なく生成AIを活用できます。APIを通じた連携と、直感的なインターフェースにより、専門知識がなくてもAIアプリケーションの開発・運用を進めることができます。

データセキュリティと国内完結の仕組み

さくらの生成AIプラットフォームは、データセキュリティを重視した設計となっています。このプラットフォームは、日本国内のデータセンターで運用され、データの保管から処理まですべてを国内で完結させることができます。

国内完結型の運用により、データの越境移転に関するリスクを低減することができます。外国法の域外適用や海外企業によるデータアクセスの懸念が少なく、国内法規制に準拠した安全なAI環境を構築できます。特に行政機関や金融機関、医療機関など、高いセキュリティ要件が求められる組織にとって、この国内完結の仕組みは重要な選択肢となります。

多層的なセキュリティ対策も実装されています。データの暗号化やアクセス制御、セキュアな通信プロトコルの採用により、データの機密性と完全性を確保します。さらに、セキュリティ監査と脆弱性診断を実施し、セキュリティ標準に準拠した運用を維持する体制が整えられています。

ガバメントクラウド認定を取得していることも特徴の一つです。2025年度末までに技術要件をすべて満たすことを前提とした条件付きの認定により、公共機関での利用も視野に入れたセキュリティ基準を満たしています。

パートナー企業との連携

さくらの生成AIプラットフォームでは、さまざまなパートナー企業との連携が行われています。このパートナーシップにより、基盤モデルの提供からアプリケーション開発まで、AIのバリューチェーン全体をカバーすることを目指しています。

LLMパートナーとして、NECとPreferred Networksが参画しています。NECの「cotomi」は日本語理解に特化した対話モデルとして、Preferred Networksも国産の言語モデルを提供しています。

Appパートナーとしては、複数の企業が参加しています。株式会社miiboは、ノーコードで会話型AIを構築できるプラットフォームを提供しています。miiboのプラットフォームを通じて、プログラミング不要で会話型AIを開発することができます。

GitHouseは、データに関するサービスを提供する企業としてAppパートナーに名を連ねています。同社のウェブサイトでは「データで生産性を向上」というテーマが掲げられています。

ブレインズテクノロジー株式会社も重要なパートナーとなっており、企業内検索エンジン「Neuron ES＋生成AI連携オプション」と生成AIナレッジチャット「Chat EI」をプラットフォームに提供することを発表しています。これらのサービスにより、企業内ドキュメントやFAQデータの効率的な活用が可能になります。

各パートナー企業はそれぞれの専門分野の知見を活かし、さくらの生成AIプラットフォームのエコシステム形成に参画しています。ユーザーはこれらのパートナーが提供するサービスを通じて、様々なAI活用の可能性を検討することができます。

想定される活用シーン

さくらの生成AIプラットフォームは、様々な業界や用途での活用が想定されています。企業の業務効率化から公共サービスの向上まで、幅広いニーズに対応する可能性を持っています。

企業の内部業務効率化は、主要な活用シーンの一つとして考えられます。社内文書を基にしたナレッジベースの構築により、業務マニュアルやFAQ、過去の事例などの情報を検索・活用できるようになります。営業資料の作成支援や社内問い合わせ対応の効率化など、日常業務の生産性向上に貢献することが期待されます。

カスタマーサポートの強化も、注目される活用シーンです。顧客からの問い合わせに対応するAIチャットボットを構築することで、サポート品質の向上とコスト削減を同時に実現できる可能性があります。特に定型的な質問への回答や初期対応をAIが担当することで、人的リソースをより複雑な問題解決に集中させることができます。

公共サービスでの活用も重要な用途として挙げられます。自治体の窓口業務効率化や住民向け情報提供など、公共サービスの質を向上させながら、行政コストを削減することができます。国内完結型のセキュアな環境は、個人情報を含む行政データを扱う上で適した選択肢となります。

教育分野での活用も考えられます。学習進捗の分析や教材の自動生成など、教育のパーソナライズ化を支援するAIアプリケーションの開発が可能です。教員の事務作業負担を軽減し、より質の高い教育活動に集中できる環境づくりに貢献することが期待されます。

これらの活用シーンは可能性の一例であり、実際の導入においては各組織の目的や状況に応じた検討が必要です。

まとめ

さくらの生成AIプラットフォームは、国内完結型の安全なAI基盤として、企業や公共機関のデジタル変革を支援する役割を担っています。高性能GPUインフラと複数の言語モデル選択肢、セキュリティ対策と使いやすさを兼ね備えたプラットフォームとして、日本のAI市場における選択肢の一つとなっています。さくらインターネットとLLMパートナー・Appパートナーの連携により、技術的な基盤と実用的なアプリケーションを組み合わせたAIエコシステムの構築が進められています。

生成AI技術の活用を検討する組織にとって、国内完結型のプラットフォームは、データセキュリティや法令遵守の観点から注目される選択肢となっています。さくらの生成AIプラットフォームの特徴と連携パートナーについて理解を深め、それぞれの組織に適したAI活用の形を検討する際の参考になれば幸いです。

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サマリー

さくらの生成AIプラットフォームは、国内で完結する特長があり、データのセキュリティやコンプライアンスに優れていることが強調されています。特に機密性の高い情報を扱う行政機関や金融、医療分野において、信頼性と性能を兼ね備えたAIの活用が可能であることが示されています。

国内完結型の特長

さて、今回はですね、ご提供いただいた資料、【2025年最新】さくらの生成AIプラットフォーム完全ガイド。

これをもとに、さくらインターネットさんの新しい生成AI基盤について、深く見ていきたいと思います。

今、多くの組織でAI導入、進んではいるんですけど、やっぱりデータのセキュリティとかコンプライアンス、特にデータが国外に出ちゃうリスクっていうのが、

結構大きな壁になってるっていう話は、よく聞きますよね。

そうですね。

このプラットフォームが言う国内完結っていう特徴が、もしかしたらその突破口になるんじゃないかと、その辺りを一緒に見ていければなと。

まさにそこがこのプラットフォームの一番の革新部分ですよね。

データの保管から処理まで、全部日本の国内のデータセンターだけで終わらせると。

なるほど。

つまり、例えば海外の法律の影響を受けたりとか、あるいは国外からデータ見せてください、みたいな要求が来たりとか、そういうリスクを根本からかなり低減できるっていうことなんですね。

それは大きいですね。

ですから、特に機密性の高い情報を扱う行政機関の方とか、金融、医療分野の方々、あなたがもしそういう立場だったら、これはもう単なる機能じゃなくて、AI導入を可能にするための鍵みたいな、そういう重要なポイントになると思いますね。

高性能なインフラと柔軟なモデル選択

その国内完結っていうのが非常に大きな安心材料になるっていうのはすごくよくわかります。

で、それに加えて技術的な基盤っていうのもなんかしっかりしてそうですね。

そうですね。

NVIDIAのH100GPUでしたっけ?搭載の高火力クラウドがベースになっていると。

これだと大規模なデータも結構早く処理できるってことですか?

その通りです。

高火力って呼んでるんですけど、性能面でも妥協はないということですね。

セキュリティを確保しつつ、ちゃんとパワーもあると。

なるほど、セキュリティだけじゃなくて性能も。

それに加えて、モデルの選択肢も結構柔軟性があるんですよ。

NCさんの日本語処理に強いKOTOMIっていう国産モデルがありますけど、そういうのから世界的に使われている主要なオープンソースモデルまで、用途に合わせて最適なものを選べるようになってます。

モデルを選べるっていうのは結構魅力的ですね。

じゃあ、使いやすさという面ではどうなんですか?

専門家じゃないとやっぱり難しいんでしょうか?

そこもですね、かなり配慮されてるなという印象ですね。

サーバーレス環境とかAPI連携っていうのが用意されてるんで、インフラの管理みたいな手間はかなり少ないと思います。

それに加えて、RAGってありますよね。検索した情報を基にして回答を作る技術。

最近よく聞きますね、RAG。

あれ向けのベクトルデータベースっていうのも提供されるんで、比較的専門知識がそこまでなくてもAI活用を始めやすいようには設計されてると思います。

あと、料金体系がシンプルっていうのも導入のハードルを下げている要因かなと。

なるほど。セキュリティの話に戻ると、国内完結っていう土台の上に、さらにデータの暗号化とかアクセス制御みたいな対策もちゃんとしてるってことですね。

そうですそうです。多層的なセキュリティ対策を実装しています。

2025年度末までの要件充足が前提とは書いてありましたけど、ガバメントクラウドの条件付き認定っていうのは、やっぱり信頼性の高さを客観的に示してるって考えていいんでしょうね?

そうですね。ガバメントクラウドの認定というのは、特に公共分野での利用を考える上では非常に大きな指標になりますから。

AI活用の具体例と今後の展望

国が定めている厳しいセキュリティ基準にちゃんと適合しようとしてますよということの証拠みたいなものですからね。信頼性の面では重要な要素だと思います。

あと単に基盤を提供するだけじゃなくて、パートナー企業との連携、いわゆるエコシステムですか?それを作ろうとしてる点もなんか面白いなと思いました。

はいはい。

NECさんとかプリファードネットワークスさんみたいなLLMの提供企業もいれば、アプリケーション側でmiiboさんとかGitHouseさん、Brains Technologyさんとか。

このエコシステムっていうのが実はすごく重要なんですよね。基盤だけあっても、じゃあ具体的にどうやって自分たちの業務に生かすの?っていう道筋がなかなか見えにくいことがあるじゃないですか。

確かにツールだけ渡されてもみたいな。

そうなんです。でもこういうパートナー企業が提供している、例えばノーコードで会話AIが作れるツールとか、あるいは企業内のデータ検索システムとか、そういうものと連携することで、あなたが今実際に直面している課題、その解決に直接つながるようなAIアプリケーションの導入が、ぐっと現実味を覚えてくるわけです。

なるほどな。具体的な活動シーンとしては、資料にもありましたけど、やっぱり社内の文書検索とかFAQの自動応答、あとは資料作成の支援とか、そういう業務効率化系が多いんですかね。

まずはそこからというのが多いでしょうね。他にも、もちろんカスタマーサポートの質を上げたり、コストを削減したりとか、あと公共サービスですね。自治体の窓口業務とか、住民向けの情報提供とか。

ああ、公共サービスだと特に国内間欠の強みがいきそうですね。

まさにそこですね。それから教育分野での活用なんかも想定されてますね。個別学習の支援とか教材作ったりとか、先生の業務負担を減らすとか。

なるほど、いろいろ考えられるわけですね。

特に先ほどおっしゃった公共サービスとか、あるいは機密性の高い社内のデータを扱うような業務。ここでは国内間欠のメリットが本当に最大限に生かされると思います。情報漏洩のリスクを低減できるし、国内の法律とか規制にも準拠しやすいですから。

ふむ。

これは導入を決断する上で非常に大きな後押しになるんじゃないでしょうかね。

ここまでの話をちょっと整理してみると、さくらさんの生成AIプラットフォームっていうのは、まず国内間欠っていう高いセキュリティと信頼性、これを最大の武器にしていると。

その上で、高性能なインフラ、H100を使った効果力ですね。それから多様なモデルを選べるっていう選択肢の広さ、導入しやすい環境、使いやすさ。

そして、パートナー企業との連携を通じて具体的なAI活用を支援する。全部入りというか、包括的なソリューションという感じですね。

おっしゃる通りだと思います。かなりトータルで考えられているなと。

そこでですね、改めて、もしあなたが、例えば機密性の高いデータを日常的に扱っていたり、あるいは国内の法規制に準拠することが最優先事項なんだということであれば、この国内間欠という特徴を持つプラットフォームは、AI導入の障壁をぐっと取り除く、かなり現実的な選択肢になり得るんじゃないでしょうか。どうでしょう?

確かに、そこが導入を考える上での一番のポイントになりそうですよね。さて、じゃあ最後に少しだけ視点を広げて考えてみたいんですけど、今回見てきたような、こういう国内間欠型のAIプラットフォームがこれから増えていくかもしれないですよね。

そうなったとしたら、世界のAI開発競争とか、あるいは国境を超えたデータの扱い方、データ主権みたいな議論にどういう影響を与えていくと考えられますかね。

うーん、それは非常に大きな問いですね。あるいはもっと身近な視点、例えばこのさくらさんのプラットフォームの上で、日本の文化とか収集感、あるいは法律とか、そういう固有のニーズにものすごく最適化された、なんか今までにないようなユニークなAIサービスが生まれてくる可能性、これについてはどう思われますか。

ああ、日本特価型のAIサービスですか。なるほど。

そのあたり正解はない問いですけど、ぜひあなた自身でもちょっと考えをめぐらせてみていただけると面白いかなと思います。