プライベート AI の使用例

まずは作業から始めます。 次に、AI 境界を選択します。

このガイドを使用して、実際のワークロードを 14 の公開製品のいずれかと照合し、データを実行する場所を決定し、出力が使用される前に必要な人間によるレビューを定義します。

カタログ確認済み

2026 年 8 月 23 日に投稿しました

すべての指定された製品には、検証済みの公開入手パスがあります。 例では、顧客の成果、部門の承認、専門家のアドバイスではなく、適切なワークフローについて説明します。

最初に 4 つの質問

モデルの前にルートを選択してください

同じタスクでも、入力、ユーザー、結果が変わると、異なるアーキテクチャが必要になる場合があります。 出力品質を評価する前に、これらの回答を記録してください。

1

どのようなデータが入力されますか?

文書、個人データ、録音、画像、知的財産、機密を分類します。 処理を許可されたコンテンツのみを使用してください。

2

どこで実行できますか?

1 ユーザー用のオンデバイス モデル、共有推論用の顧客ホスト型 AI Server、または条件とデータ ルートが承認された場合にのみオプションのプロバイダーを選択します。

3

次に何が起こるでしょうか?

権利、安全、金銭、雇用、健康、教育、または必要不可欠なサービスへのアクセスに影響を与える成果から、影響の少ない支援を分離します。

4

誰が検証するのですか?

出典、事実、許可、目的への適合性を確認する責任者の名前を指定してください。 「人間が関与する」というのは審査手順ではありません。

ワークロード マップ

ジョブを公開製品と照合します

これらは開始時の構成です。 パイロット中にプラットフォームのサポート、モデルの品質、正確なデータ パスを確認します。 オプションのクラウド プロバイダー ルートには個別の条件と境界があります。

やるべき仕事 スタートに最適な製品 実用的なデータ境界 使用前に人によるレビュー
PDF、メモ、参考資料について質問する AI PDF Reader
AI Notepad
リーダーのデバイスでローカル モデルを使用します。 共有内部ナレッジ サービスの場合は、AI Server と、承認されたソースを取得するクライアントを評価します。 引用されたページまたはメモを開きます。 ソースが答えをサポートしていること、および関連するドキュメントが省略されていないことを確認してください。
草案、リライト、要約、トーンの改善 AI Rewrite
AI Assistant
AI Notepad
作業が機密である場合は、ローカル モデルを使用してデバイス上にドラフトを保存します。 オプションのプロバイダー ルートの前に、不要な個人データまたは制限付きデータを削除します。 指名された著者は、送信または出版する前に、事実、意味、論調、機密性、および承認ステータスを検証します。
テキスト、ドキュメント、画像を翻訳 AI Translate プライベート コンテンツにはオフライン ローカル パスを使用します。 意図的に選択されたクラウド プロバイダーは、そのプロバイダーの条件に基づいて、選択されたコンテンツを受信します。 流暢なまたは資格のある査読者が、契約、ヘルスケア、安全性、規制出版物の名前、番号、用語、意味をチェックします。
オプションを検討し、問題を検討して計画を立てる AI Reasoning
AI Chatbot
個別の分析のためにローカルで実行します。 ツールまたは Agent アクションは、承認されたシステムおよび権限内に保持してください。 出力を提案として扱います。 計算とコードをテストし、ソースを検査し、仮定に異議を唱え、責任ある担当者とともに最終決定を下します。
音声の文字起こしまたは音声の生成 AI Dictation
AI Voice Generation
Proデバイス上での録画と生成を処理します。 録音の許可と音声サンプルを使用する権利を確立します。 トランスクリプトを音声と比較して確認します。 必要な同意を得て、合成音声の使用を明確に管理または開示します。
画像の作成、キャプション、検索、準備 AI Image Generation
AI Image Tool
ローカル モデルを使用して、ソース イメージ、プロンプト、生成されたファイルを Windows デバイスに保持します。 権利、ライセンス、肖像、機密情報、キャプションの正確性、および合成メディアに必要な開示を確認します。
チームまたは内部アプリケーションにプライベート AI API を提供する AI Server
AI Admin Console
顧客が制御する Windows、macOS、Linux、Docker、または Kubernetes インフラストラクチャで推論を実行します。 組織のアイデンティティ、資格、ポリシー、およびフリートの可視性が必要な場合は、コンソールを追加します。 オペレーターは、キー、ネットワーク公開、TLS、モデル、保持、監視を制御します。 消費側の各アプリケーションは引き続き出力チェックとフォールバックを所有します。
複数の個別のワークフローが必要ですか? AI Suite は、11 個の専門 Windows アプリすべてを 1 つのデスクトップと 1 つの Pro サブスクリプションにまとめます。共有インフラストラクチャと管理において、AI Server や AI Admin Console の代わりになるものではありません。
コンテキスト別のワークフロー

セクター認定ではなく、役立つパターン

業界ラベルでは展開が適切ではありません。 これらの例は、狭い支援タスクを特定します。 組織は実際のデータ、法律、専門的義務、リスクを評価する必要があります。

法的および専門的サービス

引用されたソース文書を検索し、初稿を準備し、文言を比較し、承認された境界内で作業資料を翻訳します。

境界: 法的アドバイス、権限管理、矛盾チェック、または弁護士による審査の代替ではありません。

金融と保険

内部資料を要約し、引用文書を照会し、説明草案を作成し、アナリストの仮説を調査します。

境界: 信用、請求、取引、投資、または顧客適格性に関する自律的な決定ではありません。

ヘルスケアとライフ サイエンス

承認済みの文献を検索し、作業メモを転記または草稿し、未完成の資料を翻訳し、研究文書を整理します。

境界: 診断、治療、トリアージ、臨床検証、または医療機器の請求ではありません。

公共部門および重要な環境

顧客管理またはテスト済みのオフライン インフラストラクチャでの社内知識、草案作成、翻訳を評価します。

境界: 自治資格、強制、移民、警察、または必須サービスの決定ではありません。

R&D と製造

デフォルトでパブリック モデル エンドポイントを使用せずに、保護された仕様、マニュアル、イメージ、コード、計画、多言語ドキュメントを操作します。

境界: エンジニアリング、品質、安全の責任者は、結果として生じるすべての指示や変更を検証します。

教育および非営利団体

メモを作成し、資料を翻訳し、音声ツールによるアクセシビリティを向上させ、スタッフに専用のライティング アシスタントを提供します。

境界: 自律的な採点、入学許可、保護措置、またはサポートへのアクセスに関する決定ではありません。

人間の意思決定の境界

最終的な結果的な決定を自動化しないでください

ローカル展開により、データ転送のリスクが 1 つ軽減されます。 モデルが正確、偏っていない、合法である、または特定の決定に対して承認されているわけではありません。

パイロット前

  • 許可および禁止される入力、ユーザー、アクション、および決定を定義します。
  • 責任ある所有者と資格のあるレビュー担当者を指名します。
  • 失敗や誤用のケースを含む代表的なテストを準備します。

本番使用前

  • 信頼限界、エスカレーション、非 AI フォールバックを設定します。
  • モデル、プロンプト、ソース、構成の変更を記録します。
  • 品質と害を監視し、所有者に使用を中止する権限を与えます。

テクノロジー中立のリスク管理プロセスには、NIST AI Risk Management Framework を使用できます。これは任意のフレームワークであり、Software Tailor の認証や法的見解ではありません。

パイロット スコアカード

Proスケールする前にワークロードを 1 つ実行してください

有用なパイロットは、実行、変更、または停止の決定の証拠を作成します。 最も優れたデモンストレーション プロンプトのみを採点しないでください。

1. 品質
代表的な例と敵対的な例について、タスクの成功率、ソースのサポート、重大エラー率を測定します。
2. 境界
実際のネットワーク ルート、コンテンツ処理、ストレージ、オプションのプロバイダー、および組織のメタデータを確認します。
3. 操作
レイテンシ、スループット、ハードウェア ヘッドルーム、更新作業、モニタリング、リカバリを測定します。
4. 人々
実際のレビュー プロセスの時間を計り、エスカレーション、アクセシビリティ、トレーニング、非 AI フォールバックをテストします。
5. 決定
承認された制限、未解決のギャップ、所有者、証拠、ロールバック トリガー、および次のレビュー日を文書化します。
ユースケース FAQ

選択する前に直接回答

プライベート AI とは、すべての使用が完全にオフラインであることを意味しますか?

いいえ。ローカル モデル パスはデバイス上で実行され、AI Server は顧客が制御するインフラストラクチャ上で実行されます。 オプションのクラウド モデルと組織サービスには、個別の文書化されたデータ パスがあります。

どのアプリから始めればよいですか?

1 つの反復可能なタスクに適合する最も狭い専門アプリを選択します。 複数の Windows ワークフローの場合は AI Suite を選択し、複数のユーザーまたは内部アプリケーションが推論を共有する必要がある場合は AI Server を選択します。

ローカルで実行すると回答がより正確になりますか?

いいえ。場所は、答えの真実ではなく、展開とデータの境界を変更します。 モデルの選択、ソース、プロンプト、テスト、および人間によるレビューにより、出力が目的に適しているかどうかが決まります。

これらの製品は規制された組織で使用できますか?

定義されたワークロードと制御環境に対して評価できます。 適合性は、用途、データ、構成、管轄区域、組織の任務によって異なります。 展開を単独で準拠させる製品はありません。

個々のユーザーには AI Admin Console が必要ですか?

いいえ。組織の管理 (ID、メンバー、資格、ポリシー、登録済みサーバー、使用状況、監査) 用です。 個々のアプリと単純な AI Server 評価には必要ありません。

調達部門は次に何を検討する必要がありますか?

トラスト センター、正確な製品ページ、公開カタログ、プライバシー ポリシー、および関連する AI Server 操作ガイダンスを確認してください。 次に、実際のワークロードと境界をテストします。

評価を調達に関する質問に変える →

1 つの実際のワークロードとその制約を導入する

チーム展開の場合は、ユーザー、データ、モデル機能、同時実行性、遅延、ハードウェアおよびネットワーク境界を記録します。 導入プランナーは、これらの入力をレビュー可能な開始アーキテクチャに変換します。

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