自社管理のLLMを使用する

データに保護対象医療情報、個人データ、営業秘密、または処理場所を指定する契約の対象となる情報が含まれる場合、重要な問いはどのモデルが最も賢いかではありません。誰のインフラストラクチャがプロンプトを見るかです。

PlaidCloudはモデルを入れ替え可能なコンポーネントとして扱うため、この問いにご自身で答えることができます。

3つの選択肢

	ベンダーAPI	プライベートクラウドのモデル	セルフホストのモデル
概要	Anthropic、OpenAI、Google、xAIのパブリックAPI	ご自身のサブスクリプション内のAzure OpenAIリソース	ご自身で運用するOpenAI互換のエンドポイント
プロンプトを見る主体	ベンダー（ベンダーの規約とご自身のアカウントに基づく）	ご自身のクラウドテナンシー（ご自身の契約に基づく）	ご自身のみ
リージョンと保持	ベンダーが決定	ご自身で設定	ご自身で設定
機能	最先端	最先端（パブリックAPIより一段階前）	ホストできるもの次第
ご自身が運用するもの	なし	クラウドリソース	サーバーとGPU
適した用途	機密性の低いデータの一般的な分析	すでにクラウド契約の対象となっている企業	PHI、機密指定、エアギャップ環境、契約上の制限があるデータ

3つとも、設定方法は同じです。プロバイダー、キー、モデルを指定したLLMプロバイダー接続を作成します。後ろの2つでは、ご自身のエンドポイントを指すベースURLも指定します。

管理されたモデルを使う価値がある理由

プロンプトが露出の対象であり、プロンプトにはデータが含まれます。 グラウンディングされたアシスタントが役に立つのは、実際の行がモデルに届くからです。施設ごとの患者数、未公開の価格、メールで送りたくないコスト構造などです。アーキテクチャのそれ以外の部分、つまり権限、ツールの制御、有効期間の短いトークンは、ご自身のシステムから何が出ていくかを管理します。モデルを選ぶことは、それがどこに届くかを管理することです。

PlaidCloudを管理下にあるモデルに接続すると、次のようになります。

• 取り繕うべきプロセッサーが1つ減ります。 推論がすでに対象となっている場所で行われるため、データ保護契約、BAA、ベンダーレビューに追加すべき第三者のサブプロセッサーはありません。
• 証明できるデータレジデンシー。 「このリージョンで、このアカウントで、この契約のもとで処理された」ことを、信頼に頼るのではなく、証拠で示せます。
• 保持とログを自社の条件で。 プロンプトを保持するかどうか、保持期間、ログを読めるユーザーをご自身で決められます。
• ポリシー変更の影響を受けません。 ベンダーの規約は変わり得ますが、ご自身が運用するインフラストラクチャは、知らないうちに変わることはありません。
• エアギャップ環境でもアシスタントを使えます。 パブリックAPIに到達できないネットワークでは、セルフホストのモデルが唯一の選択肢です。

注意

PlaidCloudが提供するのは制御手段であり、コンプライアンスの判定を代わりに行うことはできません。特定の構成がHIPAA、GDPR、BAA、顧客との契約を満たすかどうかは、ご自身のプライバシー、セキュリティ、法務の各チームが判断することです。このページのアーキテクチャをチームに提示してください。レビューしやすいように書かれています。

実際にモデルに届くもの

答えは一般に思われているより限定的なので、正確に説明します。

プロバイダーに送信されるもの：

• プロンプトと、接続の標準ルール
• エージェントに伝えられたオブジェクトの名前と形状（テーブル名や列名、ディメンション名、バインドされたドキュメントのパス）
• モデルが行ったツール呼び出しの結果。つまり、モデルが要求し、受け取りを許可された行です
• 現在のチャットの会話の流れ

決して送信されないもの：

• 接続の認証情報、保存されたシークレット、解決済みの認可ヘッダー
• 質問したユーザーの権限の範囲外にあるすべてのもの
• モデルが要求していないテーブル全体
• 他のテナントのデータ

また、お客様のコンテンツが、誰かのモデルの学習に使われることはありません。

どの利用方法でモデルを管理できるか

この点は一様ではないため、2回読む価値があります。

利用方法	動作するモデルの提供元
LLMワークフローステップ	ご自身のもの。 ステップは、固定したLLMプロバイダー接続、またはワークスペースのデフォルトを使用します。
アプリ内AIアシスタント	ご自身のもの。 ワークスペースのデフォルトのLLMプロバイダー接続を使用します。一部のアシスタント機能の背後にあるマルチエージェントバックエンドはデプロイごとに設定され、セルフホストのモデルを指すこともできます。その場合はPlaidCloudにご相談ください。
AIコーディングエージェント	各ベンダーのもの。 Claude CodeはAnthropicを、ChatGPTはOpenAIを使用します。PlaidCloudはデータソースであり、モデルのホストではありません。
Microsoft 365 Copilot	Microsoftのもの。 Copilotは、ご自身のMicrosoft契約のもと、M365テナント内でMicrosoftのモデルを使って動作します。

注意

規制対象のデータを特定のベンダーに届けてはならない場合、モデルを制限するだけでは不十分です。利用方法も管理する必要があります。 CopilotとコーディングエージェントではPlaidCloudがモデルを選択するのではなく、クライアントが選択します。これらは、実際に使える手段で管理してください。Copilotエージェントを公開するかどうか、誰にアクセスレベルを付与するか、Copilotの経路を有効にするかどうか、ユーザーの権限がどのプロジェクトとテーブルに及ぶか、といった点です。

設定方法

1. エンドポイントを用意します。 ご自身のサブスクリプションにAzure OpenAIリソースとデプロイを作成するか、OpenAI互換のAPIの背後でモデルを実行します。

2. 解決可能なパブリックホスト名で、HTTPS経由で到達できるようにします。 送信呼び出しは、実行前に検証されます。ベースURLはHTTPSである必要があり、ループバック、プライベート範囲、リンクローカル、クラウドメタデータのアドレスは拒否され、リダイレクトは無効化されます。セルフホストのモデルの前には、実在のホスト名を持つTLSゲートウェイを置き、ネットワーク層で到達できるユーザーを制限してください。

3. 接続を登録します。 プロバイダーを選択し、キーを貼り付け、ベースURLとモデルを設定します。Azure OpenAIでは、モデルのフィールドにデプロイ名を入力します。

4. 特定のジョブでさらに必要でない限り、エージェントアクセスは読み取り専用のままにします。 これは最もコストのかからない制御手段です。

5. ルールを追加します。 標準の指示は、社内の規約を指定する適切な場所です。識別子の扱い方、回答に決して含めないもの、常に記載する注意事項などを指定します。

6. ワークスペースのデフォルトにするか、規制対象のデータを扱う特定のワークフローステップに固定します。

現実的な折衷案

機密性がワークスペース全体で一様であることはまれで、モデルは接続ごとに選択されるため、ジョブごとに選択できます。よくある構成は次のとおりです。

• ワークスペースのデフォルトとして最先端のベンダーモデルを使用し、スキーマに関する質問、ドキュメントのヘルプ、式の作成、機密性の低いデータの分析に使います
• 規制対象のテーブルを扱うワークフローステップに管理されたモデルを固定します

同じプラットフォーム、同じ権限、同じ監査証跡のまま、データに合わせて影響範囲を2種類に分けられます。

関連情報

• LLMプロバイダーと接続：フィールドとアダプター
• AIとLLMのアーキテクチャ：すべての利用方法が共有するガバナンス下の経路
• 検索拡張、グラウンディング、分析パス：データが事前にインデックス化されない理由