この記事の要点: ソフトウェア品質向上支援サービスを提供する株式会社ベリサーブは、機密データを外部に送信しない「ローカルLLM基盤」の運用を開始した。これにより、高いセキュリティが求められる顧客のプロジェクト環境下においても、情報漏洩リスクを排除しながら生成AIを活用した高度な品質保証業務を提供できる体制を整えた。テスト設計や仕様書理解、差分分析などの業務効率化と品質向上を両立させる。
発表内容のポイント
- 外部のLLMにデータを送信しない完全クローズドな環境で情報漏洩を防ぐ
- テスト観点の抽出や仕様書の差分分析、テストデータ生成などの業務を高度化
- アクセス制御や利用ログ管理を徹底し、国のガイドラインに準拠した運用を行う
発表の背景
生成AIの普及が進む一方で、製造業などの開発現場では、テスト対象の仕様書や設計書、ソースコード、ログといった機密性の高い情報を扱うため、情報漏洩リスクや社内規定の制約からクラウド型生成AIを利用できない課題があった。ベリサーブは、こうした厳しいセキュリティ要件を持つ環境でもAIの恩恵を享受できるよう、自社でコントロール可能なローカルLLM基盤の構築に至った。
何が発表されたのか
今回運用を開始したローカルLLM基盤は、社内ネットワーク上でAIが稼働する仕組みであり、機密データを外部に一切送信せずに処理できる。アクセス制御や利用ログ管理などの運用ガバナンスを徹底し、経済産業省や総務省が推奨するガイドラインに準拠した「安全性・透明性・監査性」を重視した設計となっている。これにより、テスト観点抽出の高速化、仕様書の要点整理、ユニットテスト例やテストデータの生成補助、仕様と実装の網羅性チェックなどを安全に実行できる。
製造業・生産管理への見方
製造業における制御ソフトや生産管理システムの開発現場では、極めて秘匿性の高い設計情報やソースコードを扱うため、一般的なクラウドAIの導入が制限されるケースが多い。今回のローカルLLM基盤の導入により、製造業の読者はセキュリティ上の懸念を払拭した上で、ベリサーブが提供するAI活用の品質保証サービスを利用できるようになる。仕様書の差分分析やテスト自動化の効率向上が期待でき、開発リードタイムの短縮や品質確保に寄与する。
現場で確認したいポイント
- 自社の開発プロジェクトでベリサーブに業務委託する際、このローカルLLM基盤を適用できるか
- 自社のセキュリティポリシーや監査要件に対して、今回の基盤のログ管理やアクセス制御が適合するか
- テスト設計や仕様書分析において、具体的にどの程度の効率化や精度向上が見込めるか
確認しておきたい点
本システムはベリサーブが受託業務や自社内業務で活用するために構築した基盤であり、顧客企業に対してローカルLLMシステムそのものを個別に構築・提供するサービスではない点に留意が必要である。
関連リンク
- 発表企業サイト：株式会社ベリサーブの公式企業サイトです。
- 発表企業のPR TIMESページ：ベリサーブのプレスリリース一覧です。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社ベリサーブ |
| 発表日時 | 2026-07-30 10:05:07 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
