「便利そうだけど、うちの情報が外に出るのが怖い」。この一言で社内のAI利用を止めている会社があります。図面、患者情報、決算前の数字、顧客名簿。情報を扱う責任が重い業種ほど、この一点で全面禁止に振れがちです。だから触らせない、という判断は理屈として筋が通っています。
2026年9月3日、WHITE株式会社が「AISAKU＋（アイサク プラス）」の提供を始めました。データを自社サーバー内（オンプレミス）や閉域ネットワークで完結させ、自社専用のAIアプリを一から作る受託開発サービスです。「危ないから禁止」で止まっていた会社に、別の選択肢が出てきました。
「AIは危ない」で止まっている会社の中身
禁止の理由をほどくと、たいてい一つに行き着きます。入力した内容がどこへ行くか分からない、という不安です。無料のチャットAIや設定次第では、打ち込んだ社外秘が学習に使われたり、自社の管理外に残ったりする場合があります。もっとも、扱いはプランや契約、設定によって変わります。法人向けプランでは学習に使わない設定やデータの取り扱いを契約で定められることが多く、「クラウドなら必ず漏れる」わけではありません。ただ、この違いを社内で正しく見極めるのは負担が重く、情報を扱う責任が重い業種ほど、判断を保留して全面禁止に振れます。
禁止のあいだも仕事は続きます。見積の下書き、問い合わせの一次対応、日報の要約。手作業のままの業務は積み上がり、AIを使い始めた同業との差は静かに開いていく。「使わせない」は安全ですが、コストがゼロではありません。止めている時間ぶんの手間を、誰かが払い続けています。
AISAKU＋は「自社の中だけで動くAI」を一から作る
AISAKU＋の位置づけを、WHITE株式会社は「貴社専用のAIアプリケーションを一から設計・開発する、完全オリジナルのAI開発サービス」と説明しています。既製のツールを導入するのではなく、「何を作るか」から一緒に決めて組み上げる受託型です。
肝は構築先です。公式は「自社サーバーや閉域ネットワーク内にAIを構築し、データを外部に一切送信しない構成にできます」としています。オンプレミス・閉域ネットワークのほか、クラウドやプライベートクラウドにも対応するので、機密度に合わせて置き場所を選べる。外に出したくないデータは、外に出さない構成を選べばよい、という設計です。
作れる形も一つではありません。画面に打ち込んで答えを返す対話型に加えて、人が操作しなくても毎日決まった時刻に自動で起動し、収集・分析・作成・通知まで走らせる自律実行型、既存の業務アプリに組み込む型など、複数の形式に対応します。チャット窓を一つ置いて終わり、ではないということです。
まぎらわしいが「AISAKU」とは別物
名前が似ているので先に整理します。ベースにある「AISAKU」は、あらかじめ役割の決まったAI社員を使う既製サービス寄りのもの。今回の「AISAKU＋」は、自社専用のアプリをゼロから開発する受託サービスです。WHITE株式会社もこの二つを区別しています。
ざっくり言えば、AISAKUは「用意されたものを使う」、AISAKU＋は「自社のために作る」。閉域網で丸ごと自社に閉じ込めたい、業務にぴったり合わせたい、という要件はAISAKU＋の側の話です。検討するときは、どちらの名前の話をしているか最初に確かめてください。
ククルデザインの見方——全部クラウドでも、全部内製でもない
私たちが中小企業へAI活用を考えるときに大事にしているのが、「機密度で層別する」という発想です。全部をクラウドSaaSに載せる必要はないし、全部を自社サーバーに閉じ込める必要もない。社外に出しても困らない業務はクラウドの安いAIで回し、社外に出せないデータだけをローカルや閉域に隔離する。この二層の切り分けが現実解だと考えています。
AISAKU＋は、その「社外に出せない側」を受け持つ道具として読めます。図面を外部送信したくない製造業、患者データを院外に出せない医療、顧客の機微情報を預かる士業。この層のためにわざわざ自社専用AIを作る、という選択が、これまでより手前で検討できるようになりました。全部を内製で抱え込むのではなく、外に出せない一部だけを閉域に置く。層別の設計に、受託開発という手段が一つ増えた、というのが私たちの受け止めです。
作る前に決めておく三つのこと
閉域網で自社専用AIを作れると聞くと、いきなり「全業務をAIで」と広げたくなります。そこは抑えたほうがいい。まず決めるべきは次の三つです。
- 外に出せないデータを先に洗い出す。図面・個人情報・決算数字・顧客名簿など、閉域に置くべきものと、クラウドで足りるものを分ける。全部を閉じ込めると費用も運用も重くなります。
- 反復が多く、判定基準が決まった一業務から始める。日報要約、問い合わせの一次仕分け、定型書類の下書き。効果を測りやすい一つに絞り、前後の作業時間を実際に計る。
- 人が最後に確認する工程を残す。自律実行型で毎日自動に動かす場合ほど、出力を鵜呑みにしない。金額・宛名・判定は人が原本と突き合わせて確定する。AIは下書き、確認は人、という線を最初に引いておきます。
費用は初期構築費と月額運用費の個別見積り制で、作る機能・連携先・データ量で変わります。だからこそ、いきなり大きく作らず、一業務で効果を確かめてから広げる順番が効きます。
「怖いから禁止」から一歩動かす
社内AIを止めているのが情報漏えいへの不安なら、その不安に正面から答える構成が出てきた、という話です。データを外に出さない構成を選べるなら、禁止の前提そのものが変わります。とはいえAISAKU＋は当日リリースの受託サービス。まず自社のどの業務を、どのデータ層で動かしたいのかを言語化するところから始めるのが現実的です。
ククルデザインはAI・DX導入支援を手がけています。「どの業務を・クラウドとローカルのどちらで動かすか」の切り分けから、外に出せないデータの棚卸しまで、ご相談を承ります。閉域網の自社専用AIに関心はあるが自社の要件が固まっていない、という段階でも構いません。まずは一緒に整理するところから始めましょう。
