近年、AIによる録音・文字起こし・要約は急速に普及しました。
しかしその一方で、プライバシー侵害や情報漏洩に関する問題も各所で報告されています。
多くの場合、原因はAIそのものではなく、クラウド前提の設計にあります。
音声や転写データがクラウドに送信・保存されることで、 管理範囲が拡大します。
会議終了後の会話まで録音・転写されるなど、 運用ミスが重大な事故につながるケースがあります。
設定や規約次第で、データが学習や共有の対象となる 可能性があります。
「どこで処理され、どこに保存されるのか」を 説明できないことが導入障壁になります。
SecureEdge は、こうしたリスクを前提に、「最初から外に出さない」設計で開発されています。
SecureEdge LLM & Voice Assistは、「安全であること」を最優先に設計されています。
テレメトリやクラウド連携を排除し、起動から終了まで
一切の外部通信を行わない完全ローカル動作を実現。
機密情報やプライバシーを外部に出さないことを前提としたAIアシスタントです。
ローカルLLMと音声認識を統合し、通信不要の処理基盤を実現。
端末内で要約。クラウド接続なし。
録音・文字起こしもオフライン処理。
利用状況・音声・テキストの送信なし。
サーバー不要、VPN不要。入れるだけ。
AIによる議事録作成は利便性が高い一方で、
クラウド前提の設計に起因する情報管理上の課題も報告されています。
以下は、近年実際に問題視された事例を一般化したものです。
オンライン会議の公開設定やアクセス制御が不十分な状態で 録音・転写機能が利用され、第三者が会議に侵入したり、 共有リンク経由で議事録データが閲覧可能になった事例が報告されています。
問題点:記録がクラウドに残ることで、想定以上に共有範囲が広がる
会議参加者の退出後も自動記録が停止せず、 本来共有されるべきでない非公式な会話まで 録音・文字起こしされ、関係者に送信されたケースがあります。
問題点:「どこまでが会議か」という境界が自動化で曖昧になる
会議主催者は記録を把握していたものの、 外部参加者やゲストに十分な説明が行われないまま 録音・転写が実施されたとして問題視された事例があります。
問題点:参加者全員に同意・説明を行う運用の難しさ
録音や転写データが長期間クラウドに保存され、 設定や規約によっては学習や共有の対象となる可能性があることが、 後から問題視されたケースが報告されています。
問題点:保存期間・利用範囲が把握しにくい
会議の音声データが、地域や法制度によっては 生体情報として扱われる可能性があり、 その保存や利用方法が問題視された事例があります。
問題点:法域によってリスクの解釈が変わる
SecureEdge LLM & Voice Assist は、これらの事例を前提に、
「そもそも外に出さない」設計を採用しています。
インターネット接続がない環境でもすべての機能が動作
録音データ、文字起こしデータ、要約結果がすべて端末内に留まる
セキュリティポリシーが厳しい企業・医療機関でも安心して導入可能
モバイルデータ通信を一切使用しないため、通信費の心配なし
規制や情報管理の厳しい環境でも、安心して使えるAIを。
記録しても、外に出ない。だから安心して使える。
tutorial
本アプリは完全オフラインで動作しますが、TIGEREYE社の技術を活用したシステム構築も支援しています。
クラウド連携、社内システムへの組み込み、API利用など、貴社のセキュリティポリシーに合わせたデータ活用環境をご提案します。
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