外部に送らない。
考え方
クラウドAPI経由の生成AI活用は、便利な一方で、現場データを外部サーバーに送信する構成になりがちです。
Nsightの設計
推論をエッジGPU上で完結させ、社内ネットワークに閉じたまま運用できる構成を標準としています。
国のAI政策でも、日本の勝ち筋として「フィジカルAI」と「バーティカルAI（専門特化型）」が挙げられ、金融・重要インフラでは官民一体のサイバー防御体制の整備が進んでいます。同じ発想は、製造・物流の現場にも当てはまると考えます。Nsightは、現場データに特化したAI実装と、外部ネットワークに繋がないオンプレミス設計を、一体で提供します。
汎用AIは幅広い質問に答えられますが、特定の現場データ・工程・対象物には最適化されていません。バーティカルAIは、その現場専用に設計されたAIです。
推論をエッジ側で完結させ、外部ネットワークに接続しない設計。社内データを外に出さないまま、AIを活用できます。
攻撃の入口は大企業だけではありません。取引先・中小企業を含めたサプライチェーン全体で防御を考える段階に入っています。
国の議論でも、日本がAIで戦える領域として「フィジカルAI（ロボットなど身体性を持つAI）」と「バーティカルAI（業界・業務に特化したAI）」が挙げられています。汎用の巨大モデル開発で先行するのは容易ではない一方、現場のデータ・工程・課題を深く理解したAIには、現場に近い企業ほど強みがある、という考え方です。Nsightは、この「バーティカル」の側で、製造・物流の現場に特化したAI実装を積み重ねてきました。
特定のAIサービスに全面依存する体制には、可用性・セキュリティ・コストの観点でリスクが伴うという指摘があります。Nsightはモデルやクラウドベンダーを限定せず、現場実装を担う立場です。依存先を1つに絞らない構成を、現場のAI活用でも選択肢としてご検討いただけます。
先端AIモデルが、人間が未発見の脆弱性を発見する能力を持ち得るという指摘が公になり、金融・重要インフラでは、AIを使って自社の脆弱性診断と修正を行う官民連携の取り組みが進められています。特定のAI企業に依存しない体制や、サプライチェーン全体（中小企業を含む）での防御という論点も、同時に議論されています。これは金融・インフラだけの話ではなく、製造・物流の現場にも同じ構造の論点があると考えられます。
AIが自らセキュリティ上の弱点を見つけ出す可能性が指摘されている。
国レベルで議論中金融機関等でAIを使った自社診断・修正の枠組みが進められている。
特定AI企業への一括依存を避ける体制が、対策の一部として検討されている。
重要インフラ・中小企業を含めた供給網全体での防御が論点になっている。
製造・物流の現場でAIを使うなら、「どこにデータを送っているか」「誰に依存しているか」を、導入する前に整理しておく価値があると考えます。
クラウドAPI経由の生成AI活用は、便利な一方で、現場データを外部サーバーに送信する構成になりがちです。
推論をエッジGPU上で完結させ、社内ネットワークに閉じたまま運用できる構成を標準としています。
特定のAIベンダー・クラウド1社に全面依存する体制は、可用性・価格・セキュリティ方針の変更に振られやすくなります。
モデル・クラウドを問わず現場実装を担う立場のため、依存先を分散した構成もご相談いただけます。
サプライチェーンの防御は大企業だけの課題ではなく、取引先の中小企業が入口になり得るという指摘があります。
中堅・中小企業向けの現場AI導入でも、同じ設計思想（外部非送信・依存分散）を標準として適用します。
「絶対に安全」と言い切れる技術は存在しないと考えています。リスクをゼロにすることではなく、構造的に減らすことを目指します。
現状の構成（外部送信の有無・依存先）を確認するところから、実態に基づいてご提案します。
チャットAIの導入支援でも、汎用モデルの提供でもありません。物流・製造の現場データに特化したAI実装と、その現場のセキュリティ要件に合わせた閉域設計を、一体で担うのが我々の立ち位置です。
ラベル・帳票の文字認識および解釈を、外部に送らないエッジ構成で実装
外観検査AIを、閉域ネットワーク内の推論として運用
WMS等の基幹システム未導入でも、オールインワン構成で段階導入
取引先を含めた現状構成（外部送信・依存先）の確認からご相談
営業コストではなく、技術開発に資源を集中しています。大手FAメーカー・技術商社・地域の装置メーカーとの協業によって、案件が流入する仕組みを構築しています。「セキュリティ対応は大企業だけの課題」という前提を、我々は共有していません。
現在のAI利用状況、データの送信先、依存しているベンダーを確認します。
対象の現場データでバーティカルAIの精度を検証し、閉域構成での動作を確認します。
エッジ・オンプレミス・ハイブリッドから適した構成を選び、現場設備・PLC/WMSと連携させます。
成功した領域を、他ライン・他拠点・サプライチェーン内の他社へ展開していきます。
現場に特化したAI活用と、外部に繋がない設計は、両立できます。まずは現在の業務・データの持ち方・依存しているAIサービスをお伺いし、バーティカルAIとしての精度検証、閉域構成での実装可否をご提案します。
なぜ「今」できるのか — 最先端技術と現場実装の関係 →
社内のデータすべてを、AIが働ける形に — 社内AIエージェント基盤 構築サービス →