【企業向け】社内データを外部に出さずにAIチャットを導入する方法「LyzrGPT」完全ガイド

⚡ この記事でわかること

企業がChatGPTを使うときのセキュリティ課題と解決策
プライベートAI「LyzrGPT」の全機能と特徴
オンプレミス対応、モデルアグノスティック設計の詳細
RAG（社内ナレッジ連携）の仕組みと活用法
情報システム部門が知っておくべき導入ポイントと注意点
類似サービス（Azure OpenAI、Bedrock等）との詳細比較
導入から運用までのステップバイステップガイド

はじめに：「ChatGPT使いたいけど、データ出せない」問題

多くの企業で、こんな議論が交わされています。

現場：「ChatGPTを使えば業務効率が上がるのに…」 情シス：「社内データをOpenAIのサーバーに送るのはリスクがあります」 経営層：「セキュリティは担保しつつ、AIは活用したい」法務：「個人情報保護法やGDPRの観点から問題があります」 コンプライアンス：「取引先との契約上、データの外部送信は禁止されています」

企業のAI活用のジレンマ

ChatGPTは便利ですが、入力したデータがOpenAIのサーバーに送信されるため、機密情報・顧客情報・社内文書を入力するのはリスクがあります。

立場	要望	課題
現場	AIで業務効率化したい	セキュリティが障壁
情シス	セキュリティを守りたい	AIのメリットは理解
経営層	競争力を高めたい	リスクと便益のバランス
法務/コンプラ	規制を遵守したい	AI活用の圧力

企業のAI導入の現状

統計	データ
AIを業務で活用したい企業	87%
セキュリティ懸念でAI導入を躊躇	62%
社員が個人的にChatGPTを使用（シャドーIT）	45%
AI利用ガイドラインを策定済み	32%

2026年1月にProduct Huntで発表された**「LyzrGPT」**は、この問題を解決するエンタープライズ向けのプライベートAIチャットソリューションです。

1. 企業がChatGPTを使う際のセキュリティリスク

1-1. データの外部送信リスク

ChatGPT（通常版）では、入力したデータが：

OpenAIのサーバーで処理される
一時的に保存される可能性がある
モデルの学習に使われる可能性がある（オプトアウト可能だが設定が必要）

これにより、以下の情報が外部に漏れるリスクがあります。

カテゴリ	具体例	リスクレベル
顧客情報	顧客リスト、問い合わせ内容、取引履歴	高
機密情報	新製品の仕様、売上データ、戦略文書	高
人事情報	従業員の評価、給与情報、採用情報	高
法的文書	契約書のドラフト、訴訟関連文書	高
知的財産	特許申請前の技術情報、ソースコード	非常に高
財務情報	決算前の財務データ、M&A関連情報	非常に高

1-2. コンプライアンス上の課題

業界によっては、データの国外送信に規制がある場合があります。

業界	規制・ガイドライン	要件
金融	金融庁ガイドライン、PCI DSS	データの国内保管、アクセス管理
医療	個人情報保護法、次世代医療基盤法	患者データの匿名化、同意取得
製薬	GxP規制、薬機法	データ完全性、監査証跡
公共	政府系データ取り扱い規定	国内サーバー必須
製造	輸出管理規制	技術情報の国外流出防止

1-3. シャドーIT問題

公式にAIツールを導入しない場合、**従業員が個人的にChatGPTを使う「シャドーIT」**が発生します。

リスク	詳細
管理不能	誰がどんなデータを入力しているか把握できない
責任の所在	情報漏洩時の責任が不明確
品質のばらつき	利用方法が統一されない

対策：公式にAIツールを導入し、適切なガイドラインのもとで利用させる。

1-4. 学習データへの利用問題

ChatGPTの通常版では、入力データがモデルの学習に使われる可能性があります。

他のユーザーへの回答に、自社のデータが影響する可能性
オプトアウトは可能だが、設定を忘れると危険
API版やEnterprise版では学習に使われないが、サーバー送信は発生

2. LyzrGPTとは

2-1. 基本情報

LyzrGPTは、企業が自社環境でAIチャットを構築できるプライベートAIプラットフォームです。

項目	内容
開発元	Lyzr AI（サンフランシスコ拠点）
創業年	2024年
ターゲット	企業の情報システム部門、経営企画部門
デプロイメント	オンプレミス / プライベートクラウド / ハイブリッド
対応モデル	OpenAI GPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral等
ライセンス	Starter / Professional / Enterprise（要問い合わせ）
Product Hunt評価	4.5/5（2026年1月時点）

2-2. 開発背景

LyzrGPTの創業者であるAnurag Kumar氏は、元Microsoft AzureのプリンシパルPMで、企業がAIを導入する際のセキュリティ障壁を解消するためにこのプラットフォームを開発しました。

「多くの企業がAIの可能性を理解しているが、セキュリティの壁で前に進めない。私たちは、企業が自社のルールの中でAIを活用できるソリューションを作りたかった」

2-3. 主な特徴

🔒 オンプレミス対応

自社のサーバーにLyzrGPTをデプロイできます。データが社外に出ることはありません。

デプロイオプション	特徴
オンプレミス	自社データセンター内に構築。完全なコントロール
プライベートクラウド	AWS/Azure/GCPの自社VPC内に構築
ハイブリッド	オンプレとクラウドの組み合わせ

🔄 モデルアグノスティック

特定のAIモデルに依存しない設計です。

対応モデル	特徴
OpenAI GPT-4	高精度、汎用性が高い
Anthropic Claude	安全性重視、長文対応
Google Gemini	マルチモーダル対応
Meta Llama 3	オープンソース、カスタマイズ可能
Mistral	軽量、高速
自社ファインチューニングモデル	独自に調整したモデルも対応

これらを自由に選択・切り替えできます。用途に応じて最適なモデルを選べます。

📄 RAG（社内文書連携）

社内のドキュメント（PDF、Word、社内Wiki等）をAIに連携させ、社内情報に基づいた回答を生成できます。

3. LyzrGPTの全機能を徹底解説

3-1. プライベートAIチャット

従業員は、LyzrGPTを通じてChatGPTのようなAIチャットを利用できます。

通常のChatGPTとの違い：

項目	ChatGPT（通常版）	LyzrGPT
データ送信先	OpenAIサーバー（米国）	自社サーバー
学習への利用	あり（オプトアウト可）	なし
カスタマイズ	限定的	自由
監査ログ	なし	あり
アクセス管理	基本的	詳細設定可能

社内サーバーで処理されるため、機密情報を入力しても安心です。

3-2. RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG（検索拡張生成）は、外部のデータソースから情報を取得し、それをもとにAIが回答を生成する技術です。

RAGの仕組み

ユーザーの質問
    ↓
ベクトル検索（社内文書DB）
    ↓
関連文書を取得
    ↓
AIモデルに質問 + 関連文書を入力
    ↓
文書に基づいた回答を生成
    ↓
ユーザーに回答

連携可能なデータソース

データソース	対応形式
ドキュメント	PDF、Word、Excel、PowerPoint
社内Wiki	Confluence、Notion、SharePoint
ナレッジベース	Zendesk、Intercom
データベース	SQL Server、PostgreSQL、MySQL
クラウドストレージ	Google Drive、OneDrive、S3
Slack/Teams	チャット履歴

RAGの活用例

質問	回答例（RAG）
「有給休暇の制度を教えて」	「弊社の就業規則によると、入社6ヶ月後から年間10日の有給休暇が付与されます。詳しくは就業規則第15条をご覧ください。」
「〇〇製品の仕様は？」	「〇〇製品の仕様は以下の通りです：（製品ドキュメントから引用）」
「昨年度の売上目標は？」	「昨年度の売上目標は〇〇億円でした（経営計画書より）」

社内ナレッジの検索ツールとして強力に機能します。

3-3. ワークフロー自動化

LyzrGPTをビジネスプロセスに組み込むことができます。

自動化できる業務

業務	自動化内容
問い合わせ対応	社内ヘルプデスクへの問い合わせに自動回答
レポート生成	データを入力すると報告書を自動生成
データ分析	データを入力すると分析レポートを生成
議事録作成	会議録音から議事録を自動生成
翻訳	ドキュメントの自動翻訳
コード生成	要件定義からコードを自動生成

ワークフロービルダー

ノーコード/ローコードでワークフローを構築できます。

トリガー（いつ実行するか）
アクション（何をするか）
条件分岐（条件によって処理を分ける）
外部連携（Slack通知、メール送信など）

3-4. アクセス管理

従業員ごとに詳細なアクセス権限を設定できます。

権限レベルの例

ロール	アクセス権限
一般社員	基本チャット機能、全社ナレッジへのアクセス
部門管理者	部門固有のナレッジへのアクセス
経営層	経営データへのアクセス、分析機能
開発チーム	APIアクセス、カスタムモデル利用
システム管理者	全機能へのフルアクセス、設定変更

認証連携

認証方式	対応状況
SAML	◎
OAuth 2.0	◎
LDAP/Active Directory	◎
Azure AD	◎
Okta	◎
二要素認証	◎

3-5. 監査・ログ機能

企業のコンプライアンス要件を満たすための監査機能を搭載。

機能	詳細
アクセスログ	誰がいつシステムにアクセスしたか
クエリログ	誰がどんな質問をしたか
回答ログ	AIがどんな回答をしたか
データアクセスログ	どの文書が参照されたか
エクスポート	ログのエクスポート（CSV、SIEM連携）

3-6. カスタマイズ機能

企業のニーズに合わせてカスタマイズできます。

カスタマイズ項目	詳細
回答トーン	フォーマル/カジュアルなど
禁止ワード	特定のワードを回答に含めない
ブランドガイドライン	自社の文体・トーンに合わせる
言語設定	デフォルト言語、対応言語
UI/UX	ロゴ、カラースキームのカスタマイズ

4. 導入のメリット

4-1. セキュリティの確保

最大のメリットはデータが外部に出ないこと。

メリット	詳細
データ主権	データの保存場所を完全にコントロール
ネットワーク分離	オンプレミスなら、インターネットから分離可能
監査証跡	誰がどんな質問をしたか記録
アクセス制御	権限に応じたアクセス制限
暗号化	保存時・通信時の暗号化

4-2. コンプライアンス対応

金融、医療、公共機関など、規制が厳しい業界でもAIを活用できます。

規制	LyzrGPTでの対応
GDPR（EU一般データ保護規則）	データの国内保管、削除権の対応
個人情報保護法（日本）	第三者提供の回避
HIPAA（米国医療規制）	患者データの保護
金融庁ガイドライン	国内サーバーでの運用
SOC 2	セキュリティ監査対応

4-3. カスタマイズ性

カスタマイズポイント	効果
自社ガイドライン準拠	ブランドトーンに合った回答
社内用語の学習	専門用語を正しく理解・使用
業務プロセス統合	既存システムとの連携
モデル選択	用途に応じた最適なモデル

4-4. コスト最適化

モデルアグノスティック設計により、用途に応じてモデルを選択できます。

用途	推奨モデル	コスト
高精度が必要（法的文書など）	GPT-4、Claude	高
日常的なチャット	GPT-3.5、Llama	低
大量処理	Mistral、ローカルモデル	最低

4-5. ベンダーロックイン回避

特定のAIプロバイダーに依存しないため、将来のリスクを軽減できます。

OpenAIの価格改定リスクを回避
より良いモデルが登場したら切り替え可能
特定ベンダーの障害に左右されない

5. 導入の流れ

5-1. フェーズ1：要件定義（2-4週間）

以下を明確にします。

項目	検討内容
利用者	全社員 or 一部部署 or 特定ロール
用途	チャット、ナレッジ検索、自動化、分析
セキュリティ要件	どこまで厳格にするか
連携システム	既存システムとの連携
予算	初期費用、ランニングコスト
KPI	成功指標の設定

5-2. フェーズ2：インフラ準備（2-4週間）

オンプレミスの場合

項目	要件
サーバースペック	CPU: 16コア以上、RAM: 64GB以上、GPU: NVIDIA A100/H100推奨
ストレージ	SSD 1TB以上（RAGのデータ量に応じて増設）
ネットワーク	10Gbps推奨、セキュリティグループ設計
OS	Linux（Ubuntu/RHEL推奨）
コンテナ基盤	Docker、Kubernetes

プライベートクラウドの場合

クラウド	推奨構成
AWS	EC2（p4d.24xlarge）+ EKS + S3
Azure	VM（NC-series）+ AKS + Blob Storage
GCP	Compute Engine（A2）+ GKE + Cloud Storage

5-3. フェーズ3：デプロイ・設定（2-3週間）

LyzrGPTのインストール
AIモデルの選択・設定
RAGデータソースの連携設定
アクセス権限の設定
認証連携（SAML/OAuth等）
カスタマイズ設定

5-4. フェーズ4：パイロット運用（4-8週間）

活動	詳細
パイロットユーザー選定	50-100名程度、IT部門+1-2部署
利用ガイドライン策定	何を入力してよいか/ダメか
フィードバック収集	週次でユーザーの声を収集
改善実施	フィードバックに基づく調整
KPI測定	効果検証

5-5. フェーズ5：本番展開（継続）

活動	詳細
全社展開	段階的に部署を拡大
トレーニング	ユーザー教育
サポート体制	社内ヘルプデスクの設置
継続的改善	RAGデータの更新、モデルのアップデート

6. 類似サービスとの詳細比較

6-1. 機能比較表

項目	LyzrGPT	Azure OpenAI	Amazon Bedrock	ChatGPT Enterprise	Google Vertex AI
オンプレミス	◎	×	×	×	×
プライベートクラウド	◎	◎	◎	×	◎
モデル選択	◎ 自由	△ OpenAIのみ	◎ 複数	× GPTのみ	◎ Gemini+
RAG機能	◎ 統合	△ 追加開発	△ 追加開発	×	△ 追加開発
ノーコードワークフロー	◎	△	△	×	△
監査ログ	◎	◎	◎	◎	◎
日本語サポート	△	◎	○	○	◎
導入の容易さ	○	△	△	◎	△
コスト	中〜高	中	中	高	中

6-2. 選択ガイド

LyzrGPTを選ぶべき企業

✅ 完全オンプレミスを求める企業
✅ モデルの自由選択を重視する企業
✅ RAG（社内ナレッジ連携）を一体化させたい企業
✅ 金融・医療・公共など規制が厳しい業界
✅ ベンダーロックインを避けたい企業

Azure OpenAIを選ぶべき企業

✅ Microsoft製品（Office 365、Teams等）との統合を重視
✅ Azureをすでに利用している企業
✅ 日本語サポートを重視する企業
✅ Microsoftのセキュリティ基準を信頼する企業

Amazon Bedrockを選ぶべき企業

✅ AWSをすでに利用している企業
✅ 複数のAIモデル（Claude、Llama等）を使いたい企業
✅ AWSのセキュリティ・コンプライアンスを活用したい企業

ChatGPT Enterpriseを選ぶべき企業

✅ 導入の速さを最優先する企業
✅ クラウドサービスへの抵抗がない企業
✅ GPT-4の性能を最大限活用したい企業
✅ 自社開発リソースが少ない企業

7. 注意点とリスク管理

7-1. 導入コスト

オンプレミス運用には、以下のコストがかかります。

コスト項目	概算（年間）
サーバー購入費（GPU含む）	500万〜2,000万円（初期）
サーバー維持費	100万〜300万円/年
ネットワーク・セキュリティ	50万〜200万円/年
ライセンス費	要問い合わせ
運用人件費	500万〜1,000万円/年（専任1-2名）
AIモデル利用料（API利用時）	使用量に応じて

TCO（総所有コスト）を試算してから導入を決定してください。

7-2. 運用体制

自社でAI基盤を運用するには、以下のスキルが必要です。

スキル	詳細
インフラ管理	サーバー、コンテナ、ネットワークの運用
AIエンジニアリング	モデルの選定、チューニング
セキュリティ	脆弱性管理、アクセス制御
データエンジニアリング	RAGデータの整備、更新

運用体制が整っていない場合は、マネージドサービスオプションを検討してください。

7-3. RAGの精度担保

社内文書をRAGに連携させる場合、文書の品質が回答品質に影響します。

課題	対策
古い文書	定期的な棚卸し、更新日で重み付け
矛盾する情報	最新版を正とするルール
品質のばらつき	重要文書から優先的に連携
機密レベルの混在	アクセス権限に応じた文書分離

7-4. AIハルシネーション

AIは誤った情報を生成する（ハルシネーション）可能性があります。

対策	詳細
出典表示	RAGで参照した文書を表示
信頼度スコア	回答の信頼度を表示
人間のレビュー	重要な判断には人間の確認を必須化
フィードバックループ	ユーザーからの訂正を反映

7-5. ユーザー教育

AIツールを導入しても、使い方がわからなければ活用されません。

教育内容	詳細
基本操作	チャットの使い方、ショートカット
効果的なプロンプト	良い質問の仕方
セキュリティガイドライン	入力してよい情報/ダメな情報
活用事例	部署ごとの活用例

8. 情シス担当者がチェックすべきポイント

8-1. 導入前チェックリスト

カテゴリ	チェック項目
要件	セキュリティ要件は明確か
要件	対象ユーザーと用途は定義されているか
技術	必要なAIモデルは確認したか
技術	インフラ（オンプレ or クラウド）は決定したか
技術	連携するシステムは洗い出したか
運用	運用体制は確保できるか
運用	障害時の対応フローは決まっているか
予算	予算（初期・ランニング）は確保できるか
法務	コンプライアンス上の問題はないか
法務	個人情報保護法への対応は確認したか

8-2. 評価ポイント

ポイント	評価基準
API/UIの使いやすさ	開発者向けAPI、エンドユーザー向けUI
日本語での回答精度	日本語の質問に対する回答品質
サポート体制	日本語対応の有無、SLA
アップデート頻度	セキュリティパッチ、新機能
他社導入実績	同業種での導入事例
拡張性	ユーザー数・データ量の増加に対応できるか

8-3. PoC（概念実証）の進め方

本番導入前に、**PoC（Proof of Concept）**を実施することを推奨します。

フェーズ	期間	内容
計画	1週間	PoCの目的、成功基準、スコープを定義
環境構築	1-2週間	テスト環境の構築
検証	2-4週間	機能検証、性能検証、セキュリティ検証
評価	1週間	結果のまとめ、本番導入判断

9. FAQ（よくある質問）

Q1. 日本語で使えますか？

A. AIモデルが日本語に対応していれば利用可能です。GPT-4やClaudeなら日本語でも高精度です。UIは英語がメインですが、日本語化も可能です。

Q2. 導入にどのくらいかかりますか？

A. 要件によりますが、パイロット運用開始まで2〜4ヶ月程度が目安です。全社展開までは6ヶ月〜1年が一般的です。

Q3. 既存の社内システムと連携できますか？

A. APIを提供しているため、社内のCRM、ERP、Slack、Teams、SharePointなどと連携可能です。ただし、連携開発工数が必要です。

Q4. どんな規模の企業向けですか？

A. 主に従業員100名以上の中〜大規模企業向けです。情報セキュリティに厳格な要件がある企業に特に適しています。

Q5. 無料で試せますか？

A. デモ版や評価版の提供については、公式サイトからお問い合わせください。PoC支援プログラムも用意されています。

Q6. GPUは必須ですか？

A. ローカルでLLMを動かす場合はGPU推奨です。外部のAI APIを使用する場合は、GPU不要ですがネットワーク接続が必要です。

Q7. 運用に専任担当者は必要ですか？

A. 規模によりますが、専任1名以上を推奨します。兼任の場合でも、運用に週10時間以上の工数を確保してください。

Q8. オープンソースのモデル（Llama等）だけで運用できますか？

A. はい、可能です。ただし、回答品質はGPT-4やClaudeに劣る場合があります。用途に応じて使い分けることを推奨します。

Q9. データのバックアップはどうなりますか？

A. オンプレミス運用の場合、バックアップは自社で管理します。定期的なバックアップと災害復旧計画を策定してください。

Q10. SLAはありますか？

A. Enterprise版ではSLAが提供されます。詳細は公式サイトからお問い合わせください。

まとめ：セキュリティを守りながらAIを活用する

この記事では、エンタープライズ向けプライベートAIプラットフォーム「LyzrGPT」について詳しく解説しました。

記事のポイント

企業がChatGPTを使う際、データの外部送信がセキュリティリスクになる
LyzrGPTは、オンプレミス/プライベートクラウドで運用できるプライベートAI
モデルアグノスティック設計で、GPT-4、Claude、Llamaなど自由に選択
RAG機能で社内ナレッジに基づいた回答を生成
金融、医療、公共機関など規制が厳しい業界でもAI活用を実現
導入には2-4ヶ月、全社展開には6ヶ月〜1年を見込む
運用体制とコストを事前に試算することが重要

アクションプラン

今週やること

自社のAI活用要件を整理
セキュリティ・コンプライアンス要件を確認
LyzrGPT公式サイトで情報収集

今月やること

社内ステークホルダー（情シス、法務、現場）との議論
競合サービス（Azure OpenAI等）との比較
デモや評価版の申し込み

今四半期やること

PoCの計画・実施
本番導入の判断
予算確保、体制構築

「ChatGPT使いたいけど、データ出せない」という企業の課題を解決する、エンタープライズ向けソリューションです。