ChatGPT禁止の職場でAIを使う：データを外に出さないローカルAI

1. 「禁止」は正しい。問題は、そこで止まること

中小企業の現場で、AI活用が止まる理由は技術ではありません。「情シスから業務データのクラウドAI投入を禁止されている」「取引先との秘密保持契約があるので、商談の録音や提案書を外部サーバーに送れない」「全社員分の月額課金は稟議が通らない」。この3つのどれかで、議論が終わります。

はっきり書きますが、禁止は正しい判断です。取引先情報、原価、人事情報、顧客名簿を外部に送るリスクを、現場の判断で背負うべきではありません。問題は「禁止」で思考が止まり、「AIを使いたいのに使えない」状態が何年も続くことです。

この記事では、禁止の理由を分解したうえで、「クラウドに送らなければよい」という解き方を具体的に説明します。

理由	中身
情報漏洩のリスク	入力した内容が外部サーバーに保存される、学習に使われる可能性がある、という懸念。契約上はオプトアウトできても、現場が設定を間違える余地が残る
契約・法令上の制約	取引先との秘密保持契約、個人情報保護法に基づく社内規程、業界ガイドライン。「外部への提供」に当たるかどうかの判断を毎回しなければならない
コストと統制	全社員分の月額課金、アカウント管理、利用ログの監査。人数が増えるほど費用と管理工数が増える

3つに共通しているのは、「データがPCの外に出る」ことが起点になっている点です。裏返せば、データがPCの外に出なければ、3つとも前提が変わります。

ローカルAIとは、LLM（対話モデル）、文書のベクトル化（検索のための数値化）、音声認識の3つを、すべて社内のPCの中で動かす構成です。具体的には次の組み合わせになります。

インターネットへのデータ送信はゼロで、クラウドAIのAPIキーも不要です。月額課金はなく、PCの台数分のモデルを置くだけで動きます。GPUは不要で、CPUのみで動作します（あれば速くなります）。

「ローカルで動く」は机上の話ではなく、実際に Windows 11 のPCで動作確認されています。BOOTHで販売している構築キットは、この構成を Claude Code に作らせるためのプロンプトと、動作確認済みのコード一式をまとめたものです。

「ローカルで動く」だけでは情シスは納得しません。「誤って外部に公開されないか」「ライブラリが裏で通信しないか」まで聞かれます。構築キットのプロンプトは、次の7点を条件として作り込んでいます。

#	設計	何を防ぐか
1	127.0.0.1 固定バインド	既定では自分のPCからしか開けない。社内LAN共有は専用バッチを使ったときだけ
2	Deploy ボタンとヘッダーメニューの封鎖	Streamlit 標準の右上メニューには外部公開につながるボタンがある。CSSで非表示にし、DOMにも存在しないことをテストで確認
3	利用統計の送信停止	Streamlit の `gatherUsageStats = false`、ChromaDB のテレメトリ無効化
4	モデル自動取得の遮断	ChromaDB の既定埋め込み関数（ネットからモデルを取る）を使わず、ローカル Ollama のベクトルを明示的に渡す
5	エラー詳細の非表示	利用者画面に内部パスやスタックトレースを出さない
6	ライセンス	使用ライブラリは MIT / Apache-2.0 / BSD のみ。GPL は不含。LGPL（FFmpeg）の扱いは注意書きを明記
7	同時実行対策	SQLite を WAL モードで初期化し「database is locked」を回避

この表は、そのまま情シスへの説明資料に使えます。キットの 使い方.md には「セキュリティ設計の社内説明用まとめ」の章があり、同じ内容が購入者向けに整理されています。

売り文句として「完全ローカル」と書くなら、範囲を正直に示す必要があります。

「完全ローカル」は、構築後のシステムを運用するときの話です。運用中にデータが外部へ出ることはありません
構築に使う Claude Code 自体は Anthropic のクラウドと通信します。構築・改修のときに Claude Code へ読ませるコードや資料の扱いは、御社のAI利用ポリシーに従ってください
初回のみ、音声認識モデル（約145MB）のダウンロードで通信が発生します。音声データ自体は送られません。閉域網では、別のPCで取得したモデルフォルダをコピーすれば動きます
社内LAN共有の起動バッチにはログイン認証がありません。同じネットワークの誰でもアクセスできるため、社外Wi-Fiや公衆Wi-Fiでは使わないでください

この4点を先に伝えておくと、情シスとの話が早く進みます。

ローカルAIで何ができるかを、実機のGIFで見てください。

社内資料（就業規則、売上台帳、商談メモなど）を登録し、質問すると、どのファイルの何ページを根拠にしたかが回答に付きます。

参照する資料は「全選択」「全解除」で絞れます。「この質問には経理の資料だけ」という使い方ができます。

出典付き検索の操作は {U1}、会議音声の議事録は {P2} で詳しく書いています。

項目	内容
価格	¥49,800（税込・買い切り）。5万円未満で、多くの企業では現場から課長クラスの決裁枠に収まる
利用範囲	購入企業内は人数無制限。全社展開しても追加費用なし。商用利用可
比較	同等システムの外部開発委託 80万〜300万円、法人向けクラウドAI 30名分で年36万〜108万円（データは社外へ）
必要環境	Claude Code（Anthropic アカウントと利用契約）、Node.js、Python 3.11、Ollama。メモリ16GB以上推奨、GPU不要
人的サポート	なし。`使い方.md` に30項目超のトラブル対処を収録
完成度	完成品ではなくスターターキット。自社適用には手直しが前提