プロジェクト名
「LocalSafeAI（ローカルセーフエーアイ）」

プロジェクトコンセプト

このプロジェクトは、インターネットに接続できない環境でも使える
生成AIを、安全に動くデスクトップアプリとして提供することを目指しています。

つまり、

「ネットに繋げなくても便利な生成AIを、安心して社内や学校で使えるようにする」ということです。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIはとても高性能ですが、オンライン接続が前提です。
しかし、現実には次のような現場があります。

• 🏥 医療現場：患者情報を扱う端末はネットに繋げられない

• ⚖️ 法律・行政分野：契約書や裁判資料を外部に出せない

• 💼 金融機関：顧客情報を守るため、AIツールの使用が制限されている

• 👩‍🏫 教育現場：成績データや教材をクラウドに出すことができない

• 🖥️ システム管理者：クラウドを使わず、安全にAIを導入したい

どれも「AIを使いたいのに使えない」状況です。このプロジェクトは、そんな制約のある現場を“解放”する技術です。

社会的意義（どんな方々に役に立つ？）

⚙️ どんなことができるのか

このAIソフトでは、自分のパソコン内にあるPDF・Word・テキストなどの資料を読み込み、
AIがその内容を理解して質問に答えたり、要約したりできます。

たとえば、「この文書の要点をまとめて」「この報告書にA社の名前が出てくる箇所を教えて」と質問すると、AIがあなたのファイルの中から必要な情報を探し出して答えてくれます。

すべてインターネット接続なしで動作するため、情報が外部に送信されることは一切ありません。

🚀 このプロジェクトが実現した未来

• このプロジェクトが実現すれば、これまでAIを使えなかった多くの現場が、
  安全にAIを活用できるようになります。

• 
  「AIは危ないから使えない」から「AIを安全に使える環境がある」へ。
  AIを社会の“危険な技術”ではなく、“信頼できる道具”として広めること。それが私たちの目指す未来です。
  医療・教育・法務・金融──社会の基盤を支える人たちが、

• 安心してAIの力を使えるようにする。それがこのプロジェクトの使命です。

🏁 一言でまとめると

「オフラインでも使える、安全な生成AIで、日本中の“使えなかった人”にAIの力を届けるプロジェクト」

⭐️生成AIセキュリティに関する他社の記事⭐️

中小企業経営者必見！生成AI導入前に知っておくべきセキュリティリスク5選と対策
https://t-rel.co.jp/blog/airiyourule/?utm_source=chatgpt.com
⇨「競合他社が生成AIで業務効率化を進めているから、うちも導入を検討している」
「しかし、顧客情報や社内の機密データが漏れてしまったらどうしよう…」
このような悩みを抱えている中小企業の経営者は非常に多く存在します。デジタル庁が実施した「生成AIの適切な利活用に向けた技術検証」では、適切な対策により安全に活用できることが示されています。
（記事中本文抜粋）

AIエージェントの日本における導入事例が少ない背景と実際に動き始めた活用例
https://no1s.biz/blog/8353/?utm_source=chatgpt.com
⇨日本でAIエージェントが浸透していない5つの要因などが書かれております！

Yahoo知恵袋
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q11309730336?utm_source=chatgpt.com
⇨【質問1】皆さんの職場でAIは使われていますか？
【質問2】AI毎、あるいはAI全般に関する社内の利用ルールのようなものは存在しますか？特に情報漏洩と著作権の侵害に関してどのように考えられているのでしょうか？
【質問3】どのAIを使うか許可が必要ですか？
（記事中本文抜粋）

背景（技術者向け）

エンジニアとしてさまざまな現場に関わっていく中で、
セキュリティ的な事情により端末にネット回線に繋ぐことのできない現場や、
生成AIの使用を制限される現場に携わったことがあります。
そういった現場では、今ChatGPTが広く活用されている中で、
その恩恵に授かることができない状況となっていることが予想されます。
オンラインであれば文書RAGシステムはさまざまなSaaSが存在しますが、
オフラインで目立ったサービスはまだ無い現状です。
その理由として、ローカルLLMを業務で使用する難しさがあります。
オフラインのローカル環境で使用できるLLMを搭載した文書RAGシステムを
実現する上での難所は
・実現できたとしても、求めるパソコンのスペックが高すぎた場合（求めるVRAMの容量が大きすぎた場合）は導入が難しくなる場合もある。精度とスペックの折り合いをつけるという課題。
特に日本語は表記揺れなどの問題があり、一般的に英語より回答精度を高めるのが難しいです。
・LLMの利用にはハルシネーション（意図しない回答、嘘の回答）がつきもので、それらをどのように取り扱うかといった課題。
・モデル学習に大きなVRAMが必要な場合の設備費。

これらの問題を解決して、安全に使用できる文書RAGシステムのデスクトップアプリを提供して
機密情報を扱う現場でも安心して生成AIとRAGを使用できるようにして
業務効率化の貢献をして社会実装したいという想いです。

これらの難所の克服は、ロジック側の制御とモデル学習が不可欠です。
これまでの研究成果・実務経験を活かして、日本語ローカルLLMの難しさを克服し
国内最先端のオフライン文書RAGシステムを開発します。

RAGとは何か？

RAGは英語で Retrieval-Augmented Generation（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション） の略です。 日本語にすると「検索拡張生成」という意味です。
 これは、「AIに外部の知識を調べさせてから、答えを作らせる」仕組みのことです。
デスクトップアプリの文書RAGの場合、外部の知識とはユーザーが自分でアップロードしたpdfなどのファイルデータになります。
このデータに基づいて、LLMが回答を生成します。
例えば、教育の現場で生徒の成績表のpdfを文書RAGシステムにアップロードしてデータを作り、
質問した場合、生徒の成績表の内容に基づいたLLMの回答を得ることができます。

成績表などは重要な機密情報にあたるため、クラウドなどにアップロードするのはデータ漏洩や第三者に参照されるなどのリスクとなる可能性があります。
LLMにAPIなどを使用する場合でも、データが参照されないことは保証されません。
しかし、完全にネットを遮断した環境で文書RAGシステムを使用できれば、
こういった機密情報の安全性を守りながらRAGの業務活用が可能になります。

プロジェクトの流れ

2025年10月モデル選定・試作
2025年12月RAG構築・UI実装
2026年4月アルファ版リリース
2026年6月デスクトップアプリ公開予定

スケジュールの進捗はこちらの活動報告とNotionに随時更新させていただきます！
githubを公開して要件定義・設計・実装・試験結果などオープンソース化することにいたしました！
Notion:https://www.notion.so/Local-AI-Lab-LLC-2954de8c58ed80a2ada9d720561e5426?source=copy_link
github:https://github.com/localailab/LocalSafeAI
弊社noteやxでも動きがあれば更新いたします
note:https://note.com/localailab
会社x:https://x.com/localailab
代表x:https://x.com/SHODHGS19573

自己紹介

弊社代表我妻翔は、
10代の頃からWeb制作を学び、社会人を経てエンジニアに転身。
2025年3月に働きながらデジタルハリウッド大学大学院を修了し、
RAG評価手法をテーマに研究を続けてきました。
修士論文のタイトルは
「エンターテイメントを目的としたキャラクター会話における RAG の評価手法の提案」
ChatGPTを使用していく中で、生成AIに大きな可能性を感じて
同月、合同会社ローカルAIラボ設立
技術で世界を幸せにする

バカにされよう世界を変えよう

というスローガンの元、新しいことにどんどんチャレンジしていきます。

最後に

AIは、今や誰もが使える時代になりました。でも「セキュリティ上の理由」でその恩恵を受けられない人がたくさんいます。

私たちは、そんな“AIを使えなかった人たち”のためにこのプロジェクトを立ち上げました。

オフラインでも使える、安全なAIで、日本中の現場にAIの力を届ける。それが、このプロジェクトのすべてです。