啟動將企業技術資產化之「產業特化型LLM」開發專案，確保安全無虞
Neurosphere啟動了一項專案，開發輕量且高精度的「產業特化型LLM」，能在VPC環境中安全地學習並運用企業機密數據。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月15日 20:10
- 🔍 收集: 2026年4月15日 11:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月19日 08:57（收集後93小時25分鐘）
Neurosphere株式會社（總部：東京都港區，代表董事：根來 實，以下簡稱「Neurosphere」）宣布，已啟動「產業特化型LLM」的開發專案，該模型能在安全的環境中學習並運用企業的機密數據與獨家技術。
本專案旨在應對隨著生成式AI在業務應用上的普及而日益明顯的「資訊外洩風險」與「通用模型效能過剩及高成本」等挑戰。Neurosphere將基於在AI BPO及AI代理開發中積累的經驗，致力於提供符合各企業業務及安全需求、輕量且高精度的專屬AI基礎設施。
## 開發背景
生成式AI正被廣泛導入至企業提升業務效率、決策支援、客戶服務升級等各個領域。然而，隨著其在實務中的正式應用不斷推進，將通用AI直接嵌入業務中所面臨的挑戰也愈發明顯。
首先是通用模型規格過高的問題。擁有龐大參數的模型雖然效能強大，但在特定業務的應用上往往過於笨重，在計算成本、反應速度及營運效率方面未必是最佳選擇。從現場角度來看，「效能高但太過笨重」、「持續營運成本不符效益」的情況屢見不鮮。
其次是對處理企業機密資訊及獨家技術的擔憂。儘管大規模通用AI的使用已逐漸普及，但對於將重要資訊輸入外部服務仍存在根深蒂固的不安，尤其是對於處理客戶資訊、內部文件、業務流程、設計資訊等的企業而言，確保安全性是導入的先決條件。
基於這些背景，目前市場迫切需要的是能夠在安全環境下運行、僅具備必要功能且經過最佳化的輕量型專屬AI。為了滿足此需求，Neurosphere著手開發「產業特化型LLM」，安全地納入各企業的知識與技術，並直接連結至業務成果。
## 正在開發的「產業特化型LLM」的三大特色
1. 透過徹底的輕量化與最佳化，兼顧高精度與成本效益
本專案不直接使用龐大的通用模型，而是開發專注於各產業專業知識與企業專有數據進行學習及最佳化的輕量型LLM。
此舉能在抑制不必要的處理負載的同時，確保實務所需的回答精度與處理效能。透過符合業務需求的設計，而非經常需要昂貴運算資源的架構，實現不僅在導入時，甚至放眼持續營運皆具備高成本效益的AI應用。
2. 透過提供VPC環境，安全地將企業數據「資產化」
Neurosphere的設計前提是為各公司在VPC（虛擬私有雲）上建構專屬的LLM環境，而非使用公開的共享環境。
如此一來，企業擁有的手冊、銷售見解、回應紀錄、內部文件、業務流程等資訊，便能在與外部環境隔離的狀態下被安全地運用。
重要的是，這些資訊不會僅被當作輸入數據消耗掉，企業作為獨特優勢累積的見解，將能持續反映在AI中，並培育成企業專屬的「資產」。Neurosphere將AI定位為不僅是工具，更是能推動企業知識庫本身進化的存在。
3. 透過萬全的安全對策，從根本降低資訊外洩風險
企業在推動AI導入時最大的障礙就是資訊外洩風險。本專案除了VPC隔離的網路環境外，更以運用日本國內安全的運算基礎設施為前提，確保高度的安全性。
因此，即使在處理高機密性的業務數據及客戶資訊的情況下，也能根據各企業的需求進行安全的設計。透過不依賴共享環境的架構，我們目標實現兼顧安全性與實用性、可實際導入現場的AI基礎設施。
## Neurosphere的優勢——將AI「深植於現場」的實踐力
Neurosphere的優勢不僅在於開發LLM。
過去，該公司透過將AI嵌入企業業務的AI代理開發，以及重新設計人與AI角色的AI BPO支援，積累了將AI深植於實際業務現場的專業知識。
因此，在此專案中，我們不僅提供技術，更將整合從業務流程分析、適合導入AI的營運設計，到實施後的營運改善。
本專案旨在應對隨著生成式AI在業務應用上的普及而日益明顯的「資訊外洩風險」與「通用模型效能過剩及高成本」等挑戰。Neurosphere將基於在AI BPO及AI代理開發中積累的經驗，致力於提供符合各企業業務及安全需求、輕量且高精度的專屬AI基礎設施。
## 開發背景
生成式AI正被廣泛導入至企業提升業務效率、決策支援、客戶服務升級等各個領域。然而，隨著其在實務中的正式應用不斷推進，將通用AI直接嵌入業務中所面臨的挑戰也愈發明顯。
首先是通用模型規格過高的問題。擁有龐大參數的模型雖然效能強大，但在特定業務的應用上往往過於笨重，在計算成本、反應速度及營運效率方面未必是最佳選擇。從現場角度來看，「效能高但太過笨重」、「持續營運成本不符效益」的情況屢見不鮮。
其次是對處理企業機密資訊及獨家技術的擔憂。儘管大規模通用AI的使用已逐漸普及，但對於將重要資訊輸入外部服務仍存在根深蒂固的不安，尤其是對於處理客戶資訊、內部文件、業務流程、設計資訊等的企業而言，確保安全性是導入的先決條件。
基於這些背景，目前市場迫切需要的是能夠在安全環境下運行、僅具備必要功能且經過最佳化的輕量型專屬AI。為了滿足此需求，Neurosphere著手開發「產業特化型LLM」，安全地納入各企業的知識與技術，並直接連結至業務成果。
## 正在開發的「產業特化型LLM」的三大特色
1. 透過徹底的輕量化與最佳化，兼顧高精度與成本效益
本專案不直接使用龐大的通用模型，而是開發專注於各產業專業知識與企業專有數據進行學習及最佳化的輕量型LLM。
此舉能在抑制不必要的處理負載的同時，確保實務所需的回答精度與處理效能。透過符合業務需求的設計，而非經常需要昂貴運算資源的架構，實現不僅在導入時，甚至放眼持續營運皆具備高成本效益的AI應用。
2. 透過提供VPC環境，安全地將企業數據「資產化」
Neurosphere的設計前提是為各公司在VPC（虛擬私有雲）上建構專屬的LLM環境，而非使用公開的共享環境。
如此一來，企業擁有的手冊、銷售見解、回應紀錄、內部文件、業務流程等資訊，便能在與外部環境隔離的狀態下被安全地運用。
重要的是，這些資訊不會僅被當作輸入數據消耗掉，企業作為獨特優勢累積的見解，將能持續反映在AI中，並培育成企業專屬的「資產」。Neurosphere將AI定位為不僅是工具，更是能推動企業知識庫本身進化的存在。
3. 透過萬全的安全對策，從根本降低資訊外洩風險
企業在推動AI導入時最大的障礙就是資訊外洩風險。本專案除了VPC隔離的網路環境外，更以運用日本國內安全的運算基礎設施為前提，確保高度的安全性。
因此，即使在處理高機密性的業務數據及客戶資訊的情況下，也能根據各企業的需求進行安全的設計。透過不依賴共享環境的架構，我們目標實現兼顧安全性與實用性、可實際導入現場的AI基礎設施。
## Neurosphere的優勢——將AI「深植於現場」的實踐力
Neurosphere的優勢不僅在於開發LLM。
過去，該公司透過將AI嵌入企業業務的AI代理開發，以及重新設計人與AI角色的AI BPO支援，積累了將AI深植於實際業務現場的專業知識。
因此，在此專案中，我們不僅提供技術，更將整合從業務流程分析、適合導入AI的營運設計，到實施後的營運改善。