グラファー、個人情報を社外に出さずに書類処理を支援する「ローカルLLM活用技術」を確立
〜クラウドLLMにデータを送信せず、組織内の環境でAI-OCR・確認業務を支援〜
株式会社グラファー（本社：東京都渋谷区、代表取締役：石井大地、以下「グラファー」）は、個人情報や機密情報をインターネット経由で他社のサーバーに送信することなく、ユーザーのPCや社内サーバーの中でAIが書類処理を行う「ローカルLLM活用技術」を確立しました。
本技術は、申請書・本人確認書類・口座情報・各種帳票・アンケートなどの画像を対象に、必要項目の抽出や内容確認を支援するものです。グラファーでは、高性能な専用サーバーを前提とせず、一定の計算資源を備えたPC環境でも動作可能なローカルLLM構成を用い、書類処理業務への適用可能性について技術検証を進めており、項目抽出や確認支援に関する技術的な実現可能性を確認しています。
高性能なサーバーや大規模モデルを用いる構成では、より高い精度や処理速度が期待できます。一方で、個人情報や機密情報を社外に出せない現場では、処理環境をローカルに閉じること自体が重要な要件となります。グラファーは、高性能な専用サーバーを前提としない構成においても実務に近い書類処理を支援できるよう、今後さらに精度・速度・運用性の向上に取り組んでいきます。
※LLM（大規模言語モデル）：ChatGPTなどに用いられている、文章や画像を理解・生成するAIの基盤技術です。一般的なクラウド型の生成AIサービスでは、入力データを外部のサーバーに送信して処理します。これに対し、本リリースでいう「ローカルLLM」は、利用者のPCや組織内のサーバーで処理を完結させ、データを外部事業者のサーバーに送信しない構成を指します。本技術では、ローカル環境での動作に最適化された公開済みのオープンモデルを利用しています。
開発の背景
ChatGPTをはじめとするクラウド型の生成AIは、利用者が入力した情報をインターネット経由でサービス提供事業者のサーバーに送信し、そこで処理する仕組みになっています（以下、こうした仕組みのLLMを「クラウドLLM」と呼びます）。そのため、行政・金融・医療・BPO・法務・人事などの現場では、「個人情報や機密情報を、自組織の管理下にない事業者のサーバーに送ることはできない」という理由から、生成AIの活用を見送らざるを得ないケースが多くありました。
たとえば自治体の窓口では、申請書に記載された氏名・住所・口座番号などを職員が一件ずつ目視で確認・入力しています。生成AIによる業務効率化が期待される一方で、個人情報を組織外のサーバーに送信できないという制約から、導入を見送らざるを得ないケースが少なくありませんでした。民間企業においても、顧客関連書類の管理など、データを社外に出すことが許容されない業務は数多く存在します。
また、クラウドLLMを利用する場合は処理量に応じた利用料が発生するため、大量の書類を継続的に処理する業務では、コストの見通しが立てづらいという課題もありました。
こうした背景を踏まえ、グラファーでは、データを社外に出せない現場でもAIを活用できるよう、ローカルLLMを活用した書類処理技術を確立しました。本技術では、高性能な専用サーバーを前提とせず、一定の計算資源を備えたPC環境でも動作可能な構成を用い、書類からの項目抽出や確認支援に関する技術的な実現可能性を確認しており、今後、実業務での検証を通じて精度・速度・運用性の向上を進めていきます。
本技術の特徴
1. 個人情報・機密情報を社外に送信せず、処理を完結させる構成
AI処理をユーザーのPCなどのローカル環境で完結させる構成とすることで、書類画像や抽出データをインターネット経由で他社のサーバーに送信せずに処理できます。インターネットに接続しない閉域環境や、自社サーバー内（オンプレミス環境）での運用も視野に入れた構成としており、自治体の申請処理、窓口業務、BPO業務など、これまでクラウドLLMの導入が難しかった現場でも、個人情報保護やセキュリティポリシーを踏まえたAI活用の可能性を広げます。
2. AIの従量課金や大規模インフラ投資を伴わない運用
クラウドLLMではサービスによっては処理件数や処理量に応じた従量課金が発生しますが、ローカルLLMを活用することで、クラウドLLMの従量課金を前提としない運用が可能になります。大量の書類処理や定常的な確認業務において、コストを見通しやすくなることが期待されます。
また、ローカルでAIを動作させる技術は、これまで高性能なサーバーや専用機材を要するのが一般的でしたが、本技術では、高性能な専用サーバーを前提とせず、一定の計算資源を備えたPC環境でも動作可能な構成で、書類処理への適用可能性を検証しています。大規模なインフラ投資を前提としない構成により、小規模な部署や拠点単位での試験導入を進めやすくなります。
3. OCRにとどまらず、書類内容を理解して判断
本技術は、単に文字を読み取るだけではなく、AIが書類全体の文脈を理解したうえで処理を行います。従来のOCRや一部のAI-OCRでは、様式ごとに「どの位置に何が書かれているか」を事前に登録する必要がありましたが、本技術は事前のテンプレート登録なしに、必要な項目を自動的に抽出できます。
さらに、「はい／いいえ」「該当する／該当しない」など、選択肢のどちらに〇やレ点が付いているかといったマーク情報（OMR）の読み取りにも対応しており、アンケートや申込書、チェックリスト形式の帳票など、文字情報とマーク情報が混在する書類の処理にも対応しています。
加えて、抽出した情報をもとに後続の処理と連携させることもできます。たとえば「運転免許証の画像から個人情報欄をAIが特定し、その箇所を自動的に黒塗りマスキングする」といった、AIによる判断と既存プログラムを組み合わせた業務フローを構築できます。
4. 人による確認作業の負荷を軽減
AIが抽出結果の確からしさを判定し、処理結果を「自動処理可能」「人による確認が必要」「判断困難」といった形で分類します。これにより、従来は人が全件確認していた業務において、人の確認が必要なものに絞り込み、確認作業の負荷を軽減します。
想定される活用領域
- 自治体・官公庁：申請書・届出書の受付処理、住民記載情報の確認・入力
- 金融・保険：本人確認書類・口座情報・申込書類の確認
- 医療：問診票・各種同意書の処理
- BPO：大量帳票のデータ化と確認業務
- 人事：履歴書・職務経歴書・本人確認書類の処理、人事関連書類の確認
- 契約・法務：契約書類の項目抽出、機密文書の分類・確認
- 情報システム部門：閉域環境・オンプレミス環境におけるAI活用基盤
今後の展望
グラファーは、行政・企業の業務変革を推進してきた知見を活かし、本技術を個人情報や機密情報を扱う現場へ展開してまいります。
今後は、AI-OCR、確認業務の自動化、AIと既存システムを組み合わせた業務支援など、実務に即したユースケースへの適用を進めていきます。
これにより、これまで「データを社外に出せないためAIを使えない」とされてきた領域においても、AIの力を活用できる環境づくりを目指します。
株式会社グラファーについて
グラファーは、「We Remove Steps.」をミッションに掲げ、企業・行政機関における業務のデジタル変革を手掛けるスタートアップ企業です。生成AIを前提とした業務変革を実現する「Graffer AI Solution」や、市民と行政職員の利便性を追求したデジタル行政プラットフォームを提供しています。行政デジタルプラットフォームは全国250以上の自治体が導入しており、政令指定都市での導入率は70%です。2021年10月には経済産業省が主導するスタートアップ支援プログラムである「J-Startup2021」に選定されました。
企業情報
所在地：東京都渋谷区千駄ケ谷1-5-8
代表者：石井 大地
設立：2017年7月18日
資本金：1,544,977,927円（資本準備金含む）
URL：https://graffer.jp
報道に関するお問い合わせ先：https://form.run/@graffer-contact