音声データはどこに行くのか？ 大半のAI文字起こしツールで会議を開始すると、裏側ではこのようなことが起きています： 機密の製品ロードマップの議論、給与交渉、クライアントのビジネス戦略 — それらが他者のサーバー上に存在し、監査できないシステムで処理されているのです。 日本企業の懸念 これは理論上の話ではありません。日本企業はクラウドサービス導入時の最大の懸念として、一貫してデータセキュリティを挙げています。「情報漏洩」という概念は、日本のビジネス文化において深刻な評判リスクを伴います。 BrSEがクラウドベースの会議AIツールを提案した場合のIT部門の典型的な反応： エンタープライズクライアントの調達サイクルは6ヶ月以上。承認される頃にはプロジェクトは半分終わっています。 ローカル処理がすべてを変える クラウドモデル ローカルモデル（Fujigo Meeting AI） 実務上の意味： 「でもクラウドSTTの方が精度が高い」？ 2023年には正しかったですが、2026年ではもはや正しくありません。 WhisperやSenseVoiceなどの最新ローカルSTTモデルは、16GB以上のRAMを搭載したマシンで効率的に動作し、クラウドサービスに匹敵する精度を実現します。特に、ドメイン固有の用語集と組み合わせた日本語ビジネス音声で顕著です。 Fujigo Meeting AIはカスタム用語集を「ホットワード」としてSTTに注入し、プロジェクト固有の技術用語の認識精度を向上させます。結果として、汎用クラウドサービスよりも高精度になることもあります。 BYOKという中間解 一部のシナリオではクラウドAIが有効です — 例えば、LLM会議サマリーには大きな計算リソースが必要です。Fujigo Meeting AIはBYOK（Bring Your Own Key）で対応： プライバシーに敏感な部分（生の音声）はローカルに、機密性の低い部分（テキストサマリー）は直接管理下のクラウドAIで処理します。 コンプライアンス比較 要件 クラウドAIツール Fujigo Meeting AI（ローカル） GDPR第28条（データ処理者） 必要 — ベンダーがデータ処理者 該当なし — データがデバイスから出ない 個人情報保護法（APPI） ベンダー契約が必要 簡素化 — データはユーザー側に留まる 顧客NDAとの互換性 クラウドアップロードと矛盾の可能性 完全互換 — サードパーティアクセスなし SOC […]
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