Storage Management
Storage Manager
procureTech StorageManager
庁内に眠るファイルを「使えるナレッジ」へ
Hiro KAWAGUCHI Laboratory
Storage Manager（ストレージマネージャ）は、ローカルAIを用いて庁内ファイルサーバを整理し、業務改革の原動力となるナレッジ基盤をつくるシステムです。混沌としたファイルサーバを一掃し、庁内に眠る「埋もれた知恵」を掘り起こします。
オンプレミスサーバとローカルAIで動作し、ファイルを勝手に書き換えない設計で安全に情報を収集・分析します。
AIエージェントの機能
夢見るだけじゃなくて、実際に作りました。Storage Managerは次の処理をAIエージェントで自動化します。
- 庁内のファイルサーバを夜間に自動スキャンして情報を収集
- ファイルの中身をAIエージェントが見て、何が書かれているかを分析
- ファイルの中に個人情報が含まれている場合は検知の上、報告
- 画像やスライドなどもAIエージェントが画像解析して説明を追記
- ファイルの機密性をAIエージェントが自動的に分類し、提案
- フォルダ構成から適切な保存場所をAIエージェントが推測して、提案
- ファイルをAIエージェントで分析しやすいように整形し、出力
- 画像ファイルのサイズを縮小して、出力
- 収集したファイルのデータを使って、AIエージェントとの対話で文書を作成
システム構成
庁内ファイルサーバから情報を収集し、インデックスDBに格納。検索・分析・生成の各エージェントが連携して、公開可能領域への資料作成やデータマスキングを行います。
庁外サーバ・外部システムとの連携
Webサイト、庁内ファイルサーバ、クラウドストレージ（S3 / SharePoint / Google Drive など）から情報を収集できます。MCP連携により庁内データを流用した起案文書の作成や、外部AIサービス（Copilot等）との連携も可能です。
ローカルAIなので庁内で動かせます
機密性1〜3のゾーンにまたがる庁内ネットワーク上で、LGWANを経由してStorage Managerを運用できます。gpt-oss、Gemma、Llama、Qwen、DeepSeekなどの生成AIエンジンを搭載可能です。
ローカルAIとクラウドAIの役割分担
機密性が不明な文書はStorage Manager（ローカルAI）で機密性チェック・匿名化を行い、安心してデータをAIに処理させます。機密性の高いデータはローカルで処理し、公開可能な情報のみクラウドAIへ渡す設計です。
なぜCopilotだけではダメなのか
- 機密情報の判別のために、外部のAI（クラウドAI）を使うのは本末転倒です。
- クラウドAI上でのRAGは、文書そのものが外部に永続的に保存されてしまいます。
- クラウドAIの機密性・安全性は約款でのみ保証されるため、自治体が市民に対して機密性を説明することは困難です。
動作イメージ
既存データや庁内ファイルサーバを取り込み、完全隔離環境のローカルAIで安全に分析します。
分析機能
長文資料の構造分析、議事録の論点整理、画像の内容説明など、多様なファイル形式に対応します。
生成系エージェント
収集・分析した庁内ファイルをもとに、新たな文書や資料を生成できます。
- 庁内ファイルを元に、新たな文書（報告書、議事録、議会答弁案など）を生成
- 庁内ファイルを元に、PowerPointのスライドを生成
- 庁内ファイルを元に、ワークフロー図（BPMN）を生成
- 庁内ファイルを元に、調達仕様書を生成（準備中）
稼働環境
NVIDIA DGX Spark 2台構成（ConnectX-7接続）での運用に対応。AI Agent用LLM（GPT-OSS:20B）とFileServer Crawler用LLM（Qwen3:8B、Gemma3:27B）を分担配置できます。クラウド上でもLGWAN-ASPとしても運用可能です。
