KPMGジャパンが半導体業界向けに企業特化型AI導入支援サービスを提供開始、技能継承と情報漏洩リスク軽減を両立

公開：2026年5月23日更新：2026年5月23日

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KPMGジャパンは、半導体業界向けに「非開示データ活用および企業特化型AI導入支援サービス」の提供を開始しました。設計図面や技術文書などの機密データを外部に出さないセキュアな環境で生成AIをチューニングし、技能・ノウハウの次世代継承を支援するサービスです。少人数でも安定的な業務運営の実現を目的として設計されています。

KPMGジャパンが注目する半導体業界の技能継承とデータ管理の課題
企業特化型AI導入支援サービスによる非開示データの安全な活用の仕組み
「企業特化型AI導入支援サービス」の概要と提供体制
trends編集部の一言
References

KPMGジャパンが注目する半導体業界の技能継承とデータ管理の課題

半導体業界では、設計や生産技術、品質管理などに関わる情報の多くが非開示データとして、社内に蓄積されています。一方で、ベテラン人材の退職や生産労働人口の減少により、技能やノウハウの継承が大きな課題となりました。

生成AIの活用はこれらの課題解決に有効とされていますが、一般的な生成AIサービスは外部環境でのデータ処理を前提とするため、情報漏洩リスクへの懸念から導入が進まないケースが多く見られます。KPMGジャパンは、半導体業界の業務特性を踏まえ、こうした制約に対応する形で本サービスの提供を開始しました。

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企業特化型AI導入支援サービスによる非開示データの安全な活用の仕組み

本サービスでは、ユースケース立案から本番展開までをワンストップで支援します。クライアント環境（オンプレミス／閉域クラウド等）内で生成AIをチューニングし、セキュア環境のみで情報処理を完結させました。

外部へのデータ送信を行わない安全なアーキテクチャのもと、半導体業界の技術文書や作業指示書、設計資料などの独自文脈を理解したAIの実現を目指しています。

支援の範囲は前半フェーズと後半フェーズに分かれています。前半フェーズでは、ユースケースの立案や期待効果の策定、要件整理、企業データの選定と整理（ナレッジ整理・データ構造化）を担いました。後半フェーズでは、安全な環境構築やAIチューニング、本番展開までをワンストップで対応します。想定される主な活用領域は、以下の通りです。

故障・メンテナンス時の技術情報の迅速な抽出・整理による技能継承支援
老朽化・枯渇部品に対する代替候補や次の対応策の提案
仕様書作成の効率化や高品質なコード生成

既存モデルをベースにチューニングする手法を採用しており、短期間・低工数での企業特化型AI構築が可能です。属人化業務の標準化と作業負荷の軽減、技能継承の効率化を同時に実現する設計となっています。

「企業特化型AI導入支援サービス」の概要と提供体制

項目	詳細
提供元	KPMGジャパン
サービス名	非開示データ活用および企業特化型AI導入支援サービス
対象業界	半導体業界
主な特徴	セキュア環境完結・企業データへの最適化・ワンストップ支援
支援範囲	ユースケース立案から本番展開まで
構成ファーム数	監査や税務、アドバイザリーの3分野、11のプロフェッショナルファーム
所在地	東京都千代田区
共同チェアマン	山田裕行氏、知野雅彦氏

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trends編集部の一言

半導体業界で非開示データの外部流出リスクが、AI導入の大きな障壁となっていた点は、業界横断で共通の課題感として観察されてきました。マーケティング業界の文脈に置き換えると、競合分析や顧客データを含む社内資料をAIに読み込ませる際の「どこまで外部ツールに渡してよいのか」という判断の難しさは、業界全体として長く語られてきたテーマです。

セキュア環境内で完結する今回のアプローチは、そうした懸念への一つの現実的な応答として、業界の動向としても注目される取り組みと言えます。KPMGジャパンが、監査や税務、アドバイザリーの3分野にわたる11のプロフェッショナルファームを背景にワンストップ支援を提供する体制は、BtoB市場におけるAI導入の専門的支援ニーズの高まりを示しています。

セキュアな環境でのAI導入や専門的なデータ活用基盤の整備を外部のプロフェッショナルファームに委託する潮流は、今後のBtoB市場全体における共通トレンドとして定着しつつあるようです。

References

^ PR TIMES. 「KPMGジャパン、半導体業界向けに非開示データ活用および企業特化型AI導入支援サービスの提供を開始 | KPMGジャパンのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000104.000141127.html, (参照 26-05-23).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。