機器・モデル選定
用途と既存環境を確認し、必要な機器構成とモデル候補を整理します。
社内PC・自社サーバで使うAI
社外に出せないデータを、
社外に出せないデータを、
社内のAIで活かす。
顧客情報や機密データを外部のクラウドAIに送れない。そんな業務のために、社内PC・自社サーバでLLMを動かす環境を整えます。機器とモデルの選定から、クラウドAIとの使い分けまで一緒に設計します。
01
社内に置くAI
（ローカルLLM）
外に出せない資料ほど、AIに読ませたい
契約書、図面、顧客情報、過去の見積。いちばんAIに読ませたい資料ほど、クラウドには上げられません。それなら、AIのほうを社内に置きます。
- 社内にAIサーバーを1台立て、社内の文書を読み込ませます
- 社員はブラウザから日本語で質問。答えには出典を添える構成にします
- データが社外に出ることはありません
- 図面や帳票の画像も読めます
- 会議の録音から、文字起こしと議事録まで作れます
情報を外に出せない契約書・図面・顧客名簿を扱う。クラウドAIの利用が社内規程で禁止されている
同じ質問が繰り返される人が入るたびに、誰かが手を止めて過去資料の場所を教えている
資料が溜まりすぎたファイルサーバーにあるはずだが、どこにあるか誰も分からない
02
ローカルLLMとクラウドAIの違い
どちらか一方に寄せず、扱う情報と目的で使い分けます。
| 比較する点 | ローカルLLM | クラウドAI |
|---|---|---|
| データの扱い | 社内環境で処理する構成を選べる | 外部サービスの利用条件に沿って処理 |
| 費用の考え方 | 機器や構築・運用を含めて検討 | 契約やAPI利用量に応じて検討 |
| 向いている用途 | 機密性を優先する社内業務 | 最新機能や外部情報を使う業務 |
03
導入前から運用まで支援します
環境構築
社内PCまたは自社サーバで利用するための環境を構築します。
活用ルール整備
扱える情報、確認が必要な出力、クラウドAIとの使い分けを言語化します。
運用伴走
実際の業務で使いながら課題を確認し、構成やルールの見直しを支援します。
04
進め方
- 業務とデータの確認AIを使いたい業務と、外部に出せない情報を整理します。
- 構成の検討機器・モデル・クラウドAIとの分担を設計します。
- 検証と構築自社で検証したうえで、利用環境を構築します。
- 運用と見直し現場での使い方を確認し、ルールと環境を調整します。
AI導入には補助金を活用できる場合があります。自社開発の補助金検索システムは、補助金の採択を受けて開発した実績があります。申請のご相談も含めてお声がけください。
05
よくある質問
クラウドAIと比べて性能はどうですか？
用途、機器、選ぶモデルによって異なります。必要な業務を確認し、自社環境で検証したうえでご提案します。
費用感はどのくらいですか？
導入費用は30万円〜（業務内容・構成により変わります）。ヒアリングと効果実測のうえ、効果が見合う構成だけをお見積りします。
どのようなPCが必要ですか？
扱うデータ量や用途によって必要な構成が変わります。現在の機器を確認し、流用できるかを含めて選定します。
クラウドAIとどちらを選ぶべきですか？
機密性の高い処理はローカル、最新機能や外部情報が必要な処理はクラウドなど、業務ごとに使い分ける方法があります。