顧客情報を外部に出せない
個人情報や取引情報を扱うため、外部サービスへの入力を避けたい。
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。
クラウドAIに渡せない情報がある
便利さより先に、情報の扱いを決めたい企業向けの選択肢です。
社内ルールが決まらない
AIを使いたい一方で、どの情報なら扱えるのか判断基準がない。
継続コストを整理したい
月額APIコストを前提にせず、自社の環境で使う方法も比較したい。
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 |
導入前から運用まで支援します
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。
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。
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。
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？
必要な機器や構成によって変わるため、ヒアリング後に個別にご案内します。
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。