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ローカルLLM構築

社外にデータを出せない業務のために、自社環境で動くLLM基盤を構築します。モデル選定から運用の引き継ぎまで対応します。

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こんな業務に向いています

クラウドのAIサービスにデータを送れない、あるいは送りたくない業務で、AIを使えるようにします。

01

機密情報を扱う業務

  • 契約書・見積書の要約と下書き
  • 顧客情報を含む文書の整理
  • 設計データ・図面の検索
  • 社外秘資料の翻訳
02

社内ナレッジの検索

  • 規程・手順書の横断検索
  • 過去の報告書・議事録の参照
  • 問い合わせ対応の回答候補
  • 新人向けの質問応答
03

定型文書の作成

  • 日報・報告書の下書き
  • 議事録の整形
  • 定型メール・通知文の作成
  • 帳票の入力補助
04

既存システムとの連携

  • ファイルサーバ内の文書を対象に検索
  • 基幹システムのデータを参照して回答
  • チャットツールからの呼び出し
  • 利用ログの記録と権限管理

構築の進め方

01

要件整理

扱うデータ、利用者、必要な精度と応答速度を確認します。

02

モデル・構成選定

用途と機器に合わせてモデルと構成を選び、実データで試します。

03

構築・検証

社内環境に構築し、精度・速度・権限設定を実運用の条件で確認します。

04

運用移管

更新手順・監視・利用ルールを整え、社内で運用できる状態で引き渡します。

クラウドAIとの違い

クラウドAIサービス
データが社外サーバを経由する
利用量に応じた従量課金
提供元の仕様変更に影響される
ローカルLLM
データは社内環境に留まる
構築後は固定費が中心
更新の時期を自社で決められる

よくあるご相談

どの程度の精度が出るのか

用途によります。要件整理の段階で実データを使った検証を行い、クラウドAIとの差を確認したうえで進めるかを判断します。

専用のサーバが必要か

用途と利用人数によります。既存のPCやサーバで足りる場合もあり、必要な場合は機器の選定から支援します。

構築後の運用は自社でできるか

更新手順と利用ルールを整備して引き渡します。必要に応じて、AIコーチングで社内担当者の育成も行います。

AI活用の最初の一歩を、ご相談ください

経営判断、業務設計、現場実装まで、まとめて整理します。

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