CASE 01 情報サービス業
社内システムと連携したAIチャットサービス
- 課題
- 社内のシステムに蓄積されたデータを活かし、チャット形式で利用できる新しいサービス提供の形を作りたい。
- 構成
- 既存の社内システムとローカルLLMをAPI連携し、チャットベースで問い合わせ・情報提供ができる仕組みを構築。
- 効果
- 社内システムのデータを活かした応答を、チャットで完結する形で提供できるように。
こうした企業様・団体様との開発実績があります
自立の株式会社 
自立の株式会社 自立の株式会社 こんなお悩みはありませんか？
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ChatGPTなどのクラウドAIは便利だが、機密情報・個人情報を社外に送ることになり、社内規程や取引先との契約上使えない
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生成AIを導入したいが、セキュリティ部門の承認が得られない。金融・医療・製造など、業界のガイドラインも厳しい
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PoCはしてみたものの、モデル選定・精度改善・コストのノウハウがなく、本番運用まで進まない
そのお悩み、閉域・オンプレ対応の
『ローカルLLM導入支援』が解決します。
なぜ今、ローカルLLMなのか
01
オープンモデルの進化
公開されている大規模言語モデル（オープンウェイトモデル）の性能が急速に向上し、社内環境で動かしても文書検索・要約・文書作成などは実用水準に到達しています。「ローカルだから精度が低い」は過去の話になりつつあります。
02
データを外に出せない要件の増加
個人情報保護や取引先との秘密保持契約、業界ガイドラインへの対応で、「データを社外に送信しない生成AI」への需要が高まっています。ローカルLLMなら、推論処理まで含めてすべて社内環境で完結できます。
03
読めるコスト
API従量課金と異なり、自社インフラでの運用は利用量が増えてもコストが予測可能です。ハードウェアの選択肢も広がり、ワークステーション1台から始められる構成も現実的になっています。
Reason
『ローカルLLM導入支援』が選ばれる理由
POINT01
用途と予算に合わせたモデル・構成選定
オープンウェイトモデルの選定、量子化・推論最適化、GPUサーバーやワークステーションのサイジングまで、ユースケースと予算に合わせて最適な構成を設計します。過剰なハードウェア投資はさせません。
POINT02
「モデルを置くだけ」で終わらせない
業務で使うには、社内文書検索（RAG）、権限管理、既存システムとの連携、使いやすいチャットUIまで必要です。システム開発会社として、業務に組み込まれた状態までを開発します。
POINT03
セキュリティ部門に説明できる設計
閉域網・オンプレミス・プライベートクラウドでのネットワーク設計、アクセス制御、監査ログの整備まで対応。情報システム部門・セキュリティ部門への説明資料の作成もご支援します。
POINT04
PoCから本番まで段階導入
まず1つのユースケースで小さく検証し、実データでの精度と効果を確認してから本格導入へ。効果が見えてから投資判断できる進め方をご提案します。
Features
『ローカルLLM導入支援』でできること
ローカルLLM環境構築
GPUサーバー・ワークステーションの選定から、モデルの導入、推論基盤のセットアップまで、社内で動く生成AI環境を構築します。
社内文書検索（RAG）
規程・マニュアル・議事録・過去資料を横断検索し、根拠となる文書を示しながら回答するナレッジ検索を構築します。
社内AIチャット・アシスタント
全社で使える社内向けAIチャットを構築。部門ごとのナレッジやテンプレートを組み込んだアシスタントも開発します。
文書作成・要約の自動化
報告書・議事録・メール文面の下書き作成や、長文資料の要約など、日常業務の文書作業を自動化します。
既存システム連携・API開発
基幹システム・グループウェア・社内認証基盤（SSO等）と連携し、既存の業務フローの中でAIを使える形にします。
アクセス権限・監査ログ
部門・役職に応じた参照権限の制御と、利用状況の監査ログを整備。ガバナンスを保ったまま全社展開できます。
モデル評価・精度改善
実データでの評価環境を整備し、プロンプト改善・検索チューニング・必要に応じた追加学習で精度を継続的に高めます。
クラウドAIとのハイブリッド構成
機密度の高い処理はローカル、一般的な処理はクラウドAIと、データの性質に応じて使い分ける構成も設計できます。
運用保守・モデルアップデート
稼働監視・バックアップ・モデルの更新まで、導入後の運用を継続支援。運用代行のご相談も可能です。
※記載のない構成もご相談ください。機密データを社外に送信しない構成を基本としています。
Case
導入事例
CASE 02 士業・専門サービス
契約書レビュー補助と過去案件検索
- 課題
- 顧客との秘密保持の観点から、クラウドAIに文書をアップロードできない。契約書の確認や過去案件の参照に時間がかかる。
- 構成
- 事務所内で完結するローカルLLM環境を構築。契約書の論点整理と、過去案件・書式の検索を支援する仕組みを導入。
- 効果
- データを一切外部に出さずに、下調べとドラフト作成の時間を短縮。
CASE 03 サービス業
仕入業者データの整理とAI判定
- 課題
- 多数の仕入業者に関するデータが散在し、整理・比較や判定が担当者の経験頼みになっていた。
- 構成
- 仕入業者のデータを整理・構造化し、ローカルLLMが内容を読み取って判定を支援する仕組みを構築。データを外部に出さずに運用。
- 効果
- 判定作業の手間を減らし、基準のばらつきを抑えた運用が可能に。
※守秘義務により、社名は非公開としています。
「うちのデータでも使える？」
の段階で大丈夫です。
Flow
導入の流れ
- STEP 01
無料相談・ユースケース整理
お困りごとと活用したいデータ・業務をお伺いし、ローカルLLMが有効なユースケースを一緒に整理します。
- STEP 02
PoC設計・要件定義
検証するユースケースを決め、モデル・ハードウェア・ネットワーク構成の要件を固めます。
- STEP 03
お見積もり・ご契約
開発範囲・費用・スケジュールをご提示し、ご納得いただいた上でご契約となります。
- STEP 04
構築・開発・評価
週1回の定例MTGで進捗を共有しながら構築。実データでの精度評価を行い、結果をレポートします。
- STEP 05
本番導入・運用保守
社内展開・利用ガイド整備までご支援し、公開後の運用保守・モデルアップデートも継続して対応します。
Price
料金プラン（参考価格）
おすすめ
スタンダード
本番導入プラン
100万円〜
社内文書検索やAIチャットを本番環境に導入したい方
- 要件定義〜環境構築・開発・テスト
- RAG・チャットUI・権限管理の構築
- 既存システム・認証基盤との連携
- 社内展開・リリース支援
エンタープライズ
大規模・個別要件プラン
300万円〜
複数部門への展開や、厳格なセキュリティ要件がある方
- 要件定義からの伴走
- 追加学習・精度チューニング
- セキュリティ・監査要件対応
- 専任体制での開発・運用
※価格は参考であり、要件・構成により変動します。GPUサーバー等のハードウェア費用・ライセンス費用は別途です。まずはお見積もりをご依頼ください。
FAQ
よくあるご質問
Q 本当にデータは外部に送信されませんか？
閉域・オンプレミス構成では、推論・検索処理をすべて社内環境で完結させ、外部へのデータ送信が発生しない構成を設計します。ネットワーク構成図・データフロー図としてお渡しするため、セキュリティ部門への説明にもそのままお使いいただけます。
Q クラウドのAIと比べて精度は劣りませんか？
用途によります。社内文書の検索・要約・定型文書の作成などは、オープンウェイトモデルでも実用水準の精度が出るケースが多くなっています。PoCで実データを使って精度を確認してから、本格導入をご判断いただけます。
Q GPUサーバーを自社で購入する必要がありますか？
規模によります。小規模ならワークステーション1台から始められますし、リースやプライベートクラウド上での構成も選択肢です。用途に対して過剰な投資にならないよう、サイジングからご支援します。
Q どのようなモデルを使いますか？
公開されているオープンウェイトモデルの中から、用途・日本語性能・ライセンス条件・必要なハードウェア規模を考慮して選定します。特定のモデルありきではなく、比較評価した上でご提案します。
Q 社内にAI人材がいなくても運用できますか？
可能です。管理画面や運用手順書の整備まで含めて設計し、運用開始後の保守・モデルアップデートも弊社が継続支援します。運用代行のご相談も承ります。
Q 導入までどのくらいかかりますか？
PoCで1〜2ヶ月程度、本番導入で3〜6ヶ月程度が目安です。ハードウェアの調達期間により前後します。
Q 小さく始めることはできますか？
可能です。まず1つのユースケース・1部門でのPoCから始め、効果を確認しながら段階的に拡張する進め方を基本としています。
社外に出せないデータ、AIで活かせます。
閉域・オンプレ対応／PoCからスモールスタート