『機密情報を入力するな』では手遅れかも？
企業を守る “ローカル生成AI” 導入しませんか？
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なぜいま“ローカル生成AI”が必要なのか？
どこまでクラウドに
上げて良いのかわからない。
「顧客リストはNG？ では部署内の設計図は？ 書きかけの仕様書は？」明確なガイドラインを作ろうにも、「やらないといけないよね」「でも、どうやって作ろうか」で止まってしまう。
「禁止するしかない」
ではDXにブレーキ
機密情報が混在する部門ほど、曖昧な運用を避けたいがゆえに「とりあえず禁止」に陥ってしまう。
申請作業が増え、
DXが進まない
仮に生成AI活用のガイドラインを作成しても、使用するたびに上長や法務のOKを取らねばならず、せっかくの生産性向上ツールが本来の力を発揮できない。
と複数の企業様が悩まれています。
このように、禁止にして社内の生産性を下げてしまったり、曖昧に生成AIの運用を続けてしまってる企業様が多くいることが分かりました。
その悩み“ローカル生成AI”で解決できます！
～ オフラインで使える“ローカル生成AI”が解決策 ～
クラウド不要で学習・推論が社内完結
当社が提供する「ローカル生成AI導入支援サービス」なら、生成AIを社内サーバ（オンプレミス）や閉域ネットワーク上に構築します。
外部のクラウド環境へ機密データをアップロードする必要がなく、面倒な申請フローやコンプライアンス整備を最小限に抑えながら安全に運用できます。
自社に特化したオリジナルの生成AIを作成できる
社内ドキュメントや独自データを活用し、企業独自のノウハウを学習させることで、 部署ごと・用途ごとの細かな要望にも対応いたします。
ルール整備が追いつかない企業も導入しやすい
「クラウドにデータを載せるには法務部などからの確認が必要」
「上層部の承認に時間がかかる」
――こうした悩みも、オフライン環境なら大幅に解消しやすくなります。
業務効率化を全社的に進めやすい
場当たり的に「ここだけはAI禁止」と指定するのではなく、あらゆる部署が自社の機密情報をAIに入力しても問題ありません。
結果、資料作成・文章要約・Q&A対応といった定型作業を効率化でき、組織全体のDXを加速できます。
競合との差別化
新しいシステムを導入しても、社内に定着せず誰も使わない──。
これは業務改善の失敗パターンでよく見られる事例です。
弊社では、開発からマンツーマンでの伴走支援を徹底し、失敗させないサポートを行います。
| 比較項目 |
当社 (導入支援◎ / アプリ〇) |
他社A (導入支援〇 / アプリNG) |
他社B (導入支援〇 / アプリは高額オプション) |
他社C (RAG環境のみ / サポートなし) |
|---|---|---|---|---|
|
RAG環境を構築した AIサーバーの納品 |
〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
|
導入支援 （保守管理・オンボーディング） |
◎ | 〇 | 〇 | △ |
|
アプリケーション構築・ サポート |
〇 | × | △ (高額オプション) |
△ (高額オプション) |
|
機能追加や AIモデルの更新対応 |
〇 | × | △ (追加費用) |
× |
| 導入後のフォロー（アフターフォロー/伴走支援） | ◎ | 〇 | 〇 | △ チケット制 |
|
DX担当者・ 管理部門との連携 |
◎ | 〇 | 〇 | △ チケット制 |
| コスト面 | お客様のご要望に応じて対応中程度の価格 | システム構築のサポートはないので安価 | システム構築まで行う場合は高価 | チケット制のため安価 |
導入事例（PoC）※現在進行中
導入事例（PoC）※現在進行中
A社の場合
課題
- 外部クラウドへの機密情報・顧客情報アップロードに懸念。
- 社内ルールやコンプライアンスの整備が進んでおらず、クラウドAIの導入ハードルが高い。
- 技術資料や比較表作成に時間を取られ、コア業務に集中しにくい。
ローカルLLM導入の内容
- NVIDIA GPUを利用し、社内サーバー上でAIモデル「Phi-4」を動かす予定。
- PoC期間中にマニュアル要約や比較資料作成での運用テストを実施。
- どのソースを参照しているかをAIが提示することで、社内承認プロセスの工数を削減。
期待される効果
- セキュリティリスクの最小化：オンプレ環境での運用により、外部流出リスクを大幅削減。
- 業務効率化：資料作成や問い合わせ対応のスピード向上。
- スムーズな導入：クラウド利用に比べて社内規定のハードルが低く、PoCを通じて導入メリットを検証可能。
- 利用ハードルを下げる：AI利用時の機密情報のチェックを削減し自由度高く利用が可能。
徹底したサポート
~ 導入までの流れ ~
いきなり本格導入は、失敗の可能性が非常に高いです。
必ずPoC（概念実証）のプロセスを踏むことを推奨いたします。
現状の課題・セキュリティ要件・運用環境を把握します。
相談内容を基に解決策の提案を行います。
提案内容にご納得いただき、いただいた条件から設計を行います。
まずは小規模でローカルLLMを稼働させ、効果・操作性・導入メリットを評価。
マニュアル要約、比較資料作成、問い合わせ対応などを試し、社内フィードバックを収集。
PoC結果を踏まえて、本格的なサーバー構築・RAG環境整備・既存システム連携を進める。
- 導入支援（社内ルール策定、活用マニュアルの作成等）
- 定着のためのオンボーディング支援（ハンズオンなど）
- 保守・アップデート・追加機能開発を継続サポート。
料金
サーバー費用は別途発生します。
特徴
- PoCなしで本番環境を構築するライトプラン
- 「最小限の外部支援でOK」という企業向け
- 基本的なローカル生成AI環境を早期に立ち上げ、本番運用に移行するイメージ
サポート内容
- 要望・課題ヒアリング（課題抽出、要件定義など）
- ローカル生成AIの導入・環境構築
- システム問い合わせ対応
- 性能モニタリング & 月次レポート
- システム更新（バグ修正・小規模な調整）
こんな企業様におすすめ
- 社内にエンジニアがいて、PoCなしでいきなり本番へ移行できるだけの体制がある
- 予算を抑えながらまずローカル生成AIを試してみたい
- 大規模なチューニングや継続改善は自社で行う想定
特徴
- 社内リソースが十分でない企業でも安心して導入できるバランスの良いプラン
- PoC開発を含み、フィードバックを取り込みながら本番環境へ
- 導入後の定期モデル更新・UI調整など、運用定着まで手厚くサポート
サポート内容
- PoC開発 + フィードバックサイクル
- 要件定義・サーバー選定支援
- 本番環境構築 & 運用手順確立
- 定期的なAIモデルの更新
- 簡易的なシステムの更新対応（軽微なUI調整・機能追加は標準対応）
- 性能モニタリング & 月次レポート
- オンボーディング支援（打ち合わせ（2～3回／月））
- システム問い合わせ対応 & サーバー障害対応
こんな企業様におすすめ
- PoC段階で効果を検証しながら安全に本番導入したい
- 社内でAIに詳しい人材が少なく、運用やチューニングを伴走してほしい
- 定期的なモデル更新・軽微な機能追加が必要な中規模～大規模組織
特徴
- 高度なAIチューニングやサポート等を含むプレミアムプラン
- AIを基幹システムレベルで運用し、頻繁なアップデートや大規模利用を想定
- フルマネージドに近い形で導入から運用までを支援
サポート内容
- PoC + 本導入 + 大規模拡張サポート(PoC~本番導入ワンストップサポート)
- 要件定義・稟議支援 + コンサルティング(AI活用戦略、DX支援)
- 高頻度のAIモデル更新 & カスタム開発
- テクニカルサポート体制 & 障害対応
- 徹底したオンボーディング & 人材育成
- 性能モニタリング & 月次レポート
- 徹底的なオンボーディング支援（ハンズオン、現場の活用支援策を継続的に提供など）
- サーバー拡張 / スケールアウト
こんな企業様におすすめ
- AIを主要業務・基幹システムとしてフルに活用し、高度化・拡張を続けたい
- 社内にAI人材がほとんどおらず、プロのチームに全面的に任せたい
- オンサイト対応、オーダーメイド機能が必要
自社内で取り組んだ場合こんなかかる？
一般的な人件費
- AIエンジニア: 平均月100～200万円程度
- PM(プロジェクトマネージャー): 平均月80～200万円程度
- ITエンジニア：平均60万～120万円程度
機材費(AIサーバーなど)
- 50～500万円程度
例：年間にかかるコスト
AIエンジニア(月100万円) + ITエンジニア(月70万円) + ITインフラエンジニア(月70万円) + PM(月80万円) + サーバー費(100万円)
→ 合計3,990万円程度
当社サービスの
費用＆スケジュール感
以下はローカル生成AI導入に関するスタンダードプランの費用とスケジュールの目安です。
サーバーなどの機材費用は別途発生
PoC(試験導入)フェーズ
- 毎月２回オンラインで要望や課題のヒアリング
- 社内稟議に必要な資料作成サポート
- 最適なAIモデル、サーバー選定
- ヒアリング内容からPoCを提供
- 要件要望のヒアリング：2カ月
- 簡易的なPoC開発期間：1カ月
本導入フェーズ
- 本導入のための環境構築
- 社内稟議に必要な資料作成サポート
- 運用手順の確立支援及びマニュアル整備
- サーバーの調達および購入を代行（サーバー費：80万）
- 構築構築：2カ月
- 運用手順の確立支援およびマニュアル類の作成：1カ月
運用フェーズ
- 性能モニタリング＆月次レポート提出
- サーバー障害時の対応（平日・日中限定）
- システム問い合わせ対応（テクニカルサポート）
- 簡易的なシステムの更新・UI調整
- AIモデルの更新
- 社内定着までのオンボーディング支援
- 必要に応じて月1~2回ほどのお打ち合わせ（業務改善の支援等）
参考コスト
=¥7,200,000
投資対効果ROI
当社のサービス利用時(参考)
✓PoC（試験運用）：¥800,000 × 3カ月 = ¥2,400,000
✓本番導入：¥800,000/月 × 3ヶ月 ＝ ¥2,400,000
✓オンボーディング：¥800,000/月 × 3ヶ月 ＝ ¥2,400,000
合計：¥2,400,000+¥2,400,000+¥2,400,000 = ¥7,200,000
従業員コスト(参考)
✓平均年収：¥5,000,000/人
✓従業員数：100名
✓年間給与総額：¥5,000,000 × 100名 = ¥500,000,000（= 5億円）
投資回収シミュレーション
たとえば、年間給与総額5億円の企業が 1.5％ の業務効率化を達成できた場合：
削減（相当）コスト = 5億円 × 0.015 = 約7,500万円
この金額は、ちょうど初年度の当社サービス導入コスト（¥7,200,000）と同等になります。
すなわち、全体の業務効率が1.5％以上向上すれば、初年度コストをほぼ回収できる計算です。
活用シナリオ
（ローカルLLMで何ができる？）
![マニュアルの要約・ポイント抽出イメージ](http://mono-struct.com/wp-content/uploads/2025/02/要約イメージ.jpg")
マニュアルの要約・ポイント抽出
長大な技術マニュアルを短時間で要約し、重要ポイントを抽出。
新人や異動者の早期キャッチアップにも最適。
提案資料・比較資料作成
競合製品との比較やスペック表作成を自動生成し、作業時間を大幅削減。
新しい仕入先が増加しても、資料作成の負荷を分散。
技術問い合わせ対応の効率化
問合せ内容から関連情報を瞬時に検索＆回答し、社内の問い合わせ対応時間を削減。
どのソースを参照して回答したかを明確にし、エビデンスを伴う信頼性を実現。
多言語対応
製造業や商社で需要の高い英語・中国語資料にも対応可能。
グローバルに展開する企業でもスムーズに情報共有。
さいごに
最後までご覧いただきありがとうございます。
「機密情報を守り、安心・安全に生成AIを活用したい」そんなニーズをお持ちの企業様に向けて、 当社ではオフライン環境で動作する"生成AI"の導入・運用サポートを提供しています。 クラウド環境に機密データを上げることなく、社内完結で高度なAI機能を活かすことで、セキュリティと生産性向上の両立を目指します。 高セキュリティ環境で生成AIを活用し、社員の業務効率を加速したい企業様からのご相談をお待ちしております。
よくあるご質問（FAQ）
- どれくらいの期間でPoCを実施できますか？
-
通常、サーバーが届き次第、要件定義から1~2か月程度でPoCを開始できます。要件や社内調整により前後しますが、短期間でのトライアル導入が可能です。
- 社内にAIの専門知識がないのですが、問題ありませんか？
-
問題ありません。当社ではPoCの設計から運用サポートまで、AI活用に必要なすべてを支援いたします。ユーザーオンボーディングや研修も実施可能です。
- 社内規定やコンプライアンス対応が心配です。
-
ローカル環境での運用により、クラウドサービス利用時より導入ハードルが下がります。必要があれば、セキュリティ要件や利用ポリシー整備のサポートも行います。
- 既にオンプレサーバーやGPUがある場合はどうなりますか？
-
既存環境の活用も柔軟に対応いたします。追加投資を抑えながら導入が可能です。
- 他言語の資料や問い合わせにも対応できますか？
-
はい。日本語・英語はもちろん、多言語のドキュメントにも対応可能用意です。
DX推進担当者・経営層の皆さまへ：
まずは資料請求でトレンドを掴んでください！
クラウド利用でのセキュリティリスクや社内規定のハードルを
感じている企業様も、ローカル生成AIなら
安心して導入いただけます。
セキュリティ確保と業務効率化を同時に叶える最適解を、
ぜひご検討ください。
▼資料の内容
- ローカル生成AIの市場動向
- 導入のメリット
- 活用事例(製造/金融/商社/医療)
- 導入プロセス
- 導入課題と解決策
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