ローカル生成AI

社内でも安全・迅速に使える
“ローカル生成AI”で業務が変わる。

セキュリティと効率化を両立したAIソリューション。
資料作成・問い合わせ対応・データ分析を一気に最適化。

👇市場動向、活用事例など28ページの資料をご用意👇

なぜいま“ローカル生成AI”が必要なのか?

セキュリティ面への不安

  • 「ChatGPTなどのクラウド型AIに機密情報や顧客情報をアップロードするのが怖い」
  • 「社内規定やコンプライアンス上、クラウドAIの導入ハードルが高い」

業務効率化の要望

  • 「大量の資料作成や技術的な問い合わせに追われ、生産性が落ちている」
  • 「多言語対応やRAGによる効率化を実現したい」

社内導入のしやすさ

  • 「クラウドサービス利用のためのポリシー整備に時間がかかる」
  • 「オンプレミス/社内環境でAIを扱いたいが、ノウハウやリソースが足りない」

当社ソリューションのポイント

~ セキュリティ安心・導入支援充実・業務効率劇的アップ ~

ローカル環境でのLLM構築イメージ

完全ローカル環境でのLLM構築

AIサーバーを活用し、高性能なAIモデルを社内に設置。
機密情報や顧客データを外部クラウドにアップする必要がなく、セキュリティリスクを大幅に低減。

RAG導入サポートイメージ

業務に最適化したRAGの導入サポート

RAGは、社内文書を検索して根拠を示す仕組みです。当社はRAG環境の構築・導入だけでなく、アプリケーション開発・保守管理・機能追加・AIモデルの更新までフルサポート。
技術調査の際は、どのソースを参照したかを明確化し、根拠ある回答を実現。

多言語対応イメージ

多言語・ドキュメント対応で業務効率アップ

日本語・英語をはじめ複数言語でのドキュメント解析が可能。
長文マニュアルや比較表の作成もスピード大幅向上。

社内運用セキュリティイメージ

安心のセキュリティで社内運用

社内環境に閉じた運用なので、情報流出リスクを最小化。
コンプライアンスや社内ルール未整備でも、クラウド利用に比べ圧倒的に導入ハードルが低い。

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
導入支援
(保守管理・オンボーディング)
アプリケーション構築・
サポート
×
(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
×
(追加費用)
×
導入後のフォロー(アフターフォロー/伴走支援)
チケット制
DX担当者・
管理部門との連携

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

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

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・比較資料作成イメージ

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イメージ

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。

多言語対応イメージ

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。

導入事例(PoC)※現在進行中

A社ロゴ
Case

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。

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。

STEP
ヒアリング

現状の課題・セキュリティ要件・運用環境を把握し、最適なプランを提案。

STEP
PoC(概念実証)

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。

STEP
本導入

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。
運用開始後も、保守・アップデート・追加機能開発を継続サポート。

料金

料金は、運用にかかるコストになります。
PoCおよび初期導入費はお客様のご希望により変動しますので、詳しくはお問い合わせください。

ライトプラン)
¥400,000円
月額 / 1契約

特徴

  • 最小限のサポートでコストを抑えたい企業向け
  • 社内にIT担当者やAI関連リソースがある程度ある場合に最適
  • 必要に応じて上位プランへの移行も可能

サポート内容

  • 要望・課題のヒアリング(オンライン):月2回程度のミーティングを想定
  • システム問い合わせ対応
  • サーバー障害時の対応
  • 性能モニタリング & 月次レポート:CPU/GPU稼働状況や基本的なログを監視
スタンダードプラン
¥700,000円
月額 / 1契約

特徴

  • バランスの良いスタンダードプラン
  • 社内に十分なリソースはないが、AI運用を継続的に安定させたい企業向け
  • 定期的なモデル更新やUI調整を含み、定着化支援にも注力

サポート内容

  • 要望・課題のヒアリング(オンライン):月2~3回程度のミーティングを想定
  • システム問い合わせ対応
  • サーバー障害時の対応
  • AIモデルの更新対応(3カ月に一度など)
  • 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(業務定着のフォローアップ)
エンタープライズプラン
ASK
月額 / 1契約

特徴

  • 高度なチューニングや24時間体制に近いサポートが必要な企業向け
  • AIを基幹システムレベルで運用し、頻繁なアップデートなどを想定するケースに最適
  • 社内リソースの不足を外部サポートで完全に補完したい企業

サポート内容

  • 要望・課題のヒアリング(オンライン)
  • システム問い合わせ対応
  • サーバー障害時の対応
  • 定期的なAIモデルの更新対応
  • 定期的なシステムの更新対応(UI調整・機能追加)
  • 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)
  • サーバーの拡張

概算見積

以下はローカル生成AI導入に関する概算費用とスケジュールの目安です。
サポート内容に応じて前後しますので、詳細なお見積りは個別にご相談ください。

PoC実施(本導入前の実証実験)

¥1,200,000(税抜き)
概算見積のサポート内容
  • 要望や課題のヒアリング(オンライン対応)
  • 簡易的なPoC※を提供
  • 最適なAIモデル、サーバー選定
  • 社内稟議に必要な資料作成サポート
  • サーバーの調達および購入を代行(サーバー購入費約60万)
  • 評価期間:2~3ヵ月ほど

導入費用

¥1,800,000(税抜き)
概算見積のサポート内容
  • 要望や課題のヒアリング(オンライン対応)
  • 最適なAIモデル、サーバー選定
  • 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
  • 簡易的なシステム※のご提供
  • サーバーの調達および購入を代行(サーバー費用別途)

運用費用

¥700,000/月(税抜き)
概算見積のサポート内容
  • 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)
より具体的なユースケースなど、知りたい場合は以下より資料をご請求ください
※:社内データを参照し、AIが回答を生成する複雑な開発が不要なもの機能

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なモデルを用意しています。

弊社のサポート

主なサポート内容一覧
  • 要望や課題のヒアリング(オンライン対応)
  • 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
  • セキュリティ要件や利用ポリシー整備のサポート
  • 必要に応じてサーバー調達を代行(サーバー費用は別途)
  • 環境構築期間:1〜2ヵ月ほど(サーバー調達ご依頼の場合+α)
  • 運用手順の確立支援およびマニュアル整備
  • 社内定着までのオンボーディング支援
  • システム問い合わせ対応(テクニカルサポート)
  • サーバー障害時の対応
  • 性能モニタリング&月次レポート提出
  • AIモデルの更新
  • システムの更新
  • UI調整
  • サーバー拡張
  • 業務改善の支援

まとめ

・最後までご覧いただきありがとうございます。

・「セキュリティ」と「業務効率化」の両面で安心して使えるローカルLLMを提供。

・PoCから本導入までフルサポートし、競合他社にはないオンボーディング&運用支援が強み。

・情報流出リスクを抑えつつ、資料作成・問い合わせ対応の効率を劇的にアップ。

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
  • 弊社のサービス

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