オフライン生成AI(ローカルLLM)

「機密情報を入力するな」では、手遅れかもしれません

企業を守る “オフライン生成AI(ローカルLLM)”
導入しませんか?

生成AIを社内ネットワークの中だけで動かすから、機密データを外に出さずにAIを全社で使えます。
閉域(社内ネットワーク完結)での構築、日本語の社内文書への対応、AIサーバの選定・導入まで、一社でまとめてご相談いただけます

機密データを社外に出さない・閉域で完結 日本語の社内文書に特化したRAG構築 使うほどナレッジが育つ自動プロンプト管理 サーバ選定・導入から定着まで伴走(買い切り型)

実際の画面をご覧いただきながら、貴社での使い方をご説明します。売り込みは致しません。

機密情報を守るローカルAIサーバー

私たちはAIサーバーを納品して終わりにしません。
サーバの選定・導入から、アプリ構築・社内ルール整備・定着オンボーディングまで、マンツーマンで伴走します。

PROBLEM

なぜいま “オフライン生成AI(ローカルLLM)” が必要なのか?

クラウド型の生成AIを検討した多くの企業様が、同じ壁に突き当たっています。

どこまでクラウドに上げて良いかわからない

顧客リストは? 設計図は? 仕様書は?――線引きが曖昧なまま止まってしまう。

「とりあえず禁止」でDXにブレーキ

機密情報が多い部門ほど禁止に陥り、生産性向上の機会を失っていく。

使うたびに申請、で誰も使わなくなる

ルールを作っても毎回の承認が必要では、AIの力を発揮できない。

SOLUTION

その悩み、“オフライン生成AI” で解決できます

オフライン環境で使える生成AIなら、セキュリティと生産性向上を両立できます。

クラウド不要。すべて社内で完結

生成AIを社内サーバー上に構築。機密データが社外に出ないから、申請や規定整備の負担を最小限にできます。

自社ドキュメントに答えるAI

日本語の社内文書を検索・参照するRAG環境を構築。参照元も表示するから、回答をそのまま業務に使えます。

ルール整備が追いつかなくても導入しやすい

データが社外に出ない前提なら、法務確認・承認のハードルを大幅に下げられます。

全社に広げやすい

部署ごとの線引きが不要になり、資料作成・要約・Q&A対応の効率化を組織全体に展開できます。

使うほどナレッジが育つ(独自システム)

有効だったプロンプトを自動で蓄積・整理。個人のコツが会社の資産になります。詳しくは独自ソリューションへ。

ORIGINAL SOLUTION

独自ソリューション
使うほど“ほしい回答”に近づく 自動プロンプト管理

チャットするたびにナレッジが自動で強化される独自システム。「導入して終わり」にしません。

STEP 1 蓄積

有効だった聞き方(プロンプト)を自動で記録。利用者の手間はゼロ。

STEP 2 整理

用途別に自動整理し、社内の“うまい聞き方の型”としてライブラリ化。

STEP 3 活用

誰が聞いても蓄積された型を踏まえた回答に。個人のコツが会社の資産に。

 社内AIチャット
A製品の検査基準の変更点を教えて
2025年11月改訂で、外観検査の判定基準が次の2点変わっています。①… ②…
参照元: 検査基準書_v3.pdf / 品質会議議事録_2025-11
💡 蓄積されたプロンプト「基準変更点の要約」を自動適用

※画面はイメージです。実際の画面は30分オンラインデモでご覧いただけます。

CASE

導入事例(PoC)※現在進行中

Case 01

A社の場合 — 機密資料を扱う技術部門でのオフライン生成AI活用

課題

  • 機密情報を外部クラウドに上げられず、AI導入が進まない。
  • 技術資料・比較表の作成に時間を取られ、コア業務に集中しにくい。

導入内容

  • 社内サーバー上でLLMを稼働し、マニュアル要約・比較資料作成で運用テスト中。
  • 回答の参照元をAIが提示し、社内承認の工数を削減。

期待される効果

  • セキュリティ:外部流出リスクを大幅に低減。
  • 効率化:資料作成・問い合わせ対応のスピード向上。
  • 利用のしやすさ:外部送信前提の機密チェックが不要に。
FLOW

徹底したサポート 〜導入までの流れ〜

いきなりの本格導入は失敗リスクが高くなります。
必ずPoC(概念実証)のプロセスを踏むことを推奨しています。
導入前に押さえておきたい基本知識・構成の選び方・社内ルールは、解説記事にまとめています。

STEP1

導入のご相談

現状の課題・セキュリティ要件・運用環境を把握します。

STEP2

ご提案

ご相談内容を基に、解決策のご提案を行います。

STEP3

設計

提案内容にご納得いただいたうえで、いただいた条件から設計を行います。

STEP4

PoC(概念実証)

小規模にオフライン生成AIを稼働させ、貴社データで効果・使い勝手を評価します。

STEP5

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ます。

STEP6

導入支援・定着サポート

社内ルール策定・活用マニュアル・ハンズオンで定着まで伴走します(保守は選択制)。

PRICE

金額感 — 月額課金なしの買い切り型

サブスクリプションではなくハードウェア込みの買い切り型。規模に合わせて2つの構成パターンをご用意しています。

DGX Spark パターン
スモールスタート(1台 〜10名目安)

約350万円〜(税別・買い切り)

ハードウェア+構築・導入支援の一式目安

内容

  • AIチャット・ナレッジ検索(RAG)環境の構築
  • 社内文書(PDF等)の取り込み・検索チューニング
  • クラウドに送信しない社内LAN完結構成
  • 操作レクチャー・導入時の伴走サポート

こんな企業様に

  • まず〜10名で効果と使い勝手を確かめたい
  • 省スペース・最小コストで始めたい(台数追加で拡張可)
全社利用に

GPUワークステーション パターン
本格導入(20名規模〜)

約850万円〜(税別・買い切り)

ハードウェア+構築・導入支援の一式目安

内容

  • AIチャット・ナレッジ検索(RAG)環境の構築
  • 社内文書(PDF等)の取り込み・検索チューニング
  • クラウドに送信しない社内LAN完結構成
  • 操作レクチャー・定着オンボーディング
  • GPU増設による性能拡張に対応(筐体そのまま)

こんな企業様に

  • 20名規模〜の全社利用を最初からカバーしたい
  • 応答速度・同時利用を重視したい

※金額はあくまで目安です。構成・要件・ハードウェア相場により変動するため、正式なお見積りでご提示します。
※保守サポートは選択制(ご希望の場合のみ月額・別途お見積り)。保守なしなら月額費用はかかりません。
※Sparkで小さく始めて、後からGPUワークステーションへ拡張する段階導入も可能です。

COST

自社内で取り組んだ場合、どれくらいかかる?

一般的な人件費(当社調べ・目安)

  • AIエンジニア:月100〜200万円程度
  • PM(プロジェクトマネージャー):月80〜200万円程度
  • ITエンジニア・ITインフラエンジニア:月60〜120万円程度

機材費(AIサーバーなど)

  • 50〜500万円程度(要件・GPU構成により変動)

例:(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)×12ヶ月+サーバー費100万円

→ 年間 約3,940万円
ROI

投資対効果 — 1日7分の削減で、1年強で回収

従業員100名(平均年収500万円)の企業のモデルケースです。

導入コスト(買い切り)

約850万円〜 GPUワークステーション一式の目安
2年目以降の月額費用なし

年間の削減効果

約750万円/年 1人1日たった7分の削減で
年間約2,800時間 = 人件費換算

投資回収

1年強 回収後は効果がそのまま利益に
1人1日 7分削減 × 100名 × 年240日 = 約2,800時間 ≒ 約750万円/年

資料作成・文書検索・問い合わせ対応の短縮で、7分/日は十分に現実的な水準です。
まずはSparkパターン(約350万円〜)で、貴社データでの効果を確かめることもできます。

※年間給与総額5億円×効率化1.5%=750万円。モデルケースに基づく試算であり、効果を保証するものではありません。

数字の根拠は、実際の画面をお見せしながらご説明します。
まずは30分のオンラインデモをどうぞ。

30分オンラインデモを予約する
USE CASE

活用シナリオ — オフライン生成AIで何ができる?

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。新人の早期キャッチアップに。

提案資料・比較資料の作成

製品比較やスペック表の作成を支援し、資料作成の時間を大幅削減。

技術問い合わせ対応の効率化

関連情報を瞬時に検索して回答。参照元を明示するから安心して使えます。

多言語対応

英語・中国語など多言語の資料にも対応。グローバル展開もスムーズに。

ABOUT US

運営会社

MonoStruct合同会社

製造業を中心にAIソリューションを開発してきた、東京のAIシステム開発会社です。
最短1ヶ月の高速PoCと、開発後も続く伴走支援が強みです。

実装基板の検査システム FAX・紙書類のAI自動化 オフライン生成AI構築 AIチャットボット

会社・サービスの詳細はこちら

FAQ

よくあるご質問

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、要件定義から最短1〜2ヶ月程度でPoCを実施できます。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?

ご安心ください。当社ではPoCの設計から運用サポートまで、AI活用に必要な工程を幅広く支援いたします。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。必要に応じて、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。導入前に決めておきたい社内ルール5つは、解説記事でもご紹介しています。

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の導入が可能です。

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です。

本当に買い切りだけで使い続けられますか?

はい。構築したオフライン生成AI環境は御社の資産となり、月額利用料なしでお使い続けいただけます。AIモデルの更新・機能追加・障害対応などをご希望の場合のみ、選択制の保守サポート(月額・別途お見積り)をご契約ください。

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、オフライン生成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

    お問い合わせ

    生産技術向けAI開発・PoCに関するご相談を無料で承ります。お気軽にお問い合わせください。

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