エキスパートエンタープライズ
ローカルLLMソリューション

社内環境で安全に業務改善を実現するソリューションをご提供します。

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提案サマリー

  • 社内サーバーに生成AI（LLM）環境を構築し、安全に業務へ活用する導入プログラム
  • クラウドへ情報を出せない業務でも、社内ネットワーク内でAIを活用可能
  • 既存システムや社内データとの連携を前提に業務フローを設計
  • MCPなど周辺基盤と組み合わせ、エージェント運用へ展開
  • 社内文書を要約し、必要な情報を迅速に抽出
  • 報告書や議事録のたたき台を自動生成し、作成時間を短縮
  • 画像やログを解析し、初期診断や異常検知を実現
  • チャットボットを社内ポータルへ組み込み、問い合わせ対応を効率化

ミッション

LLMを安全に使いこなし、業務改善と事業拡大を実現

  • 自社サーバーや閉域網でLLMを稼働させ、情報漏えいリスクを抑制
  • 必要に応じてクラウドAIと連携し、ハイブリッド構成で柔軟運用
  • 現場の活用シナリオを共に設計し、継続改善サイクルを構築

背景

課題

  • クラウド型AIでは機密情報や個人情報が扱えず、業務活用が進まない
  • 社内独自データとAIを連携させる共通ルールがなく、試験導入が停滞
  • 従量課金型サービスでは月々の費用が読みにくい

解決策

  • 社内サーバーへLLM環境を構築し、利用権限とログ管理を明確化
  • MCPなどの仕組みを活用し、基幹システムや文書管理システムと連携を整備
  • ローカル導入により利用回数を気にせず、コストを平準化

ソリューション

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ローカル運用

  • インターネット非接続環境でも主要機能を利用できる構成を準備
  • 必要に応じてクラウド連携箇所を限定し、段階的に外部サービスを統合
  • GPU・CPUリソースの最適化と監視体制を構築
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社内データの活用

  • 社内データを閉域内で取り扱い、追加学習やプロンプト最適化を実施
  • データ整形やメタ情報付与を行い、AIが理解しやすい形式を整備
  • ナレッジベースやFAQを構築し、回答の一貫性を確保
🧩

既存システム連携

  • 既存の社内システムからAPIやバッチ処理でAI機能を呼び出せるよう開発
  • 操作履歴とアクセス制御を組み込み、監査しやすい運用を設計
  • RAGやエージェント連携を用いて業務ワークフローを自動化
⚙️

運用体制

  • モデル更新と評価手順を整備し、改善サイクルを定期化
  • 運用マニュアルと問い合わせ経路を準備し、現場対応をスムーズに
  • 稼働状況をモニタリングし、性能とコストを見直す仕組みを構築

導入メリット・デメリット

メリット

  • 社内ノウハウを生かした回答が得られ、業務に即した自動化を実現
  • 文書作成や調査の時間を削減し、担当者が高付加価値業務へ集中
  • 利用回数に依存しないコスト構造で長期的な費用管理が容易

デメリット・留意点

  • データ整備と業務プロセス見直しに時間を要する場合がある
  • 運用ルールの共有とログ確認を継続しないと品質が安定しない
  • 高性能機器導入時は電源や冷却設備など追加投資が必要

エキスパートエンタープライズの強み

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独自MCPの開発

  • 多様なシステム開発とAI連携の経験を組み合わせ、専用の業務連携を設計
  • IoT機器や基幹システムとの接続実績が豊富で、複雑な業務フローにも対応
  • MCPとLLMを組み合わせたエージェント運用を実装
  • 専用アプリケーション開発
🖥️

柔軟なサーバー選定

  • 特定メーカーに依存せず、既存設備や中古機器も含めた構成を検討
  • Linux系OSをベースに仮想環境やバックアップ構成を組み合わせて提案
  • 消費電力や運用コストを踏まえたリソース設計を実施
🔗

システム連携型AI

  • 社員向けチャットツールだけでなく、既存システムからAI機能を呼び出す仕組みを開発
  • セキュリティや監査要件に沿った個別設計で導入後の運用を最適化
  • 専用AIエージェント（AI Agent Expert）をカスタマイズして業務プロセスへ組み込む

対応できないこと

対応が難しいこと

  • 研究開発レベルのAI学習や高度なデータ分析は対象外 ※対応可能な国内人材が限られ費用が高額となるため
  • 業務整理が行われていない状態での導入は効果が出にくく、事前準備を要請
  • 特殊業界向けで高度なAI調整が必要な場合は、専門パートナーとの協業を提案

法令・モラル遵守

  • 法令・契約・ライセンスに抵触する利用やグレーゾーン運用は対応不可

場所

  • 大阪近郊を中心に訪問対応を行い、その他地域は個別相談

導入内容

モデル例

  • Phi4シリーズ
  • GPT-OSSシリーズ
  • Genmaシリーズ
  • Llamaシリーズ
  • 画像処理が必要な場合は、用途に合わせて専用モデルを組み合わせた構成を提示

プラットフォーム

  • LLMサーバーはOllamaを中心とした構成で管理とモデル配信を効率化
  • コンテナ技術を活用し、モデルの入れ替えやスケールアウトを容易化

UI

  • Webブラウザで利用できる画面をベースに、業務に合わせたカスタマイズを行います
  • Windowsなど主要OSで動く専用アプリケーションにも対応可能

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