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

社内に設置する生成AIを活用し、情報管理ルールに沿った業務改善を支援します。
学習済みモデルを活用することで、試験運用から本格導入まで短期間で立ち上げ可能です。

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提案サマリー

  • 社内環境で稼働する生成AI導入を通じ、業務の効率化と品質向上を支援
  • 学習済みLLMを活用し、要望に応じた情報管理ルールと運用フローを整備
  • 活用例:社内データ検索・要約/資料作成/画像分析/システム運用タスクの自動化
  • 注意点:モデルごとに回答品質が異なるため、社内での確認手順づくりが前提
  • 期間目安:導入まで約6か月~/予算目安:最小構成 約50万円、標準構成 300万円前後、高性能構成は数千万円規模

概要

LLM=大量のデータを学んだAIです。既に学習済みのモデルを活用し、貴社の情報管理ルールや運用フローに沿った形で社内環境へ導入します。

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サービス概要

社内に設置する生成AIを基盤に、試験運用から本格導入まで短期間で立ち上げる支援サービスです。

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予算の目安

最小構成は初期費用約50万円から。標準構成は300万円前後を想定し、高性能構成では数千万円規模になるケースもあります。

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導入期間

要件整理・試験運用・本格稼働まで含めて導入の目安は約6か月~。既存システム改修やデータ整理が必要な場合は追加期間をご検討ください。

ミッション

LLMを安全に活用し、業務改善と事業拡大を実現することがミッションです。クラウドサービスに頼らず自社環境で導入し、必要に応じてハイブリッド構成に拡張します。

背景

課題

  • クラウド型AIでは機密情報や個人情報の扱いが懸念される
  • 社内の情報管理ルールにより外部サービスを利用できないケースが多い
  • 社内独自データや業務プロセスと直接連携できず現場で活用が進まない
  • 利用量に応じて料金が増えるサービスでは月次コストが大きな負担になる

解決策

  • 自社サーバー上にAI環境を構築し、処理の流れと利用権限を明確にする
  • MCPを活用して基幹システムや社内文書、Q&A集などと連携する
  • ローカル導入により利用回数に制限がなく、コストを平準化できる
  • 高性能部品を使う場合は発熱・電力・設置スペースに配慮し、標準構成も選択可能

ソリューション

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ローカル運用可能

インターネットにつながない環境でも主要機能を利用でき、業務要件に合わせて外部接続を追加します。

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社内データ活用

社内環境にデータを閉じたまま活用し、情報漏えいリスクを抑えつつ検索や要約を実現します。

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追加学習と拡張

軽い調整で業務に即した回答が可能。大規模学習が必要な場合は高性能環境を確保し、MCPで段階的にデータを広げます。

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システム連携

既存の社内システムと柔軟に連携し、仕様に合わせたAPIやバッチ連携を設計します。

システム構成

社内ネットワーク

  • 閉域網に対応
  • 必要に応じてクラウド等外部サービスを利用
  • 社内データ(ファイル/DB/ログ など)

AI(LLM)サーバー

  • Ollama ベースの LLM 提供
  • MCPコネクタでデータ取得
  • 検索システム/ベクタDB(任意)

利用者/社内システム

  • Web UI(OSS)/ 各OSクライアント
  • API/バッチ/イベント連携
  • 権限管理/監査ログ(要件次第)

導入メリット・デメリット

セキュリティ確保

  • 情報漏えいリスクを最小化する設計と運用体制を構築
  • アクセス権限管理や監視が不足する場合はリスクが残るため、社内運用体制の整備が前提

業務効率化・コスト削減

  • データ整理・内容確認・文書作成などをAIが補助し担当者の作業時間を削減
  • 社内データを活用することで自社特有の業務に合わせやすく、知識共有も促進
  • AIが理解しやすいデータ形式への整備や業務の見直しが必要で、効果が定着するまで時間がかかる

コスト面の留意点

  • 利用頻度が高い場合はクラウドの従量課金に比べコストを抑えやすい
  • 最新モデルの迅速な活用や大規模計算が必要な場合はクラウドとの併用が前提となることもある

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経験とAI活用の知見を組み合わせて連携を実現
  • 一般的な業務システムからIoT機器まで幅広い連携実績
🖥️

柔軟なサーバー等の選定

  • 特定メーカーに縛られず、ご要望に合わせた機器構成を提案
  • Linux系OSをベースに仮想環境やバックアップ構成にも対応
  • 中古サーバーや既存設備の活用でコストを抑える提案が可能
  • 保守については個別にご相談ください
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システムからのAI利用

  • 社員向けツールに加え、既存システムからAI機能を呼び出す仕組みも開発
  • セキュリティ上の制約や既存システム仕様に合わせて個別設計

導入内容

LLM 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た専用モデルを組み合わせてご提案します。

注意:モデルの採用は利用用途・精度要件・ライセンス条件・運用ポリシー等に依存します。商用利用や再配布等の可否は各モデルのライセンスに従います。

サーバー / UI

  • LLMサーバーはOllamaを中心に構成
  • Webブラウザから利用できる画面をベースに、オープンソースツールを活用してカスタマイズ
  • Windowsなど各種OSで動作する専用アプリも提供可能(主にOSSを想定)
  • サーバーを弊社が手配する場合は機器代金を前払いでお願いしています

対応できないこと

対応が難しいこと

  • データアナリストやAI研究者による高度な追加学習
  • 業界特有の高度なAI調整
  • 業務整理が済んでいない状態での導入
  • 段階的にAI活用を進める企業様向けのサービスです

※ファインチューニング等に対応できる国内人材が少なく費用も高額なため、協業またはお客様側対応をお願いしています。

法令・モラル遵守

  • 法令・契約・ライセンスに抵触する利用はお引き受けできません
  • グレーゾーンでの運用や著作権リスクを伴う対応も不可

記載のサービス名・製品名は弊社または各社の商標・登録商標です。

場所

大阪近郊を中心にサポートし、その他地域については個別にご相談ください。

よくあるご質問

はい要件に応じて一部の処理をクラウドに委譲するハイブリッド構成が可能です。

用途やモデルにより異なります。CPU+大容量メモリでも運用可能ですが性能は低下します。

MCPコネクタやAPI/バッチ連携を用いて基幹系・ドキュメント・ナレッジベースと統合します。

原則送信しません。閉域内で完結します。ハイブリッド構成が必要な場合は明示許可の上で出口制御・監査を実施します。

セグメンテーション/ファイアウォール/プロキシで分離し最小権限のアクセス制御など要件に沿った設計が可能です。

同時利用数・遅延要件に応じて水平/垂直スケールを設計。GPUプール+キュー制御CPUフォールバックなどで最適化します。

お問い合わせ

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