機密データを社外に出さず、安定したコストで生成AIを活用したい企業に向けて、ローカルLLMの選定から設計・構築・運用・拡張までを一貫して支援します。社内サーバーやMacなどのローカルマシンにも対応し、業務要件とセキュリティ基準に沿った最適構成を提案します。
ローカルLLMを選ぶ理由
社内の中だけでAIが動くので、機密情報を外に出さずに使えます。外部APIの従量課金にも頼らないため、費用が読みやすくなります。モデルは自社で管理できるので、インターネットに接続していない社内ネットワークでも使え、使うバージョンを固定しやすく、社内用語やNGワードも常に反映できます。検索や回答の仕組みも社内に置けるため、通信トラブルの影響が少なく、安定して運用できます。
提供範囲
まずは目的と目標値、前提の制約を整理し、どの業務で使うかを一緒に決めます。次に、使うモデルを選び、動かし方の仕組みを設計します。あわせて、誰が使えるかやログの残し方などのルールを定めます。必要に応じて、利用規模や予算に合わせたマシンの選定も行います（例：Mac Studio、Ryzen AI Max+ 395 搭載ミニPC、NVIDIA DGX Spark、RTX 5090 クラスのGPUワークステーション など）。電力・発熱・設置スペース、推論性能、将来の拡張性を比較し、調達とセットアップまで対応します。準備ができたら本番環境を作り、担当部門向けのトレーニングと日々の運用フローを整えます。導入後は利用状況を計測し、結果を見ながら改善を続けます。
技術方針と構成
Open AIによるオープンソースLLMのGPT-ossや、Llama系、Gemma、Qwen などのローカルLLMを中心に、用途に合ったモデルサイズと実行設定を選定します。配備はオンプレミス／VPS／プライベートクラウドに対応し、要約・分類・文書生成・検索支援、業務フロー自動化、API連携アプリまで幅広いユースケースを設計・実装します。必要に応じてRAGなどの手法を組み合わせ、運用面では監視・バックアップ・スケール設計、障害時の切り戻し（バックアウト手順）まで含めて設計します。
Dify等を用いた開発環境とリスキリング支援
現場が自走できるように、Difyなどのプラットフォームを用いた開発・運用環境を用意します。開発用と本番用を分け、権限設定やログ管理、設定のエクスポート／バージョン管理を整え、テンプレートからすぐにアプリを作れる状態にし、短時間で試作から公開まで進められるようにします。
ノーコードで生成AIアプリを開発できるため、現場スタッフのリスキリングの場としても最適です。テンプレートとドラッグ＆ドロップ操作で試作から公開まで体験でき、アプリ作成・ナレッジ登録・評価と改善の基本を短時間で身につけられます。
データに基づく改善（サイト／サービス）
生成AIの会話ログや検索ログ、未回答の質問、離脱が起きた場面、アンケートの声などをまとめて優先度を決め、改修につなげます。
1. サイトの改善
サイトではFAQの追加・書き換え、ページ構成やボタン／リンクの見直し、構造化データの整備を実施します。
2. サービスの改善
サービスでは回答ルールや手続き、サポートの流れを改善します。変更後はA/Bテストや前後比較で効果を確かめ、問い合わせ数や申し込み、自己解決率、満足度、社内作業時間の削減といった指標で成果を確認します。
ローカルLLM導入の流れ
1. ヒアリング
現状の課題と目標（KPI）、対象業務、取り扱いデータ、予算・スケジュールを確認します。社内体制や運用イメージも共有いただきます。
2. 機種の選定
利用規模・予算・設置環境を踏まえて最適なマシンを決めます（例：Mac Studio、Ryzen AI Max+ 395 搭載ミニPC、RTX 5090 クラスのGPUワークステーション、NVIDIA DGX Spark など）。電力・発熱・拡張性も比較し、必要に応じて調達と初期セットアップまで対応します。
3. モデルの選定
日本語性能、応答速度、メモリ要件、ライセンスを比較し、用途に合うローカルLLM（例：GPT-oss、Llama系、Gemma、Qwen）を選定します。バージョン固定や更新方針もあわせて決めます。
4. 設計（アーキテクチャ／運用ルール）
RAGを前提に全体の構成を設計します。権限・ログ・バックアップ・障害時の切り戻し・ネットワーク構成を整理します。
5. 試作（スモールスタート）
小さな範囲で試作し、品質・安全性・運用コストを確認します。Difyなどを用いたノーコード試作で、早期に手触りを得ます。
6. 本番構築
実際に使う環境を作り、検索用データベース（ベクタDB）、監視体制、バックアップを整えます。必要に応じて、社内ポータルやSlack／Teams、WordPress、CRMなどとも連携し、すぐに使い始められる状態にします。
7. トレーニング／リスキリング
担当者向けにハンズオンを実施します。Difyを用いたノーコード開発が可能なため、現場スタッフのリスキリングにも最適です。運用手順書とチェックリストを作成します。
8. リリース
段階的に公開し、サポート窓口とバックアウト手順を用意します。初期の利用状況を見ながら設定を微調整します。
9. 運用・改善
KPIとログを定期確認し、ナレッジ更新やプロンプト調整を行います。費用と応答品質のバランスを見ながら、適用範囲を無理なく広げていきます。
費用について
設計・試作・本番導入・運用支援を段階ごとに見積もり、ローカルLLM中心の構成により運用費の見通しを立てやすくします。具体的な金額は要件、データ量、連携範囲に応じてご提案します。お見積は無料です。
お問い合わせ
ローカルLLMで安心して実務につながる生成AI基盤づくりをご検討中でしたら、まずは「やりたいこと」や「気になっていること」をお気軽にお聞かせください。まだぼんやりした段階でも大丈夫です。御社の状況に合わせて、無理のない最短ルートの進め方をご提案します。お見積もりは無料です。
当社でのローカルLLMの実績
チャットボット＋WordPressのパッケージ制作プランでは、チャットボットは全てローカルLLM上で動かします。当社サイトの右下にあるチャットボットも全てローカルLLMを用いて動いています。
弊社では、Mac Studio M3 Ultra 512GB とRyzen AI Max+ 395搭載ミニPC 128GB がオンプレミス環境で常に動作しています。
