ローカルLLM構築・運用サービス

オンプレミス環境で実現する安全な生成AI活用

ローカルLLM(ローカル生成AI・ローカル大規模言語モデル)を活用することで、生成AIを安全かつカスタマイズ可能な環境でご利用いただけます。社内のネットワーク環境で稼働し、業務効率化と高いセキュリティを実現します。

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ローカルLLMシステム

生成AI、こんなお悩みはありませんか?

社外サーバーの生成AIを利用したくない。

生成AIやRAG、AIエージェントは自社システムとして進化させたい

会話内容やアップロードデータが学習に使われないか不安

でもやはり・・これからは生成AIを利用しなくては!

ビジネスパーソン
その悩み、

ローカルLLMで解決します!

ローカルLLMとは

組織内・企業内のネットワークだけで稼働する
生成AIシステム

ローカルLLM(ローカル生成AI・ローカル大規模言語モデル)とは、クラウド環境ではなく、組織内ネットワーク等のローカル環境で動作する大規模言語モデル(LLM)です。クラウドに情報が流れる外部の生成AIを契約せずに利用できる点で、安全面やカスタマイズ性で大きなメリットがあります。

クラウド型LLM

ローカルLLMだけでなく、ご希望によりクラウド型LLMも併用が可能!

OpenAI
Azure OpenAI
Amazon Bedrock
Anthropic Claude
Google Gemini

※学習には利用されないと各ベンダーが明言していますが、
API利用時には組織外ネットワークに情報自体は流れます。

ローカルLLM

組織外ネットワークに情報が流れません!

  • Llama
  • Gemma
  • Mistral
  • Deepseek(検証中)等

株式会社メタバーズの「ローカルLLM構築運用サービス」

AIセキュリティ

セキュアな運用

ローカルLLMは、組織内ネットワーク上で稼働し、データが外部に流れることがありません。このセキュリティ特性により、企業は機密データを安心して管理できます。データ漏洩や不正アクセスを防止し、業務に不可欠な情報を守ります。さらに、セキュリティプロトコルの強化により、常に最新の脅威に対応する準備が整っています。

特に、金融機関や医療機関のように、高いセキュリティ基準が求められる業界では、ローカル環境での運用が必須です。当社の情報セキュリティマネジメントシステムはGCERTIにてISO27001:2022の認定を受けています

カスタマイズ可能なAIシステム

カスタマイズ可能

ローカルLLMには専用のWEBチャット画面が付属します。これらは、業務の要件に合わせてカスタマイズ可能です。お客様の業務プロセスに最適化された生成AIの提供により、効率的な作業環境を実現します。例えば、自社データをRAGやAIエージェントで活用することで、精度の高い回答処理を実行できます。

また、必要に応じて外部システムやデータベースと連携することも可能で、業務の自動化や効率化を進めるための最適なソリューションを提供します。これにより、AIの導入をさらに深く、広範囲にわたる業務領域で活用できます。

コスト効率

コスト効率

ローカルLLMの導入により、従来のクラウド型AIサービスに比べて大幅なコスト削減が可能です。人数に関わらず組織全体の利用負荷をもとに月額固定の料金で運用でき、予測可能なコストで高度なAI機能を利用できます。これにより、業務の規模に合わせた柔軟な運用が可能になります。

また、最適化された運用により、過剰なリソースを削減し、無駄な支出を減らすことができます。特に予算に制限がある企業にとって、コスト効率が非常に重要なポイントとなります。

主な利用シーン

文書作成、要約、画像生成

社内での文書作成、要約など

ローカルLLMを活用することで、企業内で日常的に行う文書作成やレポート作成、契約書の要約などの業務が大幅に効率化できます。例えば、会議の議事録作成や、複雑なレポートの内容を要約し、迅速に業務を進めることが可能です。

アイディア出し、たたき台、壁打ち相手

アイディア出し、壁打ち相手

ローカルLLMは、アイディア出しやブレインストーミングにおいても強力な支援を提供します。例えば、プロジェクトの初期段階でのアイディア出しや、具体的な提案のためのたたき台作成に役立ちます。

組織内ナレッジ文書

組織内ナレッジ文書からの情報確認

組織内に蓄積されたナレッジや過去の文書を効果的に活用するために、ローカルLLMは非常に役立ちます。社内マニュアルや報告書、過去の議事録などから必要な情報を抽出し、自動で整理・文書化することが可能です。

ご参考事例

事例:A社様

STEP1

完全オンプレミスの社内サーバー内にローカルWEBチャットを導入しカスタマイズして生成AIと連動。
また、社内共通ID基盤と接続してシングルサインオン対応。

STEP2

現在、社内全面導入に向けた講習を進行しつつ、RAG+ローカルLLM+AIエージェントを検討中

その他の実績

この他、株式会社メタバーズは京都府等公共機関での生成AI活用を支援するなど、生成AIやチャットボットに関する豊富な実績と経験を保有しています。ISO27001:2022(ISMS)認定のもと、様々な組織形態に応じたカスタマイズによるサービス提供が可能です。

パートナー・代理店募集

共に成長するパートナーを募集しています

全国の企業や自治体、各種組織へのローカルLLM導入を支援していただける企業様を募集しています。私たちが技術開発とリモートサポートに注力し、パートナー企業様には導入支援やローカルサポートを担っていただく、相互補完的な協業を目指しています。

Win-Winの関係構築

技術力と営業力を掛け合わせ、共に成長できる関係を築きます。充実した収益モデルと技術サポートで、パートナー様の事業拡大をバックアップします。

充実した技術サポート

システム開発やアップデート、技術的な課題解決は当社が全面的にサポート。パートナー様は顧客との関係構築に集中していただけます。

成長市場への参入

急成長する生成AI市場において、セキュアなローカルLLMという差別化された製品で、新たなビジネスチャンスを創出できます。

まずはお気軽にご相談ください

パートナーシップに関する詳細な説明や収益モデルについて、個別にご説明させていただきます。

パートナー募集についてのお問い合わせ

料金プラン

基本プラン

お問い合わせ下さい
  • ローカルLLM基本構築
  • Webチャット機能
  • 基本RAG機能
  • 初期設定サポート

運用サポート・伴走支援

お問い合わせ下さい
  • システム運用監視
  • アップデート対応
  • サポート
  • 定期メンテナンス

オプション

お問い合わせ下さい
  • カスタムRAG構築
  • カスタムAIエージェント構築
  • 他カスタマイズ対応
  • 追加機能開発

よくあるご質問

Q. ChatGPTなどの生成AIと比べて、ローカルLLMは賢くはないのでは?
A. はい、一般的に賢さの精度はクラウド型のLLMが進んでいます。ただし約半年〜1年くらい遅れの範囲でローカルLLMの精度向上も進んでいますので、日常利用に耐えうる精度になってきていると考えられます。
Q. 他にChatGPTとどう違いますか?
A. 以下の点が主な違いとなります:
  • 組織専用サーバーで安全安心に運用可能であること
  • 組織専用サービスとしてカスタマイズ進化が可能である点
  • ローカルLLMに加え、クラウド型のChatGPT以外の生成AI(Gemini、Anthropic等)がご利用頂ける点
  • 料金体系(SaaS型の場合は利用頻度の多少に関わらず、全てのアカウントが一律で月額3000円など。当社サービスは原則固定の保守サポート料金+サーバー料金)に大きな差が有ります
すべて当社のローカルLLM構築運用サービスの大きな利点です。
Q. 他社SaaSのChatGPTクローンサービスとどう違いますか?
A. 主な違いは以下の通りです:
  • 組織専用サーバーで安全安心に運用可能であること
  • 組織専用サービスとしてカスタマイズ進化が可能である点
  • 料金体系(SaaS型の場合は利用頻度の多少に関わらず、全てのアカウントが一律で月額数千円など。当社サービスは原則固定の保守サポート料金+サーバー料金)に大きな差が有ります
すべて当社のローカルLLM構築運用サービスの大きな利点です。
Q. クラウド型を併用した場合、生成AIの利用データはChatGPT等の学習に利用されませんか?
A. 学習に利用されないと明言されているAPIを利用します。また、Azure OpenAIでの安全な運用、更には貴社専用サーバでの運用など、他サービスと比較して更に安心安全に生成AIをご利用頂けます。ですが社外ネットワークをデータが流れることは確かですので、ご心配の場合はローカルLLMのみのご利用をおすすめ致します。
Q. RAGやAIエージェントもローカル・オンプレミスで動作しますか?
A. はい、データベースやナレッジDB構築等も全てローカル環境で行い、ローカルRAG、ローカルAIエージェントとして、クラウドサービスを使わずに生成AIをご活用いただけます。
Q. ひとりあたりの料金はいくらくらいになりますか?
A. ひとりあたりのご利用頻度にもよりますが、100人程度の利用を想定したサーバーで月額2000円程度で貴社専用のサービスがご利用できる試算が可能です。より多くの方が所属する組織ではさらに効率的な運用コストとなります。

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