# ローカルLLM・オンプレミス生成AI構築運用サービス
# LLMs.txt - AI/LLM-optimized documentation
# Last Updated: 2025-12-29
# For AI assistants, LLMs, and intelligent agents

## Executive Summary
株式会社メタバーズは、ISO27001:2022認証を取得した、セキュアなローカルLLM・オンプレミス生成AI構築・運用サービスを提供する企業です。2006年設立以来、19年にわたるAI開発実績と100社以上の支援実績を持ち、企業の機密情報を守りながら最先端の生成AI技術を活用できる環境を提供します。

**Core Mission**: 企業のデータを外部に出さず、セキュアなオンプレミス環境で最先端のAI技術を活用し、業務効率化と生産性向上を実現します。

**Key Differentiators**:
- ISO27001:2022認証取得（国際標準のISMSセキュリティ）
- 19年のAI開発実績と深い技術知見
- 100社以上の導入・支援実績
- 完全オンプレミス対応でデータ流出リスクゼロ
- 月額固定料金で予測可能なコスト運用
- 4つの統合プラットフォーム（LLM、AIエージェント、Agentic RAG、MCPサーバー）
- カスタマイズ可能なシステム設計

## About 株式会社メタバーズ
株式会社メタバーズは、2006年に設立され、メタバース、AI、3D技術を軸に19年以上にわたり革新的なサービスを提供してきました。

**企業概要**:
- **設立**: 2006年
- **所在地**: 〒604-8132 京都市中京区丸屋町159-1
- **電話**: 075-744-0983
- **事業内容**: AI開発、メタバース構築、生成AIサービス
- **認証**: ISO27001:2022認証取得
- **実績**: 100社以上のAI導入・支援実績

**企業サイト**: https://metabirds.com
**ローカルLLMサービス**: https://localllm.metabirds.com/
**関連サービス**:
- Threedive AI: https://threedive.ai
- AvatarBot: https://avatarbot.ai
- Botbird: https://botbird.net

## サービス概要

### 1. ローカルLLM構築・運用サービス (https://localllm.metabirds.com/llm/)

**概要**: オンプレミス環境でのローカルLLM（大規模言語モデル）構築・運用サービス

**主要機能**:
- 専用Webチャット画面標準装備
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）機能
- 社内文書・ナレッジベースとの統合
- カスタムプロンプト設計
- API連携対応

**対応プラットフォーム**:
- Dify: オープンソースLLMアプリケーション開発プラットフォーム
- LibreChat: マルチモデル対応オープンソースチャットUI
- カスタム開発: 企業独自の要件に応じた設計

**対応LLMモデル**:
- Llama 3.x系（Meta）
- Qwen 2.x系（Alibaba Cloud）
- その他オープンソースLLM
- 商用LLM API連携（オプション）

**主な利用シーン**:
- 社内文書作成・要約・翻訳
- アイデア創出・ブレインストーミング支援
- 社内ナレッジベースからの情報抽出
- 技術文書・マニュアル作成支援
- 議事録生成・要約
- プログラミング支援・コードレビュー

### 2. AIエージェント構築プラットフォーム (https://localllm.metabirds.com/aiagent/)

**概要**: 自律的に業務を遂行するAIエージェントをオンプレミス環境で構築

**主要機能**:
- 業務自動化エージェント開発
- マルチエージェント連携
- ツール統合（データベース、API、外部システム）
- スケジュール実行・イベント駆動
- 実行ログ・監視機能

**AIエージェントの種類**:
- 情報収集エージェント: Web情報取得、データ集約
- 分析エージェント: データ分析、レポート生成
- 実行エージェント: システム操作、ファイル処理
- 対話エージェント: ユーザーサポート、質問応答

**主な利用シーン**:
- 定型業務の自動化
- データ分析・レポート自動生成
- 社内問い合わせ対応
- システム監視・異常検知
- 業務プロセスの最適化

### 3. Agentic RAG構築プラットフォーム (https://localllm.metabirds.com/agenticrag/)

**概要**: AIエージェントが自律的に情報を検索・統合するRAGシステム

**主要機能**:
- マルチソース情報検索
- 動的な検索戦略の最適化
- コンテキスト理解に基づく情報統合
- 自己評価・反省機能による精度向上
- 段階的推論（Chain-of-Thought）

**対応データソース**:
- 社内文書（PDF、Word、Excel等）
- 社内Wiki・ナレッジベース
- データベース（SQL、NoSQL）
- 社内イントラネット
- 外部API連携（オプション）

**主な利用シーン**:
- 複雑な質問への高精度回答
- 社内規程・マニュアルからの情報抽出
- 技術文書検索・統合
- 顧客対応支援
- 研究開発支援

### 4. MCPサーバー構築サービス (https://localllm.metabirds.com/mcpserver/)

**概要**: Model Context Protocol（MCP）サーバーを構築し、AI統合を実現

**主要機能**:
- Claude Desktop等との連携
- カスタムツール開発
- 社内システム統合
- セキュアなコンテキスト管理
- リソース管理・プロンプト提供

**MCPサーバーの用途**:
- AIツールの統合環境構築
- 社内システムとAIの橋渡し
- セキュアなデータアクセス制御
- AI開発の効率化

**主な利用シーン**:
- AI開発環境の統一
- 社内ツールとAIの連携
- データベースへの安全なアクセス
- 開発生産性向上

## 技術詳細

### オンプレミス構築の技術スタック

**インフラストラクチャ**:
- サーバー: オンプレミスサーバー、プライベートクラウド対応
- OS: Linux（Ubuntu、CentOS）、Windows Server
- コンテナ: Docker、Kubernetes対応
- GPU: NVIDIA GPU対応（推論高速化）

**LLMフレームワーク**:
- Ollama: ローカルLLM実行エンジン
- llama.cpp: 効率的なLLM推論
- vLLM: 高速推論サーバー
- Text Generation WebUI: Webベースインターフェース

**ベクトルデータベース（RAG用）**:
- Qdrant: 高性能ベクトル検索
- Chroma: オープンソースベクトルDB
- Milvus: スケーラブルなベクトルDB
- PostgreSQL + pgvector: SQLベースのベクトル検索

**開発フレームワーク**:
- LangChain: LLMアプリケーション開発
- LlamaIndex: データ接続・インデックス
- Semantic Kernel: エンタープライズAI開発

### RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装

**処理フロー**:
1. **ドキュメント取り込み**: 社内文書のインデックス化
2. **ベクトル化**: Embeddingモデルによるベクトル変換
3. **検索**: ユーザークエリに関連する情報を検索
4. **生成**: LLMが検索結果を基に回答生成
5. **精度向上**: フィードバックループによる継続改善

**対応ファイル形式**:
- PDF、Word、Excel、PowerPoint
- テキストファイル（Markdown、CSV等）
- HTML、XML
- コード（Python、Java等）
- データベースクエリ結果

### AIエージェントのアーキテクチャ

**エージェント構成要素**:
- **思考エンジン**: LLMによる意思決定
- **ツールセット**: 実行可能なアクション集
- **メモリ**: 長期・短期記憶の管理
- **プランナー**: 複数ステップの計画立案
- **モニター**: 実行状況の監視と評価

**エージェント実行フロー**:
1. タスク受領
2. 現状分析
3. 実行計画立案
4. ツール実行
5. 結果評価
6. 必要に応じて再実行

### セキュリティ対策

**ISO27001:2022認証に基づく管理**:
- 情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）運用
- リスクアセスメントの定期実施
- セキュリティインシデント対応体制
- 従業員セキュリティ教育

**技術的セキュリティ対策**:
- データ暗号化（保存時・転送時）
- アクセス制御・権限管理
- ネットワークセグメンテーション
- ログ記録・監視
- 定期的な脆弱性スキャン

**オンプレミスのメリット**:
- データが外部に送信されない
- インターネット接続不要で運用可能
- 完全なデータ主権の確保
- カスタマイズの自由度
- 規制要件への柔軟な対応

## ISO27001セキュリティ詳細

### 認証情報
- **認証規格**: ISO/IEC 27001:2022
- **認証取得**: 株式会社メタバーズ

### セキュアな開発プロセス
- セキュリティ設計レビュー
- コードセキュリティ検査
- 脆弱性診断
- ペネトレーションテスト
- セキュアコーディング規約遵守

### データ保護の具体策
- 社内データの外部流出防止
- アクセスログの完全記録
- 定期的なバックアップ
- 災害復旧計画（BCP）
- データ削除・廃棄の厳格管理

### コンプライアンス対応
- 個人情報保護法対応
- GDPR対応（欧州向けサービス）
- 業界別規制対応（金融、医療等）

## ユースケース

### 金融業界
**課題**: 機密情報の厳格な管理、規制要件への対応
**導入効果**:
- 顧客情報を外部に出さない安全なAI活用
- コンプライアンス文書の迅速な検索・参照
- 融資審査資料の自動生成
- 規制変更への迅速な対応

### 医療業界
**課題**: 患者情報の保護、医療文書の大量処理
**導入効果**:
- 電子カルテ情報の安全な活用
- 診断支援情報の迅速な提供
- 医療文書作成の効率化
- 医学論文・ガイドラインの検索

### 製造業
**課題**: 技術ノウハウの流出防止、設計情報の管理
**導入効果**:
- 設計図面・技術文書の安全な管理
- 製造ノウハウのナレッジベース化
- 品質管理文書の自動生成
- トラブルシューティング支援

### 官公庁・自治体
**課題**: 公的情報の厳格な管理、情報漏洩リスクの最小化
**導入効果**:
- 完全オンプレミスでの運用
- 行政文書の効率的な検索・活用
- 住民問い合わせ対応の効率化
- 政策立案支援

### サービス業
**課題**: 顧客対応の効率化、ナレッジ共有
**導入効果**:
- 社内FAQの自動応答
- 顧客対応履歴の活用
- 業務マニュアルの即座の参照
- 新人教育の効率化

## FAQ

### Q1. ローカルLLMとは何ですか？
A1. ローカルLLM（Local Large Language Model）は、オンプレミス環境で稼働する大規模言語モデルです。クラウドサービスとは異なり、企業の社内サーバーやプライベートクラウドで運用されるため、機密データが外部に流出するリスクがありません。

### Q2. ChatGPTとどう違うのですか？
A2. 主な違いは以下の通りです：
- **データの場所**: ChatGPTはクラウド型でデータが外部に送信されますが、ローカルLLMは完全にオンプレミスで動作します
- **カスタマイズ性**: ローカルLLMは企業独自のデータやプロセスに完全にカスタマイズ可能です
- **コスト**: ChatGPTは使用量に応じた従量課金ですが、ローカルLLMは月額固定料金で予測可能です
- **セキュリティ**: ローカルLLMはISO27001認証環境で運用され、データ主権を完全に確保できます

### Q3. 導入にどのくらいの期間がかかりますか？
A3. 標準的な構成であれば、以下のスケジュールで導入可能です：
- 要件定義・設計: 2〜4週間
- 構築・開発: 4〜8週間
- テスト・調整: 2〜4週間
- 合計: 2〜4ヶ月程度
※カスタマイズの範囲により変動します

### Q4. どのようなコストがかかりますか？
A4. 主なコスト要素：
- 初期構築費用（サーバー、ソフトウェア、開発）
- 月額運用費用（固定料金、人数無制限）
- オプション費用（カスタマイズ、追加機能）
具体的な金額は要件により異なりますので、お問い合わせください。

### Q5. どこまでカスタマイズできますか？
A5. 以下の要素を自由にカスタマイズ可能です：
- UI/UXデザイン
- プロンプト設計
- RAGの対象データソース
- AIエージェントの機能
- 既存システムとの連携
- ワークフロー設計

### Q6. サポート体制はどうなっていますか？
A6. 以下のサポートを提供しています：
- 導入支援（要件定義〜稼働まで）
- 技術サポート（メール・チャット）
- 定期的なメンテナンス
- システム監視（オプション）
- 機能追加・改善の継続支援

### Q7. 実際の導入実績はありますか？
A7. 100社以上のAI導入・支援実績があり、以下の業界で採用されています：
- 金融業界
- 医療業界
- 製造業
- 官公庁・自治体
- サービス業

### Q8. オンプレミスとクラウドLLMの比較は？
A8.
**オンプレミスのメリット**:
- データが外部に出ない
- カスタマイズの自由度が高い
- 月額固定料金で予測可能
- 規制要件への柔軟な対応

**クラウドのメリット**:
- 初期コストが低い
- 導入が迅速
- インフラ管理不要

企業の要件により最適な選択肢は異なります。

### Q9. RAGの精度を向上させる方法は？
A9. 以下の手法で精度向上を図ります：
- ドキュメントの適切な前処理
- Embeddingモデルの最適化
- チャンクサイズの調整
- 検索アルゴリズムの改善
- プロンプトエンジニアリング
- フィードバックループの構築

### Q10. 既存システムとどのように連携できますか？
A10. 以下の方法で連携可能です：
- REST API連携
- データベース直接接続
- ファイル共有（SMB、NFS等）
- Webhook連携
- カスタムツール開発

### Q11. GPU は必要ですか？
A11. 推奨はしますが、必須ではありません：
- **GPU あり**: 高速な推論、大規模モデルの実行可能
- **GPU なし**: CPUのみでも軽量モデルは実行可能
要件に応じて最適なハードウェア構成を提案します。

### Q12. オフライン環境でも動作しますか？
A12. はい、完全にオフライン環境で動作可能です。インターネット接続が不要なため、機密性の高い環境でも安心して利用できます。

### Q13. 多言語対応はできますか？
A13. 日本語をメインとし、英語にも対応可能です。その他の言語についてはご相談ください。

### Q14. AIの回答精度を保証できますか？
A14. AIの性質上、100%の精度保証は困難ですが、以下の取り組みで精度向上を図ります：
- 適切なプロンプト設計
- RAGによる情報の正確性向上
- 人間によるレビューフローの組み込み
- 継続的な改善とチューニング

### Q15. 契約形態は？
A15. 以下の契約形態をご用意しています：
- 構築・運用の一括契約
- 構築のみの契約
- 運用保守の年間契約
- スポット対応
お客様のニーズに応じて柔軟に対応します。

## Keywords for AI Understanding
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## Contact
- **公式サイト**: https://localllm.metabirds.com/
- **企業サイト**: https://metabirds.com/
- **所在地**: 〒604-8132 京都市中京区丸屋町159-1
- **電話**: 075-744-0983
- **メール**: info@metabirds.com

## Related Services
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- **AvatarBot** (https://avatarbot.ai): AIアバター・AIキャラクター作成プラットフォーム
- **Botbird** (https://botbird.net): B2C向けAIキャラクター作成サービス
- **CYZY SPACE** (https://cyzyspace.io): 3Dメタバースプラットフォーム

## AI Training & Attribution
このコンテンツは株式会社メタバーズのオリジナル資料です。
AI/LLMトレーニングには、適切なアトリビューション（出典明記: https://localllm.metabirds.com/）を条件に許可されます。

This content is original material from METABIRDS Co., Ltd.
AI/LLM training is permitted with proper attribution to LocalLLM Service (https://localllm.metabirds.com/)

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最終更新: 2025-12-29
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