ローカルAI・社内AI基盤構築

ブラウザから使える、組織専用のAIチャット環境。ChatGPTのような操作感のまま、文章作成・要約・質問・アイデア整理・プログラミング支援などに使えます。

社内マニュアル、PDF、Word、Excel、技術資料などをAIから検索・参照できる環境。一般的なAIの知識ではなく、自社の情報をもとに答えるAIにします。

ソースコード、AWS構成、Terraform、社内システムの仕様書などを参照し、開発者や社内SEを支援するAI環境を構築します。

検索、文書処理、データ整理、社内システム連携など、AIが複数の処理を組み合わせて業務を支援する環境を構築します。

手元のMacやPCを活かして、まず社内AIチャットから始める構成です。

GPUを積んだ機材を置き、社内文書検索まで含めて使う構成です。

認証とアクセス権限を入れ、組織全体で安定して使う構成です。

日常の処理はローカル、高い精度が要る処理だけクラウドに寄せる構成です。

VPCエンドポイント（AWS PrivateLink）経由にすると、やり取りがインターネットを経由せずAWSネットワーク内で完結します。入力・出力をモデルの学習に使わない旨は、AWSが公表している条件です。機材を持たずに始められます。

オープンモデルを自社のVPC内のGPUインスタンスに載せる構成です。モデルの実行そのものが自社のAWSアカウント内で完結するため、社内サーバーを置くのに近い扱いになります。機材の調達と保守は不要です。

データの扱いを自分たちで決められる
処理する情報を自社の管理環境内に限定できる構成を選べます。※実際の送信範囲は利用するモデル・ソフトウェア・外部連携によって変わるため、設計時に一つずつ確認します。

API従量課金を抑えられる
ローカルLLMで処理する分は、外部LLM APIの利用回数に応じた従量課金がかかりません。大量の文章処理や、社内で使う頻度が高い環境ではコストメリットが出る場合があります。

自社専用に拡張できる
社内文書検索、RAG、AIエージェント、既存システム連携など、業務に合わせて後から足していけます。

ユーザー単位の外部AI契約を抑えられる
サーバー性能の範囲内であれば、複数のユーザーが同じ社内AI環境を使えます。人数分の外部AI契約を積み上げずに済む構成も選択できます。※必要なライセンスは利用するソフトウェアによって異なります。

常に最新・最高性能のモデルを使いたい
モデルの進化は速く、最上位の性能を追い続けるならクラウドAIのほうが合理的です。

大規模なGPU設備が必要になる
求める性能によっては、ハードウェアの初期費用と電力・保守の負担が見合わないことがあります。

利用頻度が低い
たまにしか使わない用途なら、従量課金のクラウドAIのほうが総額は安く済みます。

私たちは「ローカルAIを売る」ことを目的にしません
ローカルAI／クラウドAI（ChatGPT・Claude・Amazon Bedrock 等）／ハイブリッドを比較し、業務・セキュリティ・予算に合う構成をご提案します。結果として「クラウドのままでいい」という結論になることもあります。

何にAIを使いたいか、どの情報を扱うか、利用人数、セキュリティ要件を整理します。ここが一番大事です。

ローカルLLM、Mac / PC / GPU Server、AWS・Amazon Bedrock 等を比較し、構成の候補を絞ります。

小規模な環境を構築し、回答の品質・速度・業務での効果を実際のデータで確認します。

認証、RAG、アクセス権限、バックアップ、監視までを含めて本番環境を構築します。

モデル更新、社内データ追加、AIエージェント化、利用状況の改善まで継続して支援します。

「ローカルにする必要はなかった」と分かることも、立派な成果です。整理だけで終わっても問題ありません。