ローカル AI スイート
貴社のネットワーク内で動く 生成 AI。
3 つのコンポーネント — AI Server、AI Client、AI Admin Console — を貴社の環境内に完全に展開。プロンプト、文書、モデル出力、監査ログがネットワーク外に出ることはありません。クラウド LLM プロバイダーを使えないコンプライアンス重視の業種向けに設計。
アーキテクチャ
エンドツーエンドでオンプレミス
AI Server は貴社が制御するハードウェア(オンプレミス GPU、プライベートクラウド、エアギャップラボ)で生成モデルをホスト。AI Client は各ワークステーションで動作し、貴社のネットワーク経由で AI Server に接続。AI Admin Console は IT にライセンス、登録、ポリシー、監査の統一管理画面を提供。実行時にどのコンポーネントもパブリックインターネットに到達する必要はありません。
比較
クラウド AI と ローカル AI スイート
| 懸念事項 | パブリッククラウド LLM | ローカル AI スイート |
|---|---|---|
| プロンプトの行き先 | ベンダーの API へ送信。 | 貴社ネットワーク内の AI Server へ。 |
| 文書の行き先 | ベンダー(または管理するベクター DB)にアップロード。 | 貴社ストレージに留まる、検索はローカル。 |
| データ residency | ベンダーのリージョン依存 — 契約ごとに再確認が必要。 | サーバーを設置した場所。それだけ。 |
| トークン単位コスト | 呼び出しごとに課金、利用量とともに増加。 | ハードへの設備投資、限界利用は実質無償。 |
| エアギャップ・オフライン利用 | 不可。 | デフォルトで対応。 |
| 監査・コンプライアンスのエビデンス | ベンダーのレポートに依存。 | ログとポリシーは貴社 IT 環境内。 |
展開とコンプライアンス
規制された環境のために設計
実行場所
- オンプレミス GPU サーバー(Linux または Windows)。
- 貴社のプライベートクラウドテナント — AWS、Azure、GCP その他。
- エアギャップ・オフラインのラボ(実行時にインターネット不要)。
お客様が選ぶ理由
- データ residency:データはサーバーを設置した場所に物理的に留まる。
- 監査:ログは貴社 IT 環境にあり、ベンダー側にはない。
- コスト:従量課金ではなく予測可能なハードウェア CAPEX。
- カスタムモデル:弊社未提供のオープンウェイトモデルも実行可能。
貴社の展開について話しましょう
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