近年、生成AI（Generative AI）の活用の中でも、とくにオンプレミス環境で自社独自の生成AIを導入する動きが注目されています。
本記事では、オンプレミスでの生成AI活用のポイントと成功事例を紹介し、そのメリットと導入時の注意点について解説します。
オンプレミスとクラウドの違い
一般的なクラウド型の生成AIは、インターネット経由で外部のサービスを利用するため、データを外部に送信する必要があります。
一方、オンプレミス（オンプレ）は、自社内のサーバーやデータセンターでシステムを運用するので、社外にデータを出す必要がありません。オンプレミスなら、データの運用が社内で完結するため、高いセキュリティが確保されます。
オンプレミスでの生成AI活用の3つのメリット
- 高セキュリティ: データが外部に出ないため、機密情報の保護が可能です。
- 低ランニングコスト: 初期投資は必要ですが、長期的にはクラウドの重量課金と比較してコストを抑えられる場合があります。
- 高速処理: 社内ネットワーク内で処理が完結するため、応答速度が速くなります。
とくに注目すべきは、やはり高いセキュリティを確保できることでしょう。オンプレミスの環境なら、個人情報や機密情報を扱う企業でも生成AIを活用しやすくなります。
オンプレミスでの生成AI導入のポイント
生成AIをオンプレミスで導入するためには、以下の3つのポイントを意識すると良いでしょう。
- ユースケースの明確化
- ハードウェア要件の確認
- 業務特化型のカスタマイズ
ポイント1：ユースケースの明確化
導入の第一歩は、目的や期待される成果を具体的にすることです。
たとえば、顧客サポートの効率化、製造工程の品質管理強化、社内文書の生成など、生成AIをどの業務に活用するのかを明確に定義します。そうすることで適切なAIモデルの選定やシステム設計が可能になります。
また、どのようなデータを利用し、どの程度の精度や速度が求められるのかといった要件を洗い出すことも重要です。
ポイント2： ハードウェア要件の確認
生成AIをオンプレミスで運用するには、処理能力が高いGPUを搭載したサーバーや十分なストレージが必要となる場合があります。とくに、大規模なモデルを使用する場合、膨大な計算リソースを確保する必要があるでしょう。
また、電力供給や冷却システムの適切な設計も重要です。初期投資が高額になる可能性があるため、ROI（投資対効果）を事前に評価しておくことが求められます。
ポイント3：業務特化型のカスタマイズ
導入する生成AIモデルを自社業務に特化させるカスタマイズを意識すると良いでしょう。
たとえば、製造業であれば部品名や工程に特化したデータを学習させることで、業務に即した精度の高い結果を得ることができます。
また、モデルの軽量化やチューニングによりオンプレミス環境での運用効率を向上させることも重要です。自社データに合わせたトレーニングを行うと、独自の強みを生かした生成AIを構築できます。
オンプレでの生成AI活用：まとめ
オンプレミスでの生成AI活用は、高いセキュリティやコスト効率、迅速な応答性など多くのメリットがあります。
しかし、導入には明確なユースケースの設定や適切なハードウェアの準備が不可欠です。自社のニーズに合わせた生成AIの活用を検討し、業務効率化や新たな価値創出に繋げていきましょう。
