ローカル環境で稼働する生成AIソリューション
ローカル環境で実現する「DataGuard AI」
安全性・効率性・コストパフォーマンスを両立させた、ATD InnosolutionsのローカルLLMソリューション「DataGuard AI」。
医療、金融、製造業など、機密データを扱う企業の課題を解決し、ビジネスを次のステージへ。
なぜ、ローカル環境のLLMが必要なのか？
企業が生成AI導入に抱える「データ保護」と「運用コスト」の課題を解決するために、ATD Innosolutionsは、ローカル環境で動作するAIソリューションを開発しました。
- データセキュリティの確保
すべてのデータを社内環境で保管し、外部クラウドへの依存を排除。業界規制やコンプライアンス要件に対応します。 - 業界特化型のカスタマイズ
自社データでのファインチューニング（追加学習）が可能。専門的なアウトプットを提供し、競争優位性を高めます。 - コスト効率の向上
クラウド型AIのAPI利用料に比べ、初期投資後のランニングコストを抑え、長期的なコスト削減を実現します。
クラウドLLMとローカルLLMの比較
| 項目 | クラウドLLM | ローカルLLM |
|---|---|---|
| 業界特化型の カスタマイズ | カスタマイズの方法やレベルには限界や条件がある | 専門的なトレーニングデータを提供すれば、迅速に業界特化型の調整が可能 |
| データアクセス | インターネット接続が必要で、クラウド上のAPIを通じて利用 | オフラインで利用可能。インターネット接続不要 |
| コスト | 使用量に応じた課金（サブスクリプションや従量課金モデル） | 初期ハードウェアコストが高いが、長期的に利用コストを抑えられる |
| セキュリティ プライバシー | データがクラウドに送信されるため、セキュリティやプライバシー対策が必要 | データが外部に送信されないため、高いプライバシーを確保 |
| 依存性 | サービス提供者に依存。運営停止やポリシー変更の影響を受けやすい | 独自運用が可能で、外部サービスに依存しない |
LLMの選択基準
- クラウドLLMは、柔軟性や即時性を求めるプロジェクト、リソースが限られている企業や開発者に適する。
- ローカルLLMは、プライバシー重視やオフライン利用が必要なケース、大量のデータを扱う環境でコスト最適化を図る場合に向いている。
ローカルLLMの対象顧客の事例
- 医療業界:
患者データの解析や研究支援で、プライバシー保護を重視しながら、医療の質を向上。 - 金融業界:
市場分析やリスク管理を安全に実施。規制対応を強化しつつ、業務効率化を実現。 - 製造業界:
設計データや生産データを活用し、機密保持を維持しながら生産性を向上。
導入後の具体的な活用シーン
- カスタマーサポート
過去の問い合わせデータを学習したモデルで自動応答を強化。迅速な対応で顧客満足度を向上。 - 法務部門
契約書レビューの自動化で、リスク分析や重要ポイント抽出を効率化。 - 医療機関
診療記録の解析により、診断支援や治療計画の最適化を推進。 - 人事部門
社員フィードバックの分析で、職場環境の改善点や離職リスクを特定。
お客様の声①
「クラウド型AIのリスクを回避しながら、業務効率が格段に向上しました。社内環境での稼働が、信頼性を支えています。」
— 製造業・データ活用部門
お客様の声②
「生成AIの導入に踏み切れなかった課題がすべて解消されました。データを安全に扱いながら、業務の生産性が飛躍的に向上しました。」
— 医療機関・データ解析部門
よくある質問
Q: 導入にはどれくらいの期間が必要ですか？
A: 通常、初期設定から運用開始まで1〜2ヶ月程度です。
Q: 自社の特有データをどのように活用できますか？
A: 貴社のデータでファインチューニングを行い、業務に最適化されたモデルを構築します。
Q: セキュリティの対応は？
A: 完全にローカル環境で稼働するため、クラウド型の生成AIサービスと比較して、データの漏洩リスクは限りなくゼロです。
今すぐ始めるローカルLLMの第一歩
以下のフォームからお問合せください。詳細資料をお送りさせていただきます。