自社を守り、未来を拓く、信頼のローカルLLM
顧客データや製品開発に関わるデータなどを扱う企業からは、「もっと安心して使える生成AIを!」という声が絶えませんでした。
最大の理由は情報漏洩の心配です。個人情報や機密情報の入力がためらわれるため、ChatGPTなどの生成AIには業務の部分的なものしか任せることができなかったのです。
最大の理由は情報漏洩の心配です。個人情報や機密情報の入力がためらわれるため、ChatGPTなどの生成AIには業務の部分的なものしか任せることができなかったのです。
そこで登場したのがローカル環境で動くLLMです。情報漏洩に懸念のあったChatGPTを社内のローカル環境、つまりインターネットに接続されていないLLMに置き換えることで、様々な業務を安心してAIに遂行させられます。
また、LLMモデルの進化によって、ローカルLLMのスペックも向上し、ChatGPTなどと近いパフォーマンスを出すことができます。
また、LLMモデルの進化によって、ローカルLLMのスペックも向上し、ChatGPTなどと近いパフォーマンスを出すことができます。

①機密データの保護
社内環境で完結し、情報漏洩リスクを低減
社内環境で完結し、情報漏洩リスクを低減
②高い制御性・カスタマイズ性
自社の業務や事業内容に特化した学習やバージョン管理が可能
自社の業務や事業内容に特化した学習やバージョン管理が可能
③低レイテンシ・高可用性
ネットワーク遅延を抑え、外部サービス障害の影響を受けにくい
ネットワーク遅延を抑え、外部サービス障害の影響を受けにくい
④長期的なコスト最適化
外部サービス利用料に依存せず、設備投資を自社内で回収可能
外部サービス利用料に依存せず、設備投資を自社内で回収可能
⑤独自データ活用・競争優位の確保
社内ナレッジや顧客データを活用し、高精度なモデルを構築
社内ナレッジや顧客データを活用し、高精度なモデルを構築
⑥法的リスクの最小化
データ管理・運用を自社責任で行うことで、外部契約リスクを低減
データ管理・運用を自社責任で行うことで、外部契約リスクを低減

- やりたいことはChatGPTで可能なのか or OpenAIのAPIで開発が必要なのか?
- ローカルLLMでも対応可能なのか?どのくらいの費用がかかるのか?
- 自分たちのビジネスにChatGPTはどの程度、有効なのか?
上記のような疑問をお持ちの方は、ぜひGPT Masterまでご相談ください。
- 導入コンサルティング
- カスタマイズ
- 継続的サポート
その他、どんな小さなものでもかまいません。生成AIに関わる疑問、質問、ご相談でしたら、何でも承っております。
無料相談も実施しておりますので、詳細についてはお気軽にお問い合わせください。

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