ローカルLLM構築支援

最大の違いは、データの送信先です。クラウドの生成AIサービスは入力内容が外部の事業者のサーバーで処理されますが、ローカルLLMは自社が管理する環境の中だけで処理が完結します。そのため、社外に出せない機密情報や個人情報も扱えます。

いずれも、自社が管理する環境でLLMを動かすという点では同じ意味で使われます。自社の設備に置くことを強調する場合は「オンプレミスLLM」、社内向けの利用を強調する場合は「社内LLM」、自社専用の閉域環境であることを強調する場合は「プライベートLLM」と呼ばれることが多く、デフィデではこれらをまとめて「ローカルLLM」として構築を支援しています。

汎用的な性能では最先端のクラウドモデルが優位な場面もあります。一方で、社内文書の検索・要約など用途を絞った業務では、適切なモデル選定とRAG（検索拡張生成）を組み合わせることで、実用的な精度を得られるケースが多くあります。PoCで実データを使って検証してから判断いただけます。

利用するモデルの大きさ、同時に使う人数、求める応答速度によって大きく変わります。要件定義の段階で利用規模を伺い、必要なGPU構成を試算します。初期投資を抑えたい場合は、プライベートクラウド型で始める方法もあります。

はい、連携できます。RAG（検索拡張生成）の仕組みで、ファイルサーバーやデータベース、業務システムのデータを参照して回答します。部署や役職ごとの閲覧権限を考慮した設計も可能です。

構成によって異なりますが、プライベートクラウド型で1〜3か月、オンプレミス型・ハイブリッド型で3〜6か月が目安です。まずはPoCで小さく検証することをおすすめしています。

はい、お任せいただけます。運用体制の設計、回答精度のモニタリング、新しいモデルへの更新、用途の追加まで継続して支援します。

はい、ご相談いただけます。「ローカルLLMが自社に合うのかわからない」という段階から、現状の課題とデータの状況を伺い、最適な進め方をご提案します。