安全性を最優先した
AI 戦略
ON-PREMISE LLM
オンプレミスLLMは
SaaS型のLLMではなく、
自社環境内に専用のLLMを
構築・運用するアプローチです。
データが外部クラウドに出ることなく
金融・製薬・製造など
厳格な法規制にも対応した
安全なAI活用を実現します。
On-Premise LLM Overview
概要
特徴 Secure Large Language Models in Your Own Environment
- “完全に自社管理下の環境” にLLMを構築・運用する方式
- データを一切社外に出さない高いセキュリティ
- 組織ごとのポリシー・ワークフローに合わせた完全カスタマイズが可能
- センシティブ情報（顧客情報、契約書、研究データなど）も安全に処理可能
- 自社固有ドメイン（法律・製造・金融など）に特化したLLM構築
- 量子化・蒸留により推論コストを最適化
全体構築フロー(参考例) Build a Complete AI Workflow in Your Own Environment
On-Premise LLM Concept
概念
Problem なぜオンプレミスLLMが必要か
クラウドSaaS型のLLMは素早く試せる一方で、データが外部に送信されるリスクや
法規制・社内ポリシー上の制約から本番業務への適用が難しいケースが多くあります。
SaaS型LLMの課題
- データは外部クラウドに送信され、完全な情報統制が難しい
- 金融・製薬・公共など、法規制の厳しい業界では利用が制限される
- ベンダー依存度が高く、モデル・設定の細かなカスタマイズが困難
- 利用ログやナレッジの扱いがブラックボックスになりがち
オンプレミスLLMで
解決できること
- すべてのデータを自社環境内に閉じたまま運用できる
- コンプライアンス・監査要件を満たした形でAIを導入可能
- 自社ドメインに特化した高精度なLLMをカスタム構築できる
- 学習データ／ログの保管・ライフサイクルを自社でコントロール
| SaaS型LLM | On-Premise LLM | |
|---|---|---|
| データの所在 | 外部クラウド | 自社環境内で完結 |
| セキュリティ | ベンダーポリシーに依存 | 自社ポリシーに合わせて統制可能 |
| 法規制対応 | 業界によっては利用困難 | 金融・製薬など厳格な業界にも対応 |
| カスタマイズ性 | 制限が多い | モデル・RAG・ワークフローを自由設計 |
Solution 自社環境で完結するLLMプラットフォーム
お客様のオンプレミス環境（データセンター・自社クラウド・閉域網など）に、LLM推論・RAG・マルチモーダル処理を統合した
AI基盤を構築します。
蒸留・量子化・ファインチューニングといった高度な技術により、高精度と低コスト運用を両立します。
蒸留・量子化・ファインチューニングといった高度な技術により、高精度と低コスト運用を両立します。
セキュアなクローズド環境
すべての処理を自社ネットワーク内で完結させることで、機密情報・個人情報・契約情報などを
外部に一切出さない構成を実現します。既存のセキュリティポリシーや監査要件にも対応可能です。
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ドメイン特化LLMの構築
法律・製造・金融など、業界特有の用語・文書構造・業務手順に合わせてモデルをチューニング。
ファインチューニングやRAG設計により、現場で使える高精度な応答を実現します。
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コスト最適化（蒸留・量子化）
蒸留と量子化技術を組み合わせることで、GPU使用量を70〜85%削減しつつ精度を維持。
オンプレ環境でのランニングコストを抑えながら、スケールするAI基盤を構築します。
Core Technology 知識蒸留/量子化/RAG最適化
蒸留（Distillation）により、大規模Teacherモデルから軽量Studentモデルへ知識を転移し、 小規模でも高精度なモデルを実現します。
量子化（Quantization）ではFP32をINT8/INT4へ変換し、推論処理の高速化とメモリ削減を両立。
さらに、Embedding／Rerankingモデルを組み合わせたRAG最適化により、 現場で使える検索精度・応答品質を提供します。
量子化（Quantization）ではFP32をINT8/INT4へ変換し、推論処理の高速化とメモリ削減を両立。
さらに、Embedding／Rerankingモデルを組み合わせたRAG最適化により、 現場で使える検索精度・応答品質を提供します。
閉じた空間で、安全にAIを動かす
AIを“使える形”に仕上げる工程図
On-Premise LLM Use Case
事例
Use Case オンプレミスLLMの活用事例
コンサルティングファーム、法律事務所、製造業など、高いセキュリティと専門性が求められる現場で
オンプレミスLLMが活用されています。
01. マルチモーダルRAG
コンサルティングファーム
表・フローチャート・図版など、テキスト情報が少ないドキュメントにも対応するため、
Qwen2-VLなどのマルチモーダルLLMを活用したRAGシステムを構築。
- POINT 1：従来RAGと比較して精度が15%向上
- POINT 2：量子化によりGPU使用量を70〜80%削減
- POINT 3：専用プロンプトを提供し、ユーザーの活用障壁を大幅軽減
02. 法律特化型LLM
法律事務所
既存大規模言語モデルの蒸留・量子化技術を活用し、法律ドメインに特化したLLMを自社環境に構築。強化学習によりLlama3.3-70Bの法律分野精度を向上。
- POINT 1：自社内のセキュアなナレッジを学習させることに成功
- POINT 2：量子化により推論コストを削減し、日常業務での常用が可能に
- POINT 3：機密性の高い契約書・訴訟資料を外部に出さず学習・活用
03. 製造業向け高精度RAG
製造業
製造業の社内環境に、日本語特有の文脈を理解するようチューニングしたLLMと、
Embedding／Rerankingモデルを組み合わせたRAGシステムを構築。
- POINT 1：日本語特有の言語構造・文化的文脈を理解するモデルを開発
- POINT 2：混合量子化によりGPU使用量を85%削減
- POINT 3：セキュアな社内環境で、高精度なナレッジ検索・QAを実現
導入フロー
STEP1申し込み
PoCを実施して精度を評価し、
導入を決定します。
STEP2準備
読み取りたい帳票を確認し、
稼働準備を進めます。
STEP3テスト
読み取りテストを行い、
その結果を評価し調整します。
STEP4本稼働
対象帳票を「LLM OCR」で
テキストデータ化し、
実際の業務に使用します。
最短1ヶ月で運用開始
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お問い合わせ
貴社のセキュリティポリシー・インフラ環境・業務要件を踏まえた、
最適なオンプレミスLLMアーキテクチャをご提案します。
まずはお気軽にご相談ください。