PKSHA Private AI Agents、社内環境で動くAIエージェントを提供
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株式会社PKSHA Technologyは、オンプレミス型の「PKSHA Private AI Agents」を2026年9月9日に提供開始しました。国産LLMを含むオープンモデルを導入企業の管理環境で動かし、ソースコードや社内文書を外部クラウドへ送信せずに利用します。主な利用場面は、機密性の高い環境でのコーディング支援です。モデルやサーバの選定から構築、導入後の運用改善までを支援します。
ポイント
- 1PKSHA Private AI Agentsが社内ネットワークで処理するオンプレミス型を提供
- 2国産LLMを含むオープンモデルとサーバ構成を、性能・機密性・費用の要件から選定
- 3コーディング支援を主な用途に、モデル選定・構築から運用改善まで対応
社内ネットワーク内で処理を完結
「PKSHA Private AI Agents」は、導入企業のプライベートネットワーク内で処理するAIエージェントです。ソースコードや設計情報、社内文書を外部クラウドへ送信せずに利用します。
PKSHAは、一般的なクラウドサービス型との構成の違いを次のように説明しています。
| 比較項目 | クラウドサービス型 | PKSHA Private AI Agents |
|---|---|---|
| 処理する環境 | 外部クラウド | 導入企業の自社管理環境 |
| データの扱い | 外部クラウドへ送信して処理 | 社内ネットワーク内で処理 |
| モデルの継続・更新 | サービス提供側のモデル変更・提供終了の影響を受ける | 自社の判断とペースで継続利用・更新 |
規制や社内ルールでクラウド利用が制限される企業を想定した構成です。情報の管理要件に合わせて、利用環境を検討できます。
モデルとサーバを業務要件に合わせて選定
国産LLMを含む複数のオープンモデルから、性能・セキュリティ・コストの要件に応じて選定します。必要なモデルの規模とGPUなどのサーバ構成を一体で提案します。
推論の高速化には、軽量モデルが応答の続きを先読みし、本体モデルが検証する「投機的デコーディング」を使用します。モデルの数値表現を圧縮する「量子化」も併用し、必要なGPUメモリを抑える設計です。
発表では、具体的な応答速度の比較値、必要なGPU構成、利用料金は示されていません。
企業の開発ルールに合わせ、運用改善まで支援
コーディングに利用する場合は、企業のコーディング規約、レビュー観点、開発プロセスなどを取り込んでエージェントを構築します。自社の業務標準に合った出力を得るための調整を行います。
PKSHAは、モデル選定、推論基盤の構築、エージェント設計、導入後の運用改善を支援します。企業内のAI・インフラ人材が十分でない場合も含め、業務と利用環境に合わせて導入を進めるサービスです。
機密性の高い開発現場を主な対象に
現在の主な利用場面は、ソースコードや設計情報を外部に出せない環境でのコーディング支援です。想定する領域は次のとおりです。
| 領域 | 想定する開発業務 |
|---|---|
| 金融機関 | 基幹系・市場系の大規模コードベースを保守し、制度・業務要件の変更に対応 |
| 製造業 | 外部接続を制限する環境で、工場設備や製品のソフトウエアを開発・改善 |
| 医療・ヘルスケア | 患者情報などを扱い、厳格なセキュリティポリシーが求められる開発 |
機密文書の要約・検索や社内ナレッジの活用、このエージェントを組み込むAIソリューション開発にも対応します。
業務領域ごとの特化モデルやエージェントテンプレートは、今後順次展開する計画です。
Q&A
Q. PKSHA Private AI Agentsとは何ですか？
A. 国産LLMを含むオープンモデルを企業の管理環境で動かすAIエージェントです。外部クラウドへ機密情報を送らずに利用します。
Q. どのような業務を想定していますか？
A. 金融・製造・医療などの機密性が高い開発環境で、コーディング支援を主に想定しています。文書の要約や検索にも対応します。
Q. 導入後の支援も受けられますか？
A. PKSHAがモデル選定、推論基盤の構築、エージェント設計に加え、導入後の運用改善まで支援します。
関連リンク
O!Productニュース編集部からのコメント
社内のコーディング規約やレビュー観点を取り込めます。機密性の高い開発を担当する情報システム部門が、既存ルールに合うAI支援を検討する際の選択肢になりそうです。
引用元：PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
