Uravation、クラウドAIが使えない企業向けローカルLLM導入支援を開始
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株式会社Uravationは、クラウド型AIの利用が制限されている企業向けに「ローカルLLM導入支援」を開始しました。社内のGPUサーバーで大規模言語モデルを動かす構成を軸に、要件確認、PoC、環境構築、運用引き継ぎを支援します。情報システム部門とデータの扱いやアクセス制御を確認し、実データで性能を検証してから構築を判断します。料金は個別見積もりで、GPU機材は別途実費です。
ポイント
- 1クラウドAIの利用が制限された企業向けにローカルLLM導入支援を開始
- 2社内GPUや閉域内の業務AIなど、要件に応じた3つの構成を設計
- 3実データを使うPoCで性能を確認し、環境構築と運用引き継ぎへ進む
クラウド利用制限を前提に構成を設計
Uravationによると、情報システム部門の方針でクラウド型AIを利用できない企業や、顧客データ・契約書を扱う業務で承認を得られない企業から相談が寄せられていたといいます。
ローカルLLM導入支援では、モデルを社内のGPUサーバーで動かす構成から設計します。データの扱いとネットワーク要件を確認し、社外へのデータ送信を避ける必要がある業務での利用を検討します。
要件に応じた3つの構成
ネットワーク要件、扱うデータ、予算に応じて、次の3つの構成を設計します。
| 構成 | 主な内容 | 検討する範囲 |
|---|---|---|
| A：オンプレGPUサーバー＋オープンモデル | 社内に設置したGPUサーバーで公開モデルを稼働 | ローカルで動かす基本環境 |
| B：閉域内で動く業務AI | 社内文書の検索・要約、議事録、一次応答などを構築 | 具体的な業務への組み込み |
| C：段階移行 | 機密性の低い業務をローカルで試し、効果を確認 | 要件が許す場合にクラウド併用も検討 |
クラウド併用が前提というわけではなく、企業側の制約に応じて構成を選びます。
要件確認とPoCで性能を検証
初回の要件確認では、ネットワーク分離の範囲、社外に出せないデータの定義、認証・アクセス制御、操作ログの保全、モデルへの学習利用の可否と承認フローを確認します。セキュリティチェックシートへの回答も支援します。
契約前のPoC（概念実証）で実データを使った性能を確認し、構築に進むかを判断します。業務によってはローカル環境では性能が足りない場合もあるため、要件と検証結果を照合します。
導入期間と費用の考え方
料金は個別見積もり（税別）です。各段階の期間の目安は次のとおりです。
| 段階 | 支援内容 | 期間の目安 |
|---|---|---|
| 1 | 要件確認・構成設計・PoC | 2〜4週間 |
| 2 | GPU環境構築・モデル導入 | 1〜2か月 |
| 3 | 業務AIの構築・運用引き継ぎ | 1〜3か月 |
PoCだけを先に実施し、結果を見て次の段階へ進むか判断できます。GPU機材の費用は別途実費で、構築後の保守は任意です。モデル更新、監視、障害時対応の手順を文書化して引き継ぎます。
導入に向かない場合も確認
Uravationは、高度な推論や長文生成が必要な業務では、ローカルLLMの性能が要件に届かない場合があるとしています。GPU環境の運用担当者がいない場合や、利用するデータの整理が進んでいない場合も、導入前の検討事項です。
社内に置けばすべての業務に適用できるわけではありません。業務で必要な出力品質と、環境を維持する体制の両方を確認して進めます。
Q&A
Q. ローカルLLM導入支援とは何ですか？
A. 社内GPUで大規模言語モデルを動かす環境について、要件確認、PoC、構築、運用引き継ぎを支援するサービスです。
Q. 導入前に性能を試せますか？
A. 実データを使うPoCで性能を検証します。PoCだけを先に行い、結果を見てから構築へ進むか判断できます。
Q. 費用と運用体制はどうなりますか？
A. 料金は個別見積もりで、GPU機材は別途実費です。運用手順の引き継ぎに対応し、構築後の保守は任意です。
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O!Productニュース編集部からのコメント
実データでPoCを先に進められると、情報システム担当者が自社業務に必要な性能を確かめてから構築を判断できますね。
引用元：PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
