ニュースの概要
デージーネットが、企業のネットワーク内で動作するローカルLLMを用いた社内AI基盤の構築サービスを始めました。外部の生成AIサービスへ機密情報を送らず、社内文書の検索や回答作成に活用できる環境を整えるものです。導入時には、目的に合うLLMの選定、計算機の構成、アクセス制御や監査の設計、社内知識を参照する仕組み、指示文の作成、利用ルールの策定まで支援します。Dify版とOllama版を用意し、使う機器に応じた初期費用と保守費用も示しています。厳格な情報管理が求められる企業にとって、実験段階から業務基盤へ進む選択肢になりそうです。
引用元: デージーネット、ローカルLLMを活用した社内AI基盤構築サービスを提供開始（Impress Cloud Watch）
分析・見解
外部送信を止めるだけでは社内AIの価値は生まれない
ローカルLLMの最大の利点は、入力した文書や質問を企業の管理範囲から出さずに処理できることです。顧客情報、設計資料、未公開の人事情報を扱う場合、外部サービスの利用規約や学習への利用条件を毎回確認する負担を減らせます。通信を遮断した環境を選べる点も、金融、医療、製造などでは大きな意味を持ちます。
ただし、閉じた環境に置けば安全になるわけではありません。誰がどの文書を参照できるか、回答と元資料をどこまで保存するか、誤った回答を誰が承認するかを決めなければ、社内の情報漏えいや誤案内は残ります。ローカル化は安全対策の完成ではなく、管理責任を自社側へ引き戻す選択です。
小型モデルと社内文書検索の組み合わせが現実解になる
高性能な大規模モデルを一台で動かすことだけが正解ではありません。就業規則の案内、製品マニュアルの検索、問い合わせ内容の分類のように、参照範囲が限られる仕事なら、比較的小さなモデルと社内文書検索を組み合わせても実用になります。回答を作る前に関連資料を探す仕組みを加えることで、モデルの記憶だけに頼るより、社内規定に沿った答えを返しやすくなります。
ここで重要なのは、モデルの大きさより資料の整備です。古い版の手順書、重複した規定、画像だけの文書が混在すると、回答の質は急に下がります。まず対象文書を棚卸しし、更新日、管理部門、適用範囲を付ける作業が必要です。AI導入の成否を分けるのは、派手な画面よりも、検索される情報の手入れと言えます。
Dify版とOllama版は利用者層と管理方法で選ぶ
Difyのような構成は、複数の処理を画面上で組み合わせやすく、試行錯誤を進めたい部門に向きます。文書検索、回答、承認依頼、記録保存といった流れを組み立てやすいため、情報システム部門だけでなく現場担当者も改善に参加できます。一方、Ollamaのような構成は、モデルを手元の計算機で動かす基本機能を押さえやすく、構成を細かく管理したい企業に適しています。
選定時は、画面の使いやすさだけでなく、利用者の認証、操作履歴、モデルの更新、障害時の切り戻しを比べるべきです。試験導入では便利でも、利用者が数百人に増えた際の権限管理やログ保管で差が出ます。サービスの選択は製品名ではなく、誰がどの頻度で変更し、誰が責任を負うかで決めると失敗しにくくなります。
評価は回答の印象でなく業務指標と誤答率で行う
社内AIの試験では、回答が自然かどうかだけを見てはいけません。例えば、問い合わせへの初回回答までの時間、担当者が文書を探す時間、参照元を確認できた割合、誤った回答を人が修正した件数を測ります。導入前の一週間と導入後の一か月を同じ条件で比べれば、効果を説明しやすくなります。
同時に、機密度の高い質問や意図的に曖昧な質問を含むテストを用意します。答えが見つからない場合に「分からない」と返せるかも重要です。今後は、社内データをどこに置くかだけでなく、回答の根拠を示せるか、更新された規定をすぐ反映できるかが選定基準になります。生成AIは単独のソフトではなく、検索、認証、監査、文書管理を束ねた業務設備として評価する段階に入っています。
ビジネスへの影響
最初の対象は高頻度で答えが決まっている業務に絞る
導入直後から全社向けの万能な相談窓口を目指すと、権限設定と文書整理だけで計画が膨らみます。最初は、総務への制度問い合わせ、営業の製品仕様確認、保守担当者の手順検索など、質問が繰り返され、正解となる資料が明確な業務が適しています。利用者を二、三部門に限定し、対象文書も管理責任者を決めた範囲に絞ると、誤答の原因を追いやすくなります。
選定前には、月間の質問件数と一件当たりの調査時間を集計してください。例えば一件五分の短縮でも、月一万件なら大きな効果になります。反対に、月数件しか使わない高度な相談では、高価な計算機や保守契約を回収しにくいでしょう。費用はモデルや機器の価格だけでなく、文書整備、監視、更新、利用者教育まで含めて比較する必要があります。
機密性と継続運用を調達条件に組み込む
意思決定者が確認すべきなのは、外部送信の有無だけではありません。利用者ごとの閲覧範囲を設定できるか、質問と回答の記録を必要な期間だけ保存できるか、モデルや検索対象を更新した履歴を残せるかを確認します。障害時に従来の検索手段へ戻せることも、業務停止を避ける重要な条件です。
運用担当者は、回答をそのまま顧客へ送ってよい業務と、必ず人が確認する業務を分けるべきです。月次で誤答、未回答、情報の古さを点検し、利用禁止の入力例も追加します。ローカルLLMの価値は、導入時に情報を守れることだけではありません。自社の規則に合わせて改善を続け、どの処理をAIに任せたかを説明できる状態を保てることにあります。短期の実験費用と三年程度の運用費を並べれば、クラウド型との比較も現実的になります。