- AI X 自動化開発の実績と技術力の高さ
- 課題解決型・コンサルティング型の対応姿勢
- 迅速かつ柔軟な対応力
Gemma、LlamaなどローカルLLMの導入支援
自社データ × ローカルLLMで、機密も守るAI活用を。
- 業種
- 情報非公開
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
- 費用
- 情報非公開
セキュリティ要件やコスト面を考慮した企業に対し、GemmaやLLaMAを活用したローカル大規模言語モデル(LLM)導入を支援。
PoCから実装・推論環境構築まで、一貫してサポートしました。
- 制作物種別
- サーバ構築
- 業務範囲
- 1.自社サーバーまたはVPS環境におけるローカルLLM(例:Gemma, LLaMA)の導入支援
2.モデル選定、量子化、環境構築(Docker/Ollama等)、テスト実行の技術サポート
3.必要に応じたWebUI/API連携の構築および技術ドキュメント提供
- 業務の概要
- オープンソースLLMのローカル環境への導入に関して、目的整理からモデル実装、インフラ整備、簡易なUI構築までを一括で支援します。GemmaやLLaMAの選定と技術要件の検討、推論環境構築(GPU/量子化対応)、必要に応じてRAG構成やWebhook/API連携など、ユースケースに応じた構成をご提案可能です。
- 開発規模・期間
- 想定期間:約2〜3週間(要件整理〜PoC構築まで)
エンジニア:1〜2名体制(要件に応じて調整)
技術要件の明確化後、最短5営業日以内で初期PoCの環境を構築可能です。
- 利用技術
- Pythonサーバ設定
- 利用サーバー環境・DB
- 一般PC
- 備考
実績・事例画像
実績・事例の詳細
GoogleのGemma3およびMetaのLLaMA3モデルを中心に導入支援
利用目的(社内FAQ/RAG型ドキュメント検索/Slack botなど)に応じてモデル選定
推論環境はollama, text-generation-webui, Dockerベース構成等を用いて構築
低スペックでも動作するよう、GGUF形式+量子化(4bit)対応
ChromaやFAISSによるRAG構成で、自社データを検索+回答できるように構築
LINEや社内Webアプリと連携し、UIも実装(FastAPI/Streamlit/Reactなど)
成果・結果
1.外部API利用不要となり、運用コストが90%以上削減
2.社内ナレッジ活用が進み、業務問合せの自動化・省力化に成功
3.社外とのデータ共有リスクを排除し、高セキュリティ環境での生成AI活用が可能に
4.RAGにより「誤回答率が低下」し、AI回答への信頼性が向上
お客様の声
「GPTを使いたいけどセキュリティが不安だったため、ローカルLLMの導入は理想的でした。技術的なハードルも丁寧にサポートしてもらえて助かりました。」
業務内容
実績・事例
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Gemma、LlamaなどローカルLLMの導入支援
—— 自社データ × ローカルLLMで、機密も守るAI活用を。- 業種
- 情報非公開
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
セキュリティ要件やコスト面を考慮した企業に対し、GemmaやLLaMAを活用したローカル大規模言語モデル(LLM)導入を支援。 PoCから実装・推論環境構築まで、一貫してサポートしました。
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