生成AIの研修やコンサルティング、開発を手がける株式会社Uravationは、クラウド型AIサービス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」サービスの提供を開始しました。GPUサーバーと社内で動かす大規模言語モデル（ローカルLLM）を活用し、データを社外に出さない構成を設計します。閉域内で業務を実行するAIの構築から運用の引き継ぎまでを一貫して支援する体制を整えています。

セキュリティ要件の厳しさからクラウド型AIの利用が禁止されている企業や、機密データを扱うため稟議が通らない企業向けに、モデルを社内のGPUサーバーで動かす構成を提供します。ネットワーク要件や扱うデータ、予算に合わせて以下の3つの型から設計を行います。

• 型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動かす基本構成。データは社内ネットワークから出ず、モデルの選定と検証は同社が担当
• 型B「閉域内で動く業務AI」: 社内文書の検索と要約、会議の議事録作成、問い合わせの一次対応など、閉域内で完結する業務AIを構築
• 型C「段階移行」: 機密性の低い業務からローカルで試し、効果と運用負荷を確認した上で、要件が許す部分のみクラウドと併用

業務の適用例として、契約書や仕様書の照合・要約、顧客データを含む売上・稼働データの集計および日次レポート更新、社内規程やマニュアルを参照した問い合わせ窓口などが想定されています。

情報システム部門と連携した要件確認と段階的な進め方

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、認証とアクセス制御、操作ログの保全要件、モデルへの学習利用の可否と承認フローの5項目を確認し、セキュリティチェックシートへの回答にも伴走します。性能検証のため契約前のPoC（概念実証）を実施し、現時点で効果が出にくいケースについては診断段階で伝える方針をとっています。

導入プロセスと期間の目安は以下の通りです（料金は個別見積・税別）。

• 第1段階: 要件確認・構成設計・PoC（期間の目安2〜4週間、PoCのみの先行実施も可能）
• 第2段階: GPU環境構築＋モデル導入（同1〜2ヶ月、GPU機材費は別途実費）
• 第3段階: 業務AIの構築＋運用引き継ぎ（同1〜3ヶ月）

構築後は運用手順書を引き継ぎ、社内での自律運用を前提として設計されるほか、希望に応じて運用保守（モデル更新・監視・障害対応・改善提案）も提供されます。

自社運用の実践知の反映と代表コメント

株式会社Uravationでは社内で62体のAIエージェント（AI社員）が稼働しており、外部への送信・公開における人間の承認や、事実のみを扱うルールなどの運用ノウハウを構築するAIの設計に組み込みます。

代表取締役の佐藤 傑氏は、公開モデルの性能向上により社内GPUサーバーでの実用ケースが増えている点に触れ、セキュリティ要件が厳しい会社に向けてデータを外に出さないAI活用の選択肢を届けていく考えを示しています。

会社概要

• 会社名: 株式会社Uravation
• 所在地: 東京都文京区本郷6丁目25番14号
• 代表者: 代表取締役 佐藤 傑
• 設立: 2024年2月
• 事業内容: 生成AIの研修・コンサルティング・開発
• 主な実績: 累計研修受講者4,000名以上、支援企業100社以上(2024年2月〜2026年3月・当社実績)
• URL: https://uravation.com

本記事は株式会社Uravationの発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。