データを外に出さない生成AIへ — セキュアなローカルLLM導入・運用支援サービスを開始

機密データを社外に出さずに生成AIを活用する——オンプレミス／閉域環境で動作するローカルLLMの導入から運用までを、一気通貫で支援します。

株式会社あまつかぜは、企業の機密データを外部に送信することなく生成AIを活用できる、セキュアなローカルLLM（オンプレAI）の導入・運用支援サービスを本格的に開始しました。本サービスは、モデル選定・基盤構築・RAG連携から運用設計までを一気通貫で支援し、「データは社外に出せないが、生成AIは活用したい」という企業の課題に応えるものです。

昨今の状況：生成AI活用の本格化と、深まる「データ主権」の課題 ​

生成AIの業務活用は、実証フェーズから本格導入フェーズへと移行しています。一方で、クラウド型のLLM APIは、入力したプロンプトや業務データがサービス提供者側に送信されるため、機密情報や個人情報、顧客データの外部流出リスクを完全には排除できません。とりわけ金融・医療・製造・公共といった規制の厳しい領域では、外部クラウドの利用そのものが制限されるケースも少なくありません。

この「データ主権（データソブリンティ）」への意識は、世界的にも経営の最重要課題へと押し上げられています。欧州ではEU AI Actの一般目的AIに関する義務が2025年8月から執行段階に入り、GDPRと相まって、顧客データを国外のLLM APIに自由に通すことが事実上難しい状況も生まれています。日本国内でも、個人情報保護やガバナンスの観点から、外部にデータを出さない選択肢への関心が急速に高まっています。

こうした流れを受け、2026年に入ってからは大手SIer・メーカーが相次いでオンプレLLM支援サービスを投入し、市場は一気に立ち上がりました。同時に、技術面でも追い風が吹いています。2026年6月にApache 2.0ライセンスで公開されたGoogleの「Gemma 4 12B」は、16GBメモリの一般的なノートPC上でローカル動作する性能を実現しました。Qwen3シリーズ、OpenAIのgpt-oss、DeepSeek系など、商用利用可能なオープンウェイトモデルが続々と登場し、ローカルでも高い精度を引き出せる時代が到来しています。

なぜ今、ローカルLLMなのか ​

ローカルLLMが選ばれる理由は、大きく3つに整理できます。

• セキュリティ（データの非外部送信）：処理が社内ネットワークや閉域環境内で完結するため、データが外部へ送信されません。情報漏えいリスクを原理的に最小化し、規制対応の前提条件を満たせます。
• コストの予見性：クラウドAPIのような従量課金が発生せず、利用量が増えてもコストが跳ね上がりません。中長期の予算が立てやすく、全社展開を見据えた投資判断がしやすくなります。
• カスタマイズ性：モデルやバージョンを自社で制御でき、業務プロセスや自社データに合わせた最適化（ファインチューニングやRAG連携）を柔軟に行えます。

一方で、オープンウェイトモデルが高性能化したとはいえ、「自社だけで導入しきれない」という新たな課題も顕在化しています。GPUを搭載した専用機の選定・調達、用途に見合うモデルの選択、推論基盤の構築、そして安定運用のための設計には、いずれも高度な専門性が求められます。ここに、専門知識を持つパートナーの支援価値があります。

どのような効果が得られるのか ​

ローカルLLMの導入により、次のような効果が期待できます。

• 機密業務での生成AI活用：設計書のレビュー、社内ナレッジの検索・要約、問い合わせ対応、コード生成など、これまで「データを外に出せない」という理由で諦めていた業務にも生成AIを適用できます。
• 安定したコスト構造：推論コストを社内インフラの固定費として扱えるため、利用量に左右されない予見可能なコスト構造を実現します。
• 業務特化の高精度化：自社データを用いたRAGや小規模言語モデル（SLM）の活用により、汎用モデルでは到達しづらい、業務に最適化された高精度な回答を引き出せます。
• オフライン・閉域での稼働：ネットワークが制限された現場や、外部接続を許容しない環境でも生成AIを活用できます。

どうやって実現するのか ​

あまつかぜは、リスクを抑えた「スモールスタート」を基本方針とし、PoC（技術検証）から本格導入、運用までを段階的に支援します。

• モデル選定と検証（PoC）：Qwen3、gpt-oss、Gemma 4、DeepSeek系などのオープンウェイトモデルから、用途・精度・コスト・必要なハードウェアのバランスを踏まえて最適なモデルを選定。小規模な検証環境で効果を見極めてから本格導入へ進みます。
• 推論基盤の構築：vLLMやOllamaといった推論エンジンを用い、オンプレミス・閉域・エアギャップ環境に応じた基盤を構築します。
• RAG・ツール連携：自律型RAGやGraphRAG、MCP（Model Context Protocol）による社内ツール・データ連携を通じて、自社のナレッジに根ざした実用的なAIを実装します。
• 段階的なスケール：効果検証後は、GPUサーバの増設やインフラ全体の設計・運用設計まで含め、本番運用に耐える形へと無理なく拡張します。
• AIガバナンスの整備：ガードレール、評価（Evals）、監査ログ、LLMオブザーバビリティを組み込み、安全で説明可能なAI活用を支えます。

あまつかぜが支援する理由 ​

ローカルLLMの導入は、単に高性能なモデルを動かすことではなく、「インフラ」「AI」「運用」を一体で設計しきれるかにかかっています。あまつかぜは、この3つを横断して伴走できる体制を強みとしています。

• インフラ運用の知見：高負荷・高トランザクションシステムの設計や、堅牢なインフラ基盤の構築・運用で培ってきた知見を有しています。GPUリソースの設計から安定運用までを、机上の理屈ではなく実運用の視点で支えます。
• AI／LLMエンジニアリング：最新のオープンウェイトモデル、RAG、エージェンティックAI、MCPに関する実装力を備え、業務に効くAIへと落とし込みます。
• 一気通貫の伴走：モデル選定・PoCから本番運用・ガバナンスまでを一社で支援。「導入して終わり」ではなく、価値を生み続ける仕組みづくりまでをともに進めます。