SERVICE 03

AI導入支援

データを外部に出さない
安心のAI活用を

こんな課題はありませんか？

AIを使いたいがセキュリティが心配

クラウドAIに機密データを送れない

ChatGPTの料金が高い

AIで何ができるかわからない

導入したが活用できていない

Link FieldのAI導入支援で解決します

ローカルLLMとは？

データを外部に送信せず、自社環境でAIを動かす仕組み

クラウドAI

入力データ
↓
外部サーバー
（データ送信）
↓
AI処理
↓
結果

機密データの送信リスクあり

ローカルLLM

入力データ
↓
自社PC/サーバー
（データは外に出ない）
↓
AI処理
↓
結果

機密データも安心して処理

提供サービス

ローカルLLM環境構築

自社環境でAIを動かす

  • Ollama環境のセットアップ
  • 最適なモデルの選定
  • ブラウザUI（Open WebUI）の導入
  • 社内アクセス設定
データが外部に出ない ランニングコスト最小 使い放題

AI活用コンサルティング

AIで何ができるか一緒に考える

  • 業務分析とAI適用可能性評価
  • PoC（概念実証）の実施
  • ROIの試算
  • 導入計画の策定
失敗しないAI導入 効果の出る業務を特定

AI×業務自動化

AIをExcel・GASと連携

  • 文書作成支援
  • データ分析・要約
  • メール文面生成
  • レポート自動作成
既存業務に組み込み 段階的な導入

運用サポート

導入後も継続支援

  • プロンプトの最適化
  • モデルのアップデート
  • 新機能の提案
  • トラブル対応
継続的な改善 最新技術のキャッチアップ

ローカルLLMの評価

観点 評価 詳細
セキュリティ ◎ データを外部に出さない安心感
コスト ◎ 初期投資後は無料で使い放題
日本語性能 ○ Qwen2.5等、高性能モデルあり
導入難易度 ○ Ollamaで簡単に構築可能

得意なこと（ルールベース）

  • 文書の要約・整形
  • 定型文の生成
  • データの分類・整理
  • 下書き作成

苦手なこと（推論ベース）

  • 高精度な判断が必要な処理
  • 最新情報が必要な処理
  • 複雑な推論

導入効果例

コンサルティング会社の事例

導入内容

  • GPU搭載PC 1台（25万円）
  • Ollama + Qwen2.5 14B
  • 議事録整理、報告書下書き

効果

650時間 年間削減
260万円 金額換算/年
1.2ヶ月 投資回収期間
業務 従来 AI活用後 削減率
議事録作成 30分/件 10分/件 67%
報告書下書き 2時間/件 30分/件 75%
メール作成 15分/件 5分/件 67%

推奨環境

ハードウェア

構成 スペック 用途
エントリー RTX 4060 8GB 小規模モデル、個人利用
スタンダード RTX 4060 Ti 16GB 中規模モデル、チーム利用
ハイエンド RTX 4090 24GB 大規模モデル、高速処理

ソフトウェア

Ollama LLM実行環境
Open WebUI ブラウザUI
モデル Qwen2.5、Llama 3等

進め方

1

ヒアリング

AI活用の目的と課題をお聞きします（無料）

2

PoC

小規模で試して効果を確認

3

環境構築

本格的な環境をセットアップ

4

運用開始

研修、マニュアル作成

5

継続改善

プロンプト最適化、新機能追加

よくある質問

Q. 本当にデータは外部に出ませんか？

はい、ローカルLLMは自社PC内で完結するため、データが外部に送信されることはありません。ネットワークを切断した状態でも動作します。

Q. クラウドAIより性能は劣りますか？

最新のオープンソースモデル（Qwen2.5等）は、多くの業務で十分な性能があります。ただし、GPT-4oと比較すると差がある場合もあり、正直にお伝えします。

Q. 導入後、自社で運用できますか？

基本的な操作は簡単です。研修とマニュアルを提供しますので、日常的な利用は自社で可能です。

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