データの置き場所と外部通信を管理できるAI環境を。

ローカルLLMを活用した安全な業務支援に加え、画像AI・LLMの精度改善、追加学習、現場実装まで対応します。最初に目的と評価方法を決め、小規模PoCで効果を確認します。

AIモデルの精度改善にも対応します

「汎用モデルでは自社の対象を見逃す」「誤検出が多い」「RAGとファインチューニングのどちらがよいか分からない」といった課題を、評価設計、データ改善、追加学習、軽量化の順に切り分けます。

物体検出・分類・セグメンテーションの転移学習
LLMのSFT、LoRA・QLoRA、RAGとの比較
誤り分析、ラベル基準、固定評価セットの設計
ONNX・TensorRT変換、ブラウザ・Jetson等への配備

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？

モデルを自社PCや管理下のサーバーで動かす仕組み

【クラウドAI】          【ローカルLLM】
  入力データ               入力データ
     ↓                       ↓
  外部サーバー            自社PC/サーバー
  （データ送信）          （外部通信を管理）
     ↓                       ↓
   AI処理                  AI処理
     ↓                       ↓
    結果                    結果

→ 提供先の条件を          → 構成・ログ・更新経路を
  確認して利用              確認してローカル処理

提供サービス

1. ローカルLLM環境構築

自社環境でAIを動かす

【対応内容】
・Ollama環境のセットアップ
・用途と実機評価に基づくモデル比較
・ブラウザUI（Open WebUI）の導入
・社内アクセス設定

【メリット】
・外部へのデータ送信を制御しやすい
・利用量に応じたAPI従量課金を避けられる
・オフライン構成も検討できる

2. 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

【対応内容】
・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

【メリット】
・失敗条件を小規模PoCで早期に確認
・効果の出る業務を特定
・現実的な期待値設定

3. AI×業務自動化

AIをExcel・GASと連携

【対応内容】
・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

【メリット】
・既存業務に組み込み
・段階的な導入
・即効性のある効果

4. 運用サポート

導入後も継続支援

【対応内容】
・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

【メリット】
・継続的な改善
・最新技術のキャッチアップ
・安心の運用

ローカルLLMの評価

観点	評価	詳細
データ管理	構成次第	推論はローカル化できるが、更新・ログ・外部連携も確認が必要
コスト	利用条件次第	API従量課金は抑えやすい一方、機器・電力・保守費がかかる
性能	用途次第	モデル名ではなく、自社の評価データと実機速度で比較する
導入難易度	中	導入自体より、権限・監視・更新・利用ルールの設計が重要

得意なこと・苦手なこと

得意（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（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

効果は自社データで測定します

導入効果はモデルの一般的な性能ではなく、対象業務の実測で判断します。PoCでは、同じサンプルを使って次を比較します。

従来作業とAI利用後の所要時間
修正せず使えた割合と、確認・手直し時間
事実誤り、形式違反、重要項目の見落とし
実機での応答時間、同時利用数、メモリ使用量
API費、機器・電力・保守を含む運用費

削減時間は「1件あたりの差 × 月間件数」で算出し、確認作業や例外処理も差し引きます。実績と試算を分け、導入後も同じ指標で再評価します。

推奨環境

ハードウェア

構成	スペック	用途
小規模検証	8〜16GB級GPUまたはCPU	小型モデル、少人数、評価用
標準検証	24〜48GB級GPU	複数モデル比較、長い入力、追加学習の一部
大容量・短納期	案件別にクラウドまたは上位GPU	必要メモリ、同時実行数、データ条件を確認

ソフトウェア

・Ollama（LLM実行環境）
・Open WebUI（ブラウザUI）
・モデル：用途、ライセンス、日本語評価、必要メモリを確認して選定

料金の目安

サービス	料金目安	備考
環境構築	10万円〜	セットアップ・初期設定
コンサルティング	5万円/日〜	業務分析・導入計画
AI×業務連携	20万円〜	Excel・GAS連携
運用サポート	3万円/月〜	継続的な改善支援

※ ハードウェアは別途。すべて税別。

進め方

STEP 1: ヒアリング
　　　　AI活用の目的と課題をお聞きします（無料）

STEP 2: PoC
　　　　小規模で試して効果を確認

STEP 3: 環境構築
　　　　本格的な環境をセットアップ

STEP 4: 運用開始
　　　　研修、マニュアル作成

STEP 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？

推論処理をローカルで完結させる構成は可能です。ただし、モデル更新、Web検索、外部API、利用ログ、認証基盤を接続すれば通信は発生します。導入時に通信先を確認し、必要に応じて遮断・許可リスト・ログ管理を設計します。

Q. クラウドAIより性能は劣りますか？

モデル、量子化、ハードウェア、業務によって変わります。クラウドモデルとローカル候補を同じ評価セットで比較し、精度、速度、機密性、運用費のどこを優先するかで選びます。

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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