FEATURE 01
ブラウザでAIチャット
専用ソフトのインストールを減らし、社内PCのWebブラウザから質問、要約、文章作成、分類などを依頼できます。
約8.5ヶ月
投資回収の目安
オンプレミス生成AI・ローカルLLM導入支援
企業向けローカルLLM導入・構築支援
機密情報を社外に出さないオンプレミス生成AIを構築します。ローカルLLM導入の要件整理からサーバー選定、RAGによる社内データ連携、研修、保守まで一括で支援します。
ローカルLLM導入で、
社内完結の生成AIへ
ローカルLLM（オンプレミス生成AI）は、クラウド型AIとは異なり、自社サーバーや閉域ネットワーク内で処理を完結させる生成AI環境です。
契約書、顧客情報、設計図、社内規程などの機密データを外部サービスへ送信せず、社内文書検索・要約・問い合わせ対応・文書作成に活用できます。オレンジソフトウェアは、企業のローカルLLM構築をPoCから本番運用まで支援します。
社内AIでできること
ブラウザで質問。社内情報・Web・外部サービスまで活用
ChatGPTのようなチャット画面をブラウザで開き、自然な日本語で質問や指示を入力できます。必要に応じて、社内文書、インターネット上の公開情報、MCP（Model Context Protocol）対応サービスを組み合わせて回答します。
FEATURE 02
指定フォルダをRAG検索
あらかじめ設定したフォルダを検索対象にし、関連ファイルの内容と出典を示しながら回答する構成が可能です。
FEATURE 03
Webサイトを参照
Web検索を有効にすれば、社内情報だけでは不足する公開情報を取得し、参照URLとともに回答へ反映できます。
FEATURE 04
MCPでサービス連携
MCPサーバーを介して業務サービスやデータベースへ接続し、情報取得や許可された操作をAIから実行できます。
業務での活用例
- 就業規則・社内マニュアルへの質問回答
- 契約書・議事録・報告書の要約
- 社内資料を基にした提案書の下書き
- 公開Web情報の調査と参照元整理
- MCP経由で予定・顧客情報を検索
- データベースを参照した定型回答
外部接続は選択制です
社内フォルダだけを参照する完全閉域構成と、Web検索・MCPを許可する連携構成を選べます。Webや外部MCPサービスを使用する場合は、検索語や処理対象の一部が接続先へ送信される可能性があるため、接続先、送信範囲、権限、承認、ログを事前に設計します。
こんな悩みはありませんか
クラウドAIを使うほど、募る不安
便利さの裏側で、多くの企業が同じ壁にぶつかっています。
課題 01
情報漏洩のリスク
契約書、顧客リスト、設計図。社外秘のデータをクラウドAIに入力するたび、そのデータは外部のサーバーを経由します。
課題 02
青天井の利用料
使えば使うほど従量課金は膨らむ一方。全社展開したいのに、月々のコストが読めず踏み切れません。
課題 03
カスタマイズの限界
自社の業務フローや専門用語に合わせたいのに、クラウドサービス側が用意した仕様の範囲でしか調整できません。
ローカルLLM vs クラウド型AI
何が、どれだけ変わるのか
同じ「AIを使う」でも、仕組みが違えば結果は大きく変わります。
| 比較項目 | ローカルLLM(自社導入) | クラウド型AI |
|---|---|---|
| データの扱い | 基本処理は社内で完結。Web・MCP利用時のみ許可した接続先と通信 | 入力データが外部サーバーを経由 |
| ランニングコスト | 保守費のみの定額(月3〜6万円台〜) | 利用量に比例して増加(青天井) |
| 利用人数・回数 | 無制限(社内リソースの範囲で自由に) | プランや従量課金に応じて制限 |
| カスタマイズ性 | 自社の業務データでモデルを調整可能 | ベンダーの仕様に依存 |
| オフライン利用 | 社内ネットワークがあれば稼働 | インターネット接続が必須 |
| 応答速度 | 社内ネットワーク内で完結し安定 | 回線状況・混雑状況に左右される |
| セキュリティ監査 | 社内で完結するため対応しやすい | ベンダー側の体制に依存 |
| 初期費用 | ハードウェア+構築費が必要 | 基本的に不要(月額課金のみ) |
料金シミュレーション
3年間の累計コストで比較する
初期費用はかかっても、ランニングコストの差が積み重なれば、1年未満で逆転します。
ローカルLLM(自社導入・スタンダードプラン)
クラウド型AI(従量課金・30名利用)
| 時点 | ローカルLLM | クラウド型AI |
|---|---|---|
| 導入時 | 980,000 | 0 |
| 1年経過 | 1,400,000 | 1,800,000 |
| 2年経過 | 1,820,000 | 3,600,000 |
| 3年経過 | 2,240,000 | 5,400,000 |
試算条件:従業員30名がAIチャット・社内文書検索を全社利用。クラウド型AI=1人あたり月額¥5,000のライセンス想定。ローカルLLM=Ryzen AI Max+ 395・128GBを想定したスタンダードプラン(初期費用¥980,000+月額保守¥35,000)。実際の金額は業務内容・データ量・利用人数により変動します。
¥3,160,000
3年累計の削減額
¥5,920,000
5年累計の削減額
料金プラン
規模に合わせて選べる3プラン
まずは無料相談で業務内容をお伺いし、最適なプランをご提案します。
ライトプラン
初期費用 ¥498,000
月額 ¥29,800
- 対象規模 1〜10名
- モデル規模 7B〜14Bクラス
- ハードウェア選定・調達
- モデルセットアップ
- 基本サポート(メール)
おすすめ
スタンダードプラン
初期費用〜 ¥980,000
月額保守 ¥35,000〜
- 対象規模 10〜50名
- 標準ハードウェア Ryzen AI Max+ 395
- メモリ 128GB
- 推奨モデル 14B〜32Bクラス
- ハードウェア選定・調達
- 業務データでのチューニング
- 社内研修(1回)
- 電話・チャットサポート
プロフェッショナルプラン
初期費用 ¥1,980,000〜
月額保守 ¥55,000〜
- 対象規模 50名以上・複数拠点
- モデル規模 70Bクラス/マルチGPU
- 専任担当者によるサポート
- 定期セキュリティ監査対応
- BCP・冗長構成の設計
※ 金額はすべて税抜・目安です。実際の費用は業務内容・データ量・既存インフラの状況をヒアリングのうえお見積りいたします。
スタンダードプランの標準構成
128GBの大容量メモリで、
用途に合うAIを選べます
AMD Ryzen AI Max+ 395・メモリ128GBを前提に構築します。CPUとGPUが大容量メモリを共有するため、一般的なパソコンでは収まりにくい大きなAIモデルも、社内に置いた1台で動かせます。
モデル名の「B」はAIの規模を表し、32Bなら約320億のパラメータを持つという意味です。大きいほど回答力が上がる傾向がありますが、その分だけ応答は遅くなるため、普段使いには14B〜32Bクラスをおすすめします。
CPU
16コア / 32スレッド
共有メモリ
128GB
GPU用に割り当て可能
最大96GB
軽快さを優先
14B〜20Bクラス
日常の質問へテンポよく答えさせたい場合に向きます。
- 社内規程・マニュアルの検索
- メールや議事録の下書き
- 文章の要約・分類
標準おすすめ
27B〜32Bクラス
回答の質と待ち時間のバランスがよく、社内AIの中心として使いやすい規模です。
- 複数資料を横断した回答
- 契約書・報告書の比較
- 専門用語を含む文書作成
精度重視・限定利用
70B〜120Bクラス
4bit圧縮（回答力をなるべく保ちながらAIを小さくする方法）を使えば動作候補にできます。複雑な検討や高品質な回答に向く一方、待ち時間が長くなるため、少人数または夜間処理向けです。
- 難しい文書の詳細分析
- 大量資料からのレポート作成
- gpt-oss-120bなどの検証
10〜50名
これは利用登録する人数の目安です。30名全員が常時同時に質問する想定ではなく、通常は1〜3件程度の質問が重なる社内利用を想定しています。利用が一部の時間帯に集中する場合は、軽量モデルへの切り替えや受付順の制御を行います。大人数が同時に使うコールセンター用途などは、複数GPU構成のプロフェッショナルプランが適しています。
※ 最大128B級は「必ず快適に動く」という意味ではありません。実際の速度と同時利用数は、採用モデル、4bit等の圧縮方式、読み込む資料量、会話の長さ、OS・ドライバー、製品本体の冷却性能や電力設定で変わります。PoCで実データを使い、回答品質と待ち時間を確認してから本番構成を決定します。仕様参考：AMD Ryzen AI Max+ 395公式仕様、AMDモデル対応ガイド。
導入の流れ
ご相談から稼働まで、最短3週間
01
無料相談・ヒアリング
現在の課題や利用イメージをお伺いします。オンライン・訪問どちらも対応可能です。
02
PoC(概念実証)
実際の業務データで精度を検証。導入効果を数字で確認してからご判断いただけます。
03
構築・チューニング
ハードウェアの設置からモデルの調整まで、一括で対応します。
04
社内研修
現場の担当者が迷わず使えるよう、操作研修を実施します。
05
運用・保守
稼働後も月次レポートと保守サポートで、安定した運用を継続します。
こんな業種におすすめ
機密情報を扱う仕事ほど、効果があります
法律事務所・会計事務所
医療・介護
製造業(図面・特許)
金融・保険
地方自治体・公共機関
FAQ
よくあるご質問
既存のクラウドAI(ChatGPTなど)と併用できますか?
はい。機密性の高い業務だけローカルLLMに切り替える、といったハイブリッド運用も可能です。用途に応じて使い分けるお客様も多くいらっしゃいます。
どのくらいの期間で導入できますか?
ヒアリングから稼働開始まで、最短3週間程度です。規模やPoCの有無により、1〜2ヶ月ほどかかる場合もあります。
精度はクラウドの最新モデルに劣りませんか?
社内文書検索・要約・問い合わせ対応といった業務用途では、適切にチューニングされたオープンモデルで十分な精度が出るケースがあります。ご契約前にPoCで実際の精度を確認いただけます。
月額保守費には何が含まれますか?
OS・ミドルウェアのアップデート、モデルの更新、障害対応、月次の利用状況レポートが含まれます。
スタンダードプランは30名が同時に使えますか?
10〜50名は利用登録する人数の目安で、全員が常時同時に質問する想定ではありません。通常は1〜3件程度の質問が重なる利用を想定し、PoCで実際の待ち時間を確認します。同時利用が多い場合は軽量モデルや受付順の制御、複数GPU構成をご提案します。
ChatGPTのようにブラウザから質問できますか?
はい。社内PCのWebブラウザでチャット画面を開き、自然な日本語で質問、要約、文章作成、分類などを依頼できる環境を構築します。
社内フォルダのファイルを参照して回答できますか?
はい。管理者が指定したフォルダ内のPDFやOffice文書などをRAGの検索対象にし、関連箇所と出典を示しながら回答する構成が可能です。対象形式や閲覧権限は要件に合わせて設計します。
インターネット上のWebサイトも参照できますか?
はい。Web検索を有効にした構成では公開サイトを参照できます。完全閉域では無効にし、利用する場合は接続先、送信範囲、参照URLの表示方法を事前に設定します。
MCPサーバーと連携できますか?
はい。MCPサーバーを介して、対応する業務サービスやデータベースの検索・取得・登録などを権限の範囲で利用できます。外部操作には承認やログを組み合わせて設計します。
Knowledge & Insights
ローカルLLM導入・構築のお役立ち記事
オンプレミス生成AIの選び方から構築手順、RAGによる社内文書活用まで、導入担当者向けに分かりやすく解説します。
ローカルLLM×RAG構築入門｜社内文書を安全に活用する方法
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