2024.6.28

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[Full version] Why is "local LLM" so necessary now, with 80% of companies in the US introducing it? A thorough explanation of local LLM, which allows companies to use AI in an extremely safe and low-cost manner.

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2024年は「ローカルLLM」元年!

ChatGPTの登場を皮切りに、世界中で生成AIブームが巻き起こっています。
しかし、ChatGPTをはじめとする多くの生成AIはクラウド上で動作するため、企業が利用する際にはセキュリティ面での懸念やコスト面での負担が課題となっていました。

そこで注目を集めているのが「ローカルLLM」です。
ローカルLLMは、企業が自社のサーバーやPCに導入して利用できる生成AIであり、セキュリティやコスト面での課題を解決する画期的な技術として期待されています。

アンドリーセン・ホロウィッツの調査によると、米国では既にFortune500企業の92%がChatGPTを活用しており、生成AIの導入は急速に進んでいます。
また、日本の企業における生成AIの導入率は10%にとどまっているものの、2.5倍の予算増加が見込まれており、今後ますます導入が加速すると予想されます。

特に、セキュリティ面やコスト面で優位性のあるローカルLLMは、日本企業にとって大きなチャンスとなるでしょう。

本記事では、ローカルLLMの基礎知識から最新トレンド、導入事例、そしてデジライズが提供する法人向け導入支援サービスまで、徹底解説いたします。

table of contents

  1. 生成AIとは
  2. ローカルLLMとは
  3. ローカルLLMが求められる理由
  4. ローカルLLM導入のメリット・デメリット
  5. ローカルLLM導入事例
  6. デジライズの法人向け導入支援プログラム
  7. まとめ:ローカルLLMで日本企業のAI活用を加速させよう!

1. 生成AIとは

生成AI(Generative AI)とは、テキスト、コード、画像、音声、動画など、さまざまな種類のデータを生成できるAIのことです。
従来のAIは、主にデータ分析や予測などに活用されてきましたが、生成AIは新しいコンテンツを創造する能力を持っています。

例えば、ChatGPTは、人間のような自然な文章を生成するチャットボットとして注目を集めており、テキスト生成AIの代表例と言えるでしょう。
また、画像生成AIとしては、Stable DiffusionやMidjourneyなどが有名です。

2. ローカルLLMとは

LLM(Large Language Model:大規模言語モデル)は、膨大なテキストデータを学習したAIモデルであり、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたり、翻訳したりすることができます。

ローカルLLMとは、このLLMを企業の自社サーバーやPCに導入して利用する形態のものを指します。

3. ローカルLLMが求められる理由

ローカルLLMが注目されている背景には、以下のような理由があります。

  • セキュリティの強化: クラウド型の生成AIでは、機密情報や個人情報を含むデータを外部サーバーに送信する必要があるため、情報漏洩のリスクが懸念されます。ローカルLLMであれば、データを社内環境で処理できるため、セキュリティリスクを大幅に軽減することができます。
  • コスト削減: クラウド型の生成AIは、利用量に応じて課金されるため、大量のデータ処理を行う場合は高額な費用が発生する可能性があります。ローカルLLMは、初期費用はかかるものの、その後はランニングコストを抑えられるため、長期的に見るとコスト削減につながります。
  • カスタマイズ性の向上: ローカルLLMは、自社のデータでファインチューニング(追加学習)することができるため、特定の業務や業界に特化したAIを構築することができます。これにより、より精度の高いアウトプットを得ることが可能になります。
  • オフライン利用: ローカルLLMは、インターネットに接続していなくても利用できるため、ネットワーク環境が不安定な場所や、機密情報を含むデータを扱う業務でも安心して活用することができます。

4. ローカルLLM導入のメリット・デメリット

ローカルLLM導入のメリットとデメリットは以下の通りです。

メリット

  • セキュリティ強化
  • コスト削減
  • カスタマイズ性の向上
  • オフライン利用

デメリット

  • 初期費用が高い
  • 導入・運用に専門知識が必要な場合がある
  • 最新のAIモデルのアップデートに対応する必要がある

5. ローカルLLM導入事例

ローカルLLMは、様々な業界で導入が進んでいます。
ここでは、具体的な導入事例をいくつかご紹介します。

  • 医療機関: 患者の診療記録やカルテなどの機密情報を扱う医療機関では、セキュリティ面で安心して利用できるローカルLLMが注目されています。例えば、患者の症状や検査結果をローカルLLMに入力することで、適切な治療法や薬剤の提案、診断の補助などを行うことができます。
  • 金融機関: 金融機関では、顧客情報や取引履歴などの機密情報を扱うため、セキュリティが非常に重要視されます。ローカルLLMを活用することで、顧客対応の自動化や不正検知、リスク分析など、セキュリティを確保しながら業務効率化を図ることができます。
  • 製造業: 製造業では、製品の設計図や製造工程などの機密情報を扱うため、セキュリティ対策が必須です。ローカルLLMを導入することで、設計の自動化や品質管理、故障予測など、機密情報を社内環境で処理しながら業務効率化や品質向上につなげることができます。

6. デジライズの法人向け導入支援プログラム

デジライズは、日本における生成AIのリーディングカンパニーとして、企業のローカルLLM導入を支援する独自のプログラムを提供しています。

デジライズの導入支援プログラムの特徴

  • 豊富な導入実績: デジライズは、GMOインターネットグループ、パーソルグループ、Google Japanなどの大手企業をはじめ、40社以上の企業に生成AI導入支援を行ってきました。
    その実績とノウハウを活かし、お客様のニーズに最適なローカルLLM導入を支援します。
  • ワンストップで提供: ローカルLLMの選定から導入、運用、教育まで、ワンストップでサポートします。
    専門知識がなくても安心して導入を進めることができます。
  • 徹底したセキュリティ対策: 企業が安心してローカルLLMを活用できるよう、徹底したセキュリティ対策を実施しています。
    機密情報や個人情報を含むデータも、安全に処理することができます。

デジライズの導入支援プログラムの内容

  • ステップ1: スタートアップMTG(現状課題・目標・実現したい事の把握)
  • ステップ2: 動画コンテンツ自主学習(LMS)(30本分の動画コンテンツを各自のペースで視聴して学習)
  • ステップ3: 全4回の充実ワークショップ(集合型/オンライン研修)(導入事例学習/AI活用演習/最新AIツール/法人向け研修プログラム/個別フォローアップ)
  • ステップ4: 顧客対応管理(各自のトレーニングに最適なモデルや実装手法を提案/個別質疑応答)
  • ステップ5: アフターフォローMTG(アフターフォローMTG(目標達成フォロー/課題解決サポート/改善)

7. まとめ: ローカルLLMで日本企業のAI活用を加速させよう!

ローカルLLMは、セキュリティ、コスト、カスタマイズ性、オフライン利用など、多くのメリットを持つ画期的な技術です。
デジライズの導入支援プログラムを活用することで、企業は安心してローカルLLMを導入し、業務効率化や生産性向上、新たなビジネス創出など、様々な成果を期待することができます。

ローカルLLMは、日本企業にとって、AI活用を加速させるための大きなチャンスとなるでしょう。
ぜひこの機会に、ローカルLLM導入を検討してみてはいかがでしょうか。

質疑応答

Q1: ローカルLLMの導入には、どのようなスキルや知識が必要ですか?

A: ローカルLLMの導入には、基本的なIT知識に加え、Pythonなどのプログラミング言語の知識があるとスムーズに進めることができます。
しかし、デジライズの導入支援プログラムでは、専門知識がなくても導入・運用できるよう、動画コンテンツやワークショップ、チャットサポートなどで丁寧にサポートいたしますのでご安心ください。

Q2: ローカルLLMの導入費用はどのくらいかかりますか?

A: ローカルLLMの導入費用は、モデルの規模や導入方法、必要なカスタマイズの程度などによって異なります。
デジライズでは、お客様のニーズに合わせて最適なプランをご提案いたしますので、お気軽にお問い合わせください。
また、IT導入補助金などの活用により、費用を抑えることも可能です。

Q3: ローカルLLMは、どのような業務に活用できますか?

A: ローカルLLMは、テキスト生成、翻訳、要約、質問応答、データ分析など、様々な業務に活用できます。
例えば、顧客対応の自動化、マーケティング資料の作成、社内文書の翻訳、市場調査の効率化など、幅広い用途で利用されています。
また、自社のデータでファインチューニングすることで、特定の業務に特化したAIを構築することも可能です。

Q4: ローカルLLMの導入期間はどのくらいですか?

A: ローカルLLMの導入期間は、モデルの規模や導入方法、必要なカスタマイズの程度などによって異なりますが、一般的には数週間から数ヶ月程度です。
デジライズでは、お客様の状況に合わせて迅速な導入を支援いたします。

Q5: ローカルLLMの運用は難しいですか?

A: ローカルLLMの運用は、クラウド型の生成AIと比べて、サーバーやネットワークの管理など、専門知識が必要な部分があります。
しかし、デジライズでは、導入後の運用サポートも提供しており、お客様が安心してローカルLLMを活用できるよう、しっかりと支援いたします。

Q6: ローカルLLMの導入を検討すべき企業は?

A: ローカルLLMの導入は、以下のような企業におすすめです。

  • 機密情報や個人情報を含むデータを扱う企業: ローカルLLMであれば、データを社内環境で処理できるため、セキュリティリスクを大幅に軽減できます。
  • 大量のデータ処理を行う企業: ローカルLLMは、クラウド型の生成AIと比べて、ランニングコストを抑えられるため、コスト削減効果が期待できます。
  • 特定の業務や業界に特化したAIを構築したい企業: ローカルLLMは、自社のデータでファインチューニングできるため、より精度の高いAIを構築することができます。

Q7: ローカルLLM導入に関する相談はできますか?

A: もちろんです。デジライズでは、ローカルLLM導入に関する無料相談を受け付けております。
お気軽にお問い合わせください。