用途に合うベースを選ぶ
Llama・Mistral・Gemma・Qwen・Phi など、ライセンス・サイズ・推論コストを照らし合わせ、用途に噛み合うベースモデルを選定します。
Local LLM
自社データで磨く、
社内のためのローカルLLM。
汎用のチャット AI は便利ですが、社内ルールや専門用語、固有業務の文脈は読み取れません。 オープンソース LLM を社内データで育て、外部 API に依存しないプライベートなアシスタントを構築します。
- ファインチューニング
- RAG
- オンプレ推論
- LoRA / QLoRA
- ハルシネーション抑制
特徴
ベース選定からデータ整備、学習、RAG、評価、推論基盤まで。社内で長く育てられる LLM の作り方を同じチームが伴走します。
社内データを学習に整える
FAQ・問い合わせログ・社内ドキュメントを匿名化とクレンジングを経て教師データへ。著作権・PII の取り扱いも事前に整理します。
手法はコストと精度で選ぶ
LoRA / QLoRA / SFT / DPO から、必要なデータ量・GPU 予算・運用負荷で組み合わせを設計。学習サイクルを短く回します。
最新情報は RAG で参照する
ベクトル DB と検索を組み合わせ、社内ドキュメントを根拠つきで引かせる。根拠リンク付きで返すことで、ハルシネーションを抑えます。
回答品質を継続的に計測する
業務シナリオに沿った評価セットを作り、回答の正確性・遵守率・コストを定点観測。改善サイクルを止めません。
オンプレでも安定推論を作る
vLLM / Ollama / TGI / Triton で、GPU サーバ・社内クラウド・ハイブリッドのいずれにも乗る推論基盤を構築します。
具体例
社内のどこに置くかで、LLM の役割は変わります。代表的な適用シーンを紹介します。
USE CASE 01
社内ナレッジに答える Q&A ボット
社内規程・業務手順・過去問い合わせを RAG で参照し、社員からの問い合わせに自社の口調で回答。情シスや総務の問い合わせ負荷を下げます。
USE CASE 02
カスタマーサポートの一次対応
問い合わせメール・チャットの一次回答ドラフトをローカル LLM が生成。オペレーターは校正に集中でき、対応時間を半分以下に圧縮します。
USE CASE 03
専門業務の文書ドラフト
契約書・報告書・申請書のドラフトを業務口調で生成。社内テンプレと過去事例を学習させ、外部 SaaS に機密情報を出さずに使えます。
USE CASE 04
研究開発のコード・実験補助
コードレビュー、実験計画の素案、論文要約まで、社内データで磨いたモデルが補助。閉域ネットワークでも研究開発の手数を増やします。