機密文書を外部へ送れない
契約情報、技術資料、社内規程など、外部AIサービスへの入力が制限されている。対象情報と通信条件を整理し、社内で処理する構成を検討します。
オンプレミスAI構築サービス
社内の知識を、現場で使える オンプレミスAIへ。
機密文書を扱うAIには、設置場所だけでなく、情報の権限と日々の運用まで必要です。社内環境で動くLLMと権限付きRAGを、業務の整理から構築・検証・利用者教育まで一緒につくります。
最終更新: / 監修: 服部 陽良（代表取締役・開発責任者）
- 企業への導入実績
- ユーザー・グループ権限付きRAG
- 機器選定から活用支援まで
要点まとめ
オンプレミスAIとは、生成AI（大規模言語モデル）を自社のサーバーや社内ネットワークの中で動かし、社内文書や業務データを外部のAIサービスへ送らずに活用する導入形態です。株式会社coiaiは、自社開発のAIアプリ「LLM Link」を使い、業務の整理、AIサーバーの選定、ユーザー・グループ権限付きのRAG（社内文書検索）、検証、利用者研修、保守まで一貫して支援しています。
- 向いている組織
- 機密文書を外部のAIサービスに送れない企業・団体。50名規模の組織での日常利用を想定した標準構成があります。
- 提供範囲
- 業務整理、AIサーバー選定、LLM Linkの導入、ユーザー・グループ権限付きRAG、負荷・権限の検証、研修、リモート保守。
- 料金の目安（税抜）
- ソフトウェア650,000円（買い切り・アカウント数無制限）、導入設定・研修700,000円、保守130,000円／年、AIサーバー約1,000,000円。
- 補助金
- LLM Linkはデジタル化・AI導入補助金の補助対象ITツールです。当社はIT導入支援事業者として申請をサポートします。
- 対応する文書
- PDF、Word、Excel、テキスト、Markdown、画像。CSV・Excelの数値データは集計・可視化・AIレポートにも使えます。
- 実績
- 国内企業へ導入済み（企業名は非公開）。実機での負荷試験、自動起動・再起動、バックアップ、停電復帰後の復旧確認、研修カリキュラムまで実施しました。
- 対応地域
- 日本国内。保守はリモートで対応し、現地作業は別途お見積もりします。
01 / PRIVATE AI
こんな課題から、ご相談いただけます。
AIを導入すること自体を目的にせず、どの情報を、誰が、どの業務で使いたいかから考えます。まずは一部門の文書や繰り返し発生する問い合わせなど、評価しやすい対象を選びます。
必要な資料が見つからない
マニュアルや過去の対応記録が分散し、知っている人に聞く作業が繰り返される。文書を検索し、回答と原本を確認できる仕組みを設計します。
導入しても使い続けられるか不安
機器やモデルの選び方だけでなく、文書の更新、権限管理、社員教育も決めたい。技術担当と現場が運用できる形まで整理します。
02 / PRIVATE AI
検索・要約・下書きを、社内の情報につなぐ。
業務と運用の条件を整理し、必要な範囲を個別に設計します。
規程・手順書への社内問い合わせ
就業規則や申請手順などの質問に対し、参照できる資料を検索して回答を補助します。版や更新日を管理し、最終的には該当箇所の原本を確認する運用を組み合わせます。
技術・品質ナレッジの検索
過去の不具合報告、検査記録、作業手順を探す入口に。文書形式や用語の違いを確認し、現場で実際に聞かれる質問を使って検索品質を評価します。
文書の要約・文章作成の補助
長い資料の論点整理や、社内向け説明の下書きに活用します。出力の正しさや機密区分を人が確認してから利用することを前提に、使い方を共有します。
上記は想定される活用例です。実際の効果は対象文書・業務・利用方法を決めて検証します。
03 / PRIVATE AI
社内AIの構成と、質問から回答までの流れ。
オンプレミスAIでは、モデルを置く場所だけでなく、誰がどの文書を検索し、回答の根拠をどう確認するかまで設計します。
社内ネットワーク内の構成例：利用者 → 認証・検索 → ローカルLLM → 回答
- 01
利用者を認証
ブラウザから利用し、ユーザーと所属グループを確認します。
- 02
権限内で検索
登録文書を索引化し、閲覧できる範囲だけをRAGの検索対象にします。
- 03
社内で回答生成
検索した情報をローカルLLMへ渡し、回答の作成を補助します。
- 04
原本を確認・運用
回答を文書と照合。履歴、文書更新、利用者管理を継続します。
RAGは、文書を検索して回答時の参考情報として渡す方式です。文書を登録するだけでモデルを再学習するものではありません。通常利用の通信と、モデル取得・更新・遠隔保守の通信は別に確認し、閉域要件に合わせて設計します。
04 / PRIVATE AI
利用者の使いやすさと、管理者の統制を両立。
文書とユーザーのグループを管理し、検索・回答・文書一覧・原本ダウンロードの各経路で権限を扱います。権限を設定するだけで終わらず、想定する役割でのアクセス検証まで行います。
PDF、Word、Excel、テキスト、Markdown、画像を対象に、取り込みと検索を検証します。複雑な表、スキャン品質、画像の内容によって読み取り精度は変わります。
利用者の追加やグループの割り当てを管理画面から行います。管理者が扱える情報は広いため、担当者の選定や退職・異動時の変更手順も運用に含めます。
05 / PRIVATE AI
社内データの分析も、同じAI環境で。
LLM Linkには、CSV・Excelの数値データを集計・可視化するデータ分析機能があります。対象ファイルを選んで見たい内容を入力すると、AIが列名と型を確認して指標・集計方法・グラフを設計し、数値の計算はサーバーが行います。レポートの要約案は、確定した集計結果と利用者が選んだ社内資料をもとに作成し、作成者が確認・編集してから共有します。
売上一覧、給与一覧、契約台帳などのCSV・Excelを選び、見たい切り口を入力します。保存した加工手順と指標は、翌月のデータにもそのまま使えます。
集計結果と会議メモ等の社内資料から要約案を作成し、参照した資料名を表示します。日次・週次・月次の定期作成も設定できます。
画面の数値・資料名は架空のデモデータです。
06 / PRIVATE AI
オンプレミス、クラウド、ハイブリッドの選び方
すべてをオンプレミスにすればよいとは限りません。情報の機密性、更新頻度、必要性能、運用体制をもとに、用途ごとに適した配置を選びます。
| 比較項目 | クラウドAI | オンプレミスAI | ハイブリッド |
|---|---|---|---|
| データ配置 | 外部サービスへ送信して処理 | 社内・指定拠点内で処理 | 機密度に応じて処理先を分離 |
| 向いている用途 | 一般情報、最新モデルを素早く試す用途 | 機密文書、内部規程、独自ノウハウ | 一般業務と機密業務が混在する組織 |
| 性能・拡張 | サービス側の豊富な計算資源を利用 | 保有機器の範囲で予測しやすい | 用途に応じて性能と統制を配分 |
| 更新・運用 | 提供者による更新が中心 | 自社方針に沿って更新・監視 | 双方のルールと接続管理が必要 |
| 費用の特徴 | 利用量に応じた継続課金が中心 | 機器・構築の初期費用と保守 | 用途別に初期費用と利用料を最適化 |
一般的な比較です。契約条件、モデル、処理環境によって異なります。オンプレミスでも機器の容量や運用体制に制約があり、クラウドと同等の応答品質・速度が自動的に得られるわけではありません。
07 / PRIVATE AI
機器とモデルは、実際の業務で選ぶ。
あらかじめ決めた構成を当てはめるのではなく、用途、対象データ、社内ポリシー、利用規模を確認し、必要十分な環境をご提案します。
業務と運用の条件を整理し、必要な範囲を個別に設計します。
人数だけでなく、同時に何をするか
登録人数と同時要求数は異なります。文書の量、質問の長さ、回答の長さ、モデルのメモリ要件を確認し、必要なGPU・メモリ・ストレージを検討します。
回答品質と応答速度を分けて測る
実務に沿う評価用の質問と期待する根拠を用意。検索漏れ、根拠の妥当性、最初の表示までの時間、回答完了までの時間を分けて評価します。測定時のモデル・機器・同時要求数も記録します。
既存設備・認証・文書保管先との接続
既存サーバーの再利用は仕様を確認して判断します。SSOや社内Wiki、ファイルサーバーとの連携は、接続方式・権限の対応・更新頻度を確認する個別設計の対象です。
08 / PRIVATE AI
社内AIの導入を、運用と教育まで支援。
匿名事例 / 導入済み
構築したもの
国内企業に、自社開発のLLM Linkを用いたAI環境を導入。認証、グループ権限付きRAG、文書管理、ユーザーごとの会話履歴を備えた構成を整えました。
検証・運用の準備
実機での負荷試験に加え、サービスの自動起動・再起動、毎日のバックアップ（14世代保持）、停電復帰後の復旧を確認。認証・文書権限・検索・会話分離などを対象に30件の自動テストを整備しました。
実機で確かめた数字
50名規模の日常利用を想定し、最大24人の同時送信を試験。8人同時では全員の回答表示が待ち時間なく始まることを確認しました。導入後に向けて、生成AIの基礎からRAG活用・社内での内製化までの全10回の研修カリキュラムを用意しています。
- 機器選定
- 権限付きRAG
- 最大24人の同時送信試験
- 自動テスト30件
- バックアップ・復旧
- 研修全10回
企業名は非公開です。負荷試験の数値は、特定の機器・標準モデル・回答長120トークン固定・社内LAN内という条件での当社試験結果で、実際の性能は構成・モデル・回答の長さ・同時利用状況により変わります。業務時間削減や利用定着率など、未計測の効果は成果として掲載していません。
09 / PRIVATE AI
小さく確かめて、本番へ進める。
PoCを行う場合は、対象業務・評価する質問・成功条件・検証範囲を先に合意します。結果と課題を整理し、本番化・追加検証・見送りの判断ができる状態にします。
現場視察・業務棚卸し
対象業務、機密情報、利用者、文書、既存環境を確認し、AIを使う目的と評価方法を整理します。
成果物・確認すること: 活用候補、対象データ、前提条件、概算見積もりAIレクチャー・構成設計
利用者と管理者がAIの特性を理解したうえで、モデル、機器、権限、ネットワーク、運用を設計します。
成果物・確認すること: 構成図、権限方針、評価項目、確定見積もり環境構築・RAG・検証
認証、文書取り込み、検索、回答、履歴、管理機能を構築し、実際の文書と質問で品質・性能を確認します。
成果物・確認すること: 動作環境、テスト結果、課題・調整記録教育・本番運用・改善
利用者教育と管理者への引き継ぎを行い、現場からのフィードバックをもとに活用範囲を改善します。
成果物・確認すること: 操作・運用資料、改善計画
期間は文書の準備状況、機器調達、連携範囲、社内審査によって変動します。工程ごとの範囲とスケジュールを提案時に明示します。
10 / PRIVATE AI
導入後に必要なことも、先に決める。
業務と運用の条件を整理し、必要な範囲を個別に設計します。
文書・権限・履歴の運用
誰が資料を更新し、再索引を確認するか。誰が異動や退職に伴う権限変更を行うか。会話履歴やログをどこまで保存するかを整理し、担当者と手順を決めます。
バックアップと障害対応
保存対象、頻度、世代、コピー先、復元確認の方法を設計します。監視項目、連絡経路、対応時間帯と保守範囲を合意し、機器故障や停止に備えます。
モデル更新と利用者教育
更新後は代表質問で品質や権限制御を再確認します。利用者には得意・不得意、原本確認、入力してよい情報を共有し、現場の質問から改善候補を集めます。
11 / PRIVATE AI
料金表
LLM Linkを使った標準の導入構成の料金です。ソフトウェア、導入作業、保守、機器を分けて表示しています。ソフトウェアは定価販売で、値引きは行いません。
| 項目 | 価格（税抜） | 価格（税込） | 内容 |
|---|---|---|---|
| LLM Link ソフトウェア | 650,000円（買い切り） | 715,000円 | 1法人・1環境。利用者アカウント数無制限。権限付きの社内文書検索チャット、データ取込・加工、指標、ダッシュボード、AI分析設計、AIレポート、権限管理を含む |
| 導入設定・マニュアル作成・導入研修 | 700,000円／1導入 | 770,000円 | インストールと権限設定、既存データの取込と加工手順の作成、AIの初期設定、研修資料の作成と研修2回、運用マニュアルの作成 |
| 保守サポート | 130,000円／年 | 143,000円 | 問い合わせ対応（平日10〜18時）、不具合の調査と修正版の提供、更新版の適用。すべてリモートで対応 |
| AIサーバー（機器） | 別途見積（目安 約1,000,000円） | — | 50名規模の組織の日常利用を想定した標準構成の目安。利用規模や同時利用の想定に応じて選定します |
2026年10月9日時点の価格です。業務整理・PoC、既存システムとの連携、顧客固有の追加開発、現地訪問が必要な作業、交通費は含みません。対象範囲と前提を確認して別途お見積もりします。
12 / PRIVATE AI
人数で増えない価格にしている理由。
AIは社内の機器で動く
処理は顧客のAIサーバーで行うため、利用者が増えてもクラウドの利用料は発生しません。同時に処理できる量は機器の構成で決まり、アカウント数とは分けて考えます。
開発費を複数社で分担する価格
製品共通の開発費を複数の導入先で分担する前提で算定しました。国内のオンプレミス型BI製品の買い切り価格と同程度の水準です。
費用の内訳を分けて提示
ソフトウェア、導入作業、保守、機器を別の費目で示します。導入作業と保守は、担当者ごとの時間単価と作業時間から算定しています。
13 / PRIVATE AI
他のAIサービスとの違い
LLM Linkは、社内文書の検索と社内データの集計・可視化・レポートに絞った製品です。課金方式とデータの処理場所が大きく異なります。
| 項目 | LLM Link | Microsoft 365 Copilot | Power BI＋Copilot |
|---|---|---|---|
| 課金方式 | ソフトウェア買い切り＋年間保守。アカウント数無制限 | 1ユーザー月額3,148円（年払い）。別途Microsoft 365の対象ライセンスが必要 | Power BI Pro 1ユーザー月額2,098円（年払い）。Copilotの利用には別途Fabric容量（F2以上）が必要 |
| 処理する場所 | 顧客のAIサーバー（社内） | Microsoftのクラウド | Microsoftのクラウド |
| AIの利用量と費用 | 利用回数による追加費用なし。処理能力は機器の構成で決まる | ユーザー単位の契約 | Fabric容量の計算資源を消費 |
| 得意な領域 | 社内文書の検索、社内データの集計・可視化・レポート | Word・Excel・Teams等を含む業務全般 | 大規模なBIとデータ基盤 |
他社の価格は各社公式サイトの公表価格（税抜、2026年10月9日確認）です。機能・契約条件は同一ではありません。最新の価格は各社にご確認ください。
14 / PRIVATE AI
3年間の総額比較（Microsoft 365 Copilot）
LLM Linkは人数によって費用が変わりません。30名以上で利用する場合、3年間の総額はMicrosoft 365 Copilotを下回ります。
| 利用人数 | LLM Link（3年総額） | Microsoft 365 Copilot（3年総額） | 差額 |
|---|---|---|---|
| 20名 | 2,740,000円 | 2,266,560円 | Copilotが473,440円安い |
| 30名 | 2,740,000円 | 3,399,840円 | LLM Linkが659,840円安い |
| 50名 | 2,740,000円 | 5,666,400円 | LLM Linkが2,926,400円安い |
いずれも税抜。LLM Linkはソフトウェア650,000円、導入設定・研修700,000円、保守130,000円×3年、AIサーバー約1,000,000円（目安）の合計です。Microsoft 365 Copilotは1ユーザー月額3,148円（年払い）×人数×36か月で、Microsoft 365の対象ライセンス費用は含みません。機器の費用は構成により変わり、50名を超える同時利用では機器構成の見直しが必要になる場合があります。
15 / PRIVATE AI
よくあるご質問
オンプレミスAIとは何ですか？
生成AI（大規模言語モデル）を自社のサーバーや社内ネットワーク内で動かす導入形態です。質問や社内文書を外部のAIサービスへ送らずに処理できるため、機密情報を扱う業務で使いやすくなります。一方で、機器の調達、モデルの更新、運用体制は自社側で用意する必要があります。
費用はどのくらいかかりますか？
LLM Linkを使った標準構成では、ソフトウェア650,000円（買い切り）、導入設定・研修700,000円、保守130,000円／年、AIサーバー約1,000,000円が目安です（いずれも税抜）。利用者アカウント数による追加費用はありません。業務整理・PoCや既存システムとの連携は別途お見積もりします。
既存の社内サーバーで動作しますか？
既存設備を利用できるか確認し、用途と利用規模に応じて構成をご提案します。必要な場合は新しい機器の選定も支援します。
完全オフラインでも利用できますか？
通常利用を社内環境で完結させる構成を検討できます。モデルの搬入・更新、ソフトウェアの依存先、保守手順も含めて確認し、完全閉域の条件を個別に設計します。
RAGを使えば必ず正しい回答になりますか？
保証されません。文書の品質、検索、モデルの解釈によって誤りが発生します。実際の質問で評価し、回答できない場合の扱いや、人が根拠を確認する運用を設計します。
社員ごとの閲覧制限はできますか？
ユーザーと文書のグループを使い、検索・回答・一覧・原本ダウンロードで参照できる範囲を制御します。運用時の設定と管理者権限も含めて、想定する役割ごとに検証します。
導入後のアップデートはどうなりますか？
モデルや関連ソフトウェアの更新、文書追加、設定変更は保守範囲を合意したうえで対応します。閉域環境では更新方法も個別に設計します。
クラウドAIとの併用は可能ですか？
可能です。機密データはオンプレミスAI、一般的な業務はクラウドAIと使い分けるハイブリッド構成をご提案します。
費用は何によって決まりますか？
利用目的、対象データ、既存環境、連携先、導入後の支援範囲によって変わります。ご相談時に条件を確認し、利用規模に合う構成とお見積もりをご提案します。
社内にAI専門の担当者がいなくても相談できますか？
ご相談いただけます。現場の対象業務と、機器・文書・権限を管理する方を確認し、必要な教育や保守支援を含めてご提案します。
利用者が増えると料金は上がりますか？
上がりません。LLM Linkの利用者アカウント数は無制限です。ただし、同時にAIへ依頼できる量は機器の構成で決まるため、利用規模に応じてAIサーバーを選定します。
保守のために訪問が必要ですか？
保守はリモートで行います。更新版の適用もリモートで行うため、通常は訪問しません。現地での作業が必要な場合は別途お見積もりします。
補助金は使えますか？
ご利用いただけます。LLM Linkはデジタル化・AI導入補助金（中小企業デジタル化・AI導入支援事業費補助金）の補助対象ITツールとして登録されており、当社は同補助金のIT導入支援事業者として申請手続きをサポートします。補助の対象経費・補助率・上限額は申請枠や事業者の要件によって異なり、審査があるため採択は保証されません。交付決定前に契約・支払いをした経費は対象外となるため、契約前の段階でご相談ください。
検討を深めるために
背景や選び方を、記事で読む
基幹システムや業務改善の考え方をコラムで、開発・AIに関する取り組みをブログで紹介しています。
基幹システムのコラム →開発・AIのブログ →
業務基盤とAIをつなぐ
データを整える基幹システムと、その情報を活用するAI。それぞれの役割と必要な接続範囲を整理してご提案します。
基幹システムを見る →