社内サーバー／閉域ネットワーク／工場フロアでも。RAG検索、要約、社内チャット、画像・音声処理を完全クローズドに。 Kubernetes / Docker / VM に対応し、最短でPoC→本番へ。
データ主権・セキュリティ・可用性を妥協せず、社内で完結するAI基盤を提供します。
学習・推論ともに社内完結。プロキシ越え通信や外部API送信を遮断できます。
SSO/IAM連携、操作ログ、プロンプト/回答の監査証跡を標準搭載。
ローカル推論とキャッシュで応答を高速化。工場や支社でも快適。
社内文書を自動取り込み・埋め込み。部門別の知識ベースを安全に検索。
NVIDIA GPU/CPUサーバーどちらでも稼働。モデル量子化でコストを最適化。
Kubernetes・Docker・VMware・ベアメタルに簡単デプロイ。HA構成にも対応。
メトリクス/トレース/ログの可視化。スロークエリや品質をダッシュボードで監視。
AD/LDAP、S3/SMB、PostgreSQL/MySQL、Slack/Teams、社内ポータルと連携。
REST/GraphQL/SDKを提供。業務システム・RPA・ETLからの呼び出しに最適。
製造・工場
保全部品検索、作業手順書の即時回答、検査記録の要約、現場オフラインチャット。
コールセンター
FAQ自動応答、通話テキスト化＆要約、応対品質の自動評価。
営業・バックオフィス
見積・契約書のドラフト生成、社内規程/ナレッジ検索、メール要約。
医療・研究
院内/研究所内の閉域でセキュアな文献検索・要約、個人情報を外に出さない。
1. アセスメント
要件整理（データ種別・セキュリティ・拠点・性能）。PoC範囲とKPIを決定。
2. セットアップ
環境準備（K8s/VM/ベアメタル）。モデル選定・量子化・ベクトルDB構築。
3. 連携とRAG
社内ストレージ/DBと接続、クローリング・埋め込み・権限制御を設定。
4. 本番運用
監査ログ/アラート/バックアップを整備。SLA/セキュリティ運用を標準化。
社外にデータは送られませんか？
はい。外部通信は抑止/監査でき、完全閉域やオフライン運用にも対応します。
対応モデルは？
国内外のオープンモデル中心（例：Llama/Mistral 系など）。用途に応じてカスタム可。
既存の社内システムとつながりますか？
AD/LDAP、ファイルサーバー、主要DB、Slack/Teams等と連携できます。
GPUがなくても動きますか？
CPUのみでも動作可能です。モデルの量子化/分割で性能を最適化します。
セキュリティ基準への対応は？
権限/監査ログ/暗号化/バックアップを標準実装。社内基準に合わせて拡張可能です。
