オンプレで自社独自生成AIを活用するポイント＆成功事例～高セキュリティや低ランニングコストを実現するローカルLLMとは

リモートワーク研究所【リモ研】

1 Aug 202419:48

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、オンプレミスとクラウドの生成AI（LLM）の比較と活用事例が紹介されています。オンプレミスAIのセキュリティやランニングコストの利点、クラウドの柔軟性と処理能力について議論されています。また、特定のビジネスニーズに合わせたオンプレミスAIの選択肢や、実際の事例を通じてその効果が解説されています。最後に、オンプレミスAIの導入におけるユースケースの重要性と、適切なモデル選定や期待値の設定方法が強調されています。

Takeaways

🌐 オンプレミスとクラウドのLLM（Large Language Model）の主な違いは、オンプレではデータが自社内で完結し、クラウドでは外部APIを通じてデータを扱うことです。
💰 オンプレのLLMは初期コストが高くなりますが、ランニングコストはクラウドよりも低い場合が多くあります。
🔒 オンプレのLLMはセキュリティの面で優れており、データが外部に漏洩するリスクが低くなります。
🚀 オンプレのLLMは処理速度が速く、クラウド環境で比べて遅延が少ないことが期待できます。
🛠️ クラウドのLLMはパラメーターの多いモデルを利用可能ですが、オンプレのLLMはパラメーター数が限られる場合があり、柔軟性に制限があります。
🏦 金融業界では、法律や個人情報保護の観点からオンプレのLLMが適しているケースがあります。
🔎 IT企業では、自社サービスに関する問い合わせ対応にオンプレのLLMを活用し、データの内部管理を強化しています。
🏢 特定の施設内限定の利用においても、オンプレのLLMはネットワーク環境に応じて適切な対話システムを提供できると示されています。
🔑 ユースケースの決定がオンプレのLLMを成功させる鍵であり、どのような入力に対してどのような出力が求められるかを明確にすることが必要です。
🛑 モデルの選択とカスタマイズは、オンプレのLLMが特定の業務に適応し、効果を発揮する上で重要です。
📈 オンプレのLLMはニーズが高まっており、企業での利用事例が増加していることが報告されています。

Q & A

ローカル生成AIとはどのようなものですか？
-ローカル生成AIとは、クラウド上ではなくて、自分のパソコンや自社のサーバー上で動作するAIモデルのことです。インターネット経由ではなく、オンプレミスでデータを扱うことができるため、セキュリティやプライバシーの観点から有利です。
ローカルAIとクラウドAIの主な違いは何ですか？
-ローカルAIはデータが自社内で完結しており、インターネット経由でデータを外部に漏らすことはありません。クラウドAIはAPIを通じて外部のサーバーを利用し、データを外部に出すことがあります。また、コスト面でも異なることがあります。クラウドAIは使用量に応じて課金されるのに対して、ローカルAIは初期費用が発生するかもしれませんが、ランニングコストは低い傾向があります。
オンプレミスのAIモデルを利用する際のメリットとは何ですか？
-オンプレミスのAIモデルを利用するメリットとしては、セキュリティが高く、データが外部に出ないことが挙げられます。また、ランニングコストがクラウドAIに比べて低い場合があります。処理速度についても、クラウドAI以上に高速な応答が期待できます。
オンプレミスのAIモデルを利用する際のデメリットには何がありますか？
-オンプレミスのAIモデルを利用するデメリットとしては、初期費用が発生することがあります。また、モデルのパラメーター数が比較的小さめな場合があり、柔軟性や処理能力に制限があるかもしれません。
オープンソースのAIモデルが登場するにつれて、特定のAIサービスを利用しないといけない理由は何ですか？
-オープンソースのAIモデルが登場することで、特定のAIサービスに依存しなくても、自分の環境で特定の処理を実行できるようになりました。これにより、セキュリティやコスト、柔軟性などの観点から最適な選択が可能になります。
オンプレミスでAIを活用する際の初期コストには何が含まれますか？
-オンプレミスでAIを活用する際の初期コストには、ハードウェアサーバーやハイエンドPCの購入費用、セットアップ費用などが含まれます。
オンプレミスAIのランニングコストが低い理由は何ですか？
-オンプレミスAIのランニングコストが低い理由は、使用しない場合にはクラウドAIのようにAPI経由での課金が発生しないこと、また自社内で完結しているためのデータの移行やストレージのコストが発生しないことです。
オンプレミスAIの使用事例として紹介された金融系企業のニーズは何でしたか？
-オンプレミスAIの使用事例として、金融系企業ではレポート作成業務にかかる時間を短縮し、自動化を図るニーズがありました。法律的にも個人情報の取扱いが厳しく、データの外部流出を避けたいという要望がありました。
IT企業がオンプレミスAIを利用する動機は何ですか？
-IT企業がオンプレミスAIを利用する動機は、自社サービスや製品に関する問い合わせ対応を効率化し、データのセキュリティを確保したいという要望にあります。
オンプレミスAIの選定や活用にあたってのポイントは何ですか？
-オンプレミスAIの選定や活用にあたってのポイントは、ユースケースを明確にすること、モデルのパラメーター数や柔軟性、期待値の調整、そしてハードウェア要件の検討です。これにより、ビジネスニーズに最適なAIモデルを選定し、効果的に活用することができます。