ON-PREMISE LLM SOLUTION
日本企業の現場で
「使える」生成AIを。
セキュリティ・コスト・日本語精度の壁を超え、
生成AIを業務に定着させる
オンプレミスAIソリューション
“aiDAPTIV+（アイダプティブ・プラス）”
aiDAPTIV+紹介動画
aiDAPTIV Nextorageインタビュー
生成AI導入で、
こんな壁にぶつかっていませんか？
セキュリティの壁
クラウドにデータを出せない（出したくない）
セキュリティ・ガバナンスへの不安が拭えない
コストの壁
利用量に比例してコストが膨らみ、予算が読めない
GPUやインフラ構築のハードルが高い
精度の壁
日本語や専門用語の精度が不十分
RAGだけでは業務品質に届かない
運用の壁
PoCで止まったまま、本番運用に進めない
1つでも当てはまるなら、
が
解決策になります。
なぜ、日本企業の
オンプレミスLLM活用は
難しいのか
「最初の一歩」のハードルが
高すぎる現状があります。
インフラの構造的課題
- ハイエンドGPUサーバー（DGX H100等）は数千万円規模の初期投資
- 消費電力8kW超、冷却設備・設置スペースの確保が必要
- 大規模モデルの稼働に必要なVRAMが圧倒的に不足
セキュリティとデータ主権の構造的課題
- 製造図面・カルテ・住民情報など、外部に出せないデータが業務の核心
- ビジネスのスピード感と情報システム部門のリスク管理が衝突
- 「クラウドNG」の一言でプロジェクトが停止してしまう
GPUのメモリ不足から
解放します
GPUを買い足すのではなく、専用に開発されたミドルウェアとSSDでメモリ空間を拡張、標準的なワークステーションで巨大なLLM学習を可能にします。
が選ばれる理由
オンプレミスLLM活用検討の際の課題に対し、新しい選択肢を提供します。
オンプレミス／閉域ネットワーク／
ローカル完結に対応
権限管理・ログ管理・ガバナンス対応を
標準装備
GPU最適化設計により、
用途に合わせた最小構成が可能
本番運用を前提とした設計思想で、
確実に次のフェーズへ
業界特化の
フルファインチューニングに対応
フルファインチューニングが
必要な理由
RAGの限界
「検索」はできても「理解」ができない
外部知識の参照はできても、思考回路（ロジック）や口調は汎用モデルのまま
社内用語・業界の暗黙知を文脈として理解できない
回答精度にばらつきが出やすく、現場の信頼を得にくい
フルファインチューニングの価値
AIを「自社仕様」に育て上げ、実戦投入へ
企業の「脳」そのものを再教育し、自社専用AIを育成
敬語・専門用語・社内ルールをモデルの深層に定着
複雑な指示なしで常に意図通りの回答を実現し、日々の微調整にかかる運用コストを劇的に削減
なら
「セキュリティの壁」も突破
オンプレミス環境により、
機密データを外部に出さない究極の自社専用AI構築を実現します。
こんな企業・部門に選ばれています
過去のトラブル報告書や技術図面を学習させ、品質保証（QA）の自動化やベテラン技術者のナレッジ継承を実現。
院外に出せない電子カルテデータを活用。院内ポリシーに準拠したQAボットや、医療用語の解釈補助にセキュアなAIを導入。
住民情報や条例などの内部規定を安全に活用。窓口業務の支援ボットを情報漏洩リスクなしで運用。
スモールスタートから全社展開へ
初期投資（CapEx）を最小化し、将来の拡張性を担保します。
PoC（最小構成）
aiDAPTIV+搭載ワークステーション1台でPoC開始。低リスク・低コストで有効性を検証。
実用化検証
PoCの成果をもとに、データ主権を確保したまま運用フェーズへ移行。業務適用範囲を段階的に拡大。
全社AI基盤化
部門展開・複数拠点へのスケールアウト。自社の情報資産を最大限に活用する全社AIインフラへ。
ファイソンaiDAPTIV+
LLMトレーニング統合ソリューション
コマンドラインを使用するか、直感的なオールインワンの aiDAPTIV+ Pro Suite を利用して LLM トレーニングを実行します
対応モデル
- Llama, Llama-2, Llama-3, CodeLlama
- Vicuna, Falcon, Whisper, Clip Large
- Metaformer, Resnet, Deit base, Mistral, TAIDE
- さらに多くのモデルを対応する予定です。
and/or
内蔵メモリ管理ソリューション
シームレスな PyTorch 互換性を体験し、AI アプリケーションを調整する必要がなく、ノードを簡単に追加できます。システム サプライヤーは、AI100E SSD、ミドルウェア ライブラリの認証とシステムのスムーズな統合を支援する ファイソンの包括的なサポートを利用できます。
メリット
- 簡単に実装
- AI アプリケーションを変更する必要はありません
- 既存のハードウェアを再利用するか、ノードを追加します
aiDAPTIV+ ミドルウェア
- モデルを分割して各GPUに割り当てる
- aiDAPTIV キャッシュ上で保留中のスライスを保持する
- GPU 上で保留中のスライスを完了したスライスと交換する
システム統合
- ai100E SSDを使用可能
- ミドルウェアデータベースライセンス
- ファイソンの総合サポートサービス
and
GPU メモリとのシームレスな統合
ファイソンaiDAPTIVCache とミドルウェアは GPU メモリを拡張でき、PC には320 GBの追加メモリ、ワークステーションとサーバーには最大 8 TB の追加メモリを提供し、低遅延の LLM トレーニングをサポートします。さらに、業界をリードする100 DWPD という極めて高い耐久性を備え、特別な設計でファイソンの高度なNANDエラー訂正アルゴリズム技術をサポートしています。
シームレスで完璧な統合
- GPUメモリ容量を拡張するために最適化されたミドルウェア
- 2x 2TB aiDAPTIV キャッシュ、70B モデルをサポート
- 低遅延
高耐久性
- 業界をリードするDWPD
5 年以内に 1 日あたり 100 回の書き込み - 高度な NAND 修正アルゴリズムを備えた SLC NAND
推論の向上
aiDAPTIV+ は、最初のトークンリコール時間を短縮することで、推論体験を向上させます。さらに、トークン長を拡張することで、より長く正確な回答を提供するためのコンテキストが増加します。
モデルの無限の可能性を解き放つ
aiDAPTIV+ はフラッシュ メモリと DRAM を統合することでより大きなメモリ リソースを提供するため、モデルサイズは GPU グラフィックス カードの HBM やGDDR メモリの容量によって制限されなくなります。
これにより、大規模なモデルをトレーニングし、かつては大企業やクラウド サービス プロバイダーのみが利用できたコンピューティング需要をより手頃な価格で実行できるようになります。
よくあるご質問（FAQ）
Q1. なぜクラウドでなくオンプレなのですか？
製造データ・図面・顧客情報など社外に出せないデータを扱う現場ではクラウドAPIに送れないケースが多く、情報漏洩を避けるためオンプレで完結させる必要があります。aiDAPTIV+は自社サーバー内でLLMの学習・推論を完結し、データを外部に出しません。
Q2. 導入費用やGPU要件は？
通常は大規模モデル学習に多数の高価なGPUが要りますが、aiDAPTIV+はシステムメモリとSSDでGPU不足を補い、必要GPUを低水準に抑えます。既存GPUを活かせるかも含め、オンプレAI導入診断で試算できます。
Q3. 自社のどんな業務に使えますか？
製造業では「不良の原因分析」「ベテランの技能・暗黙知の継承」「設備マニュアルや社内文書の自然言語検索」等の相談・実績が多い領域です。まず貴社のデータとテーマで「どこから使えるか」を導入診断で見極めます。
Q4. 自社データでファインチューニング（追加学習）できますか？
できます。aiDAPTIV+は自社ハード内でファインチューニングを完結でき、社内データを外に出さずモデルを自社業務に最適化できます。
Q5. いきなり本格導入せず小さく試せますか？
「オンプレAI導入診断（30万円〜・約1ヶ月）」でヒアリング中心にPoC計画・概算まで短期間で見極められます。データ実物の提供は不要（NDA前でも着手可）です。
Q6. 導入までどのくらいかかりますか？
診断→PoC→本導入と段階的に進めます。診断は約1ヶ月。規模により異なるため、まず診断で貴社に合った進め方を提案します。
さらに詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。