LLM開発・運用管理統合環境

機密データを安全に、自社に最適化されたAIを構築・運用し、既存業務にシームレスに統合

Smart AI Toolboxのご紹介

高セキュリティ・ローカル完結型

Smart AI Toolboxは、お客様の機密データを外部クラウドに送信することなく、組織内の高性能ワークステーション上で完全に処理・保管します。標準装備のネットワーク分割機能により、オフィス内ネットワークからの独立性を確保し、情報漏洩リスクを最小化。インターネット接続なしでのスタンドアローン運用も可能であり、エアギャップ環境や事業継続計画（BCP）対策にも有効です。これにより、政府機関や機密情報を扱う企業が求める厳格なセキュリティおよびコンプライアンス要件に適合します。

ハードウェア最適済み統合ソリューション

日本HP社製の高性能ワークステーション「HP Z6 G5 A」を基盤とし、LLM開発・運用に必要なDataOps、LLMOps、DevOpsの各ツール群を最適化してプリインストールしています。これにより、複雑な環境構築や個別のツール管理の手間を大幅に削減し、データ収集からモデル開発、アプリケーション展開、運用管理まで、LLMライフサイクル全体を統合された環境で実現します。

コスト効率の高いオープンソース活用

すべてのコンポーネントをライセンスフリーのオープンソースソフトウェア（OSS）で構成しているため、ユーザー数や接続デバイスの増加に伴う高額なライセンス費用増の懸念が一切不要となり、長期的な総保有コスト（TCO）の大幅な削減を実現します。また、活発なOSSコミュニティの成果を迅速に取り込み、技術の陳腐化リスクを低減し、特定のベンダーに依存しない柔軟なシステム構築が可能です。

高度なローカル処理能力

搭載されたNVIDIA® RTX™ 5000 Ada Generation (32GB VRAM) GPUと最適化されたソフトウェアスタックにより、単一のワークステーションでありながら、7B、13Bはもちろん、30BクラスやMixtral 8x7Bといった比較的大規模なモデルのParameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)（特にQLoRA）が実用的に可能です。また、GPTQやGGUFなどのモデル量子化技術を用いることで、より高性能なモデルのローカル実行も実現します。

実証された導入効果

Smart AI Toolboxは、〇〇県〇〇市議会での概念実証（PoC）を通じて、その実用性と導入効果が既に証明されています。議会発言の逐次要約・可視化といった具体的なユースケースにおいて、その有効性や顧客関心の高さが示されており、これが製品の導入価値と信頼性を裏付けています。これにより、お客様は安心してSmart AI Toolboxを導入し、業務効率化やDX推進を実現できます。

柔軟なスケーラビリティとポータビリティ

ビジネスの成長やニーズの変化に合わせて、Smart AI Toolboxは柔軟な拡張性を提供します。利用者数やデータ量の増加に応じて、ワークステーションの追加・増設により処理能力を容易にスケールアウトできます。また、仮想化技術を活用しているため、ワークステーションで開発した小規模言語モデル（SLM）を個別のPCにダウンロードして利用することも可能です。オンプレミス運用からクラウド環境への移行やハイブリッド構成もサポートし、お客様の運用環境に合わせた最適な選択肢を提供します。

Smart AI Toolboxが提供する統合機能

データ準備（DataOps)

データ収集: 電話、メール、チャット、ビデオ会議、音声録音、データベース、文書データ、クラウドサービス、ウェブスクレイピング、オープンデータなど、多様なソースからのデータ収集ツールを内蔵。データ収集の自動化を短期かつ廉価に開発可能です。

データクレンジング・変換: 収集した生データをLLM学習に適した形式に整形・加工。ノイズ除去、重複排除、構造化などを行い、高品質なトレーニングデータを作成します。

データラベリング: 必要に応じてデータにアノテーションを付与し、教師あり学習のための準備を効率的に行います。

データワークフロー自動化: 一連のデータ処理プロセスを自動化し、継続的なデータパイプラインを構築します。

モデル開発・学習（LLMOps）

追加学習: オープンソースとして市場に流通しているLLMファウンデーション・モデルの中から、用途や運用方法に応じて適切なモデルを選択し、お客さま固有のプライベートデータ、あるいは著作権等の問題を生じない公開データを用いて、追加学習を行います。

ファインチューニング (PEFT/QLoRA): Hugging Faceなどのフレームワークを活用し、特定の業務ニーズに合わせてモデルを調整。Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)やQLoRAを効果的に利用することで、32GB VRAMの制約下でも30BクラスやMixtral 8x7Bといった大規模モデルのファインチューニングを実現します。

モデル量子化 (GPTQ/GGUF): モデルサイズを削減し、推論時のVRAM使用量を抑えることで、より高性能なモデル（例: 量子化された70BモデルやMixtral 8x7B）のローカルでの実行を可能にします。

モデル評価・検証: 開発したモデルの性能を客観的に評価し、継続的な改善サイクルをサポートします。

応用・連携（DevOps）

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 構築: Llamalndexなどのフレームワークを利用し、既存の社内ドキュメント、データベース、情報システムなどから関連情報を取得し、LLMの回答に組み込むことで、回答精度と信頼性を飛躍的に向上させます。ローカルベクトルストア（ChromaDB, FAISS）の構築・運用もサポートします。

アプリケーション開発: ノーコード開発ツールやテストツールとの連携により、LLMを活用したチャットボット、要約ツール、検索システムなどのアプリケーション開発を加速します。

既存業務ワークフローへの埋め込み: 開発したLLMアプリケーションをAPI連携などを通じて既存の業務システムやワークフローにシームレスに統合。議事録作成支援、質疑応答、文書生成など、具体的な業務プロセスにAIを組み込み、生産性を向上させます。

運用管理（LLMOps/DevOps）

応答品質モニタリング: LLMの応答品質やパフォーマンスを継続的に監視し、問題発生時には迅速に検知・対応します。

モデルのパフォーマンス監視: GPU使用率、推論速度、VRAM消費量など、モデルの動作状況をリアルタイムで可視化し、最適化を支援します。

継続的なメンテナンスとアップデート: オープンソース技術の進化に合わせて、モデルやツール群を継続的に更新・最適化し、常に最新のAI環境を提供します。

複数LLMインスタンスの一元管理: 複数の専門性の高いLLMを同時に開発・運用し、業務に応じて最適なモデルを切り替えて利用できる一元管理機能を提供します。

Smart AI Toolboxがもたらすメリット

開発期間の短縮と効率化

統合されたDataOps、LLMOps、DevOpsワークフローと自動化ツールにより、データ準備からモデル学習、RAG構築、アプリケーション展開、そして既存業務への組み込みまで、LLM開発・導入プロセス全体を大幅に加速します。これにより、企業はAIソリューションをより迅速に市場に投入し、ビジネスの競争力を高めることができます。

セキュリティとコンプライアンスの強化

機密性の高い企業データや個人情報を外部に晒すことなく、お客様の管理下にあるセキュアなオンプレミス環境でLLMを運用できます。ネットワーク分離機能やスタンドアローン運用オプションにより、厳格なデータ保護規制（GDPR、国内法規など）や企業内のコンプライアンス要件に確実に準拠し、情報漏洩のリスクを極限まで低減します。

大幅なコスト削減

ライセンスフリーのオープンソースソフトウェアを基盤とすることで、高額な商用ライセンス費用や、クラウドAPIの従量課金による予期せぬコスト増を回避できます。また、統合された環境と効率的な開発・運用プロセスにより、人件費や運用保守費用も最適化され、長期的な総保有コスト（TCO）の大幅な削減に貢献します。

高精度なカスタムＡＩの実現と業務変革

Smart AI Toolboxは、お客様固有のプライベートデータを用いたファインチューニングやRAG構築を容易にします。これにより、汎用モデルでは対応しきれない業界特有の知識、社内用語、独自の業務プロセスに深く適応した、高精度で専門性の高いカスタムLLMを構築できます。既存情報システムとの連携や業務ワークフローへのシームレスな埋め込みを通じて、業務の自動化、意思決定支援、情報検索の精度が飛躍的に向上し、企業独自の競争優位性を確立し、真のDXを推進します。

ＨＰ社製高性能ワークステーション最適化実装

Smart AI Toolboxは、ローカルLLMのトレーニングや推論に不可欠な膨大な計算リソースを供給するため、以下の高性能な株式会社日本ＨＰ製HP Z6 G5 A Workstationを基盤とし使用しています。

OS: Windows 11 Pro 日本語版 - 誰でも使えるWindowsデスクトップ環境です。

CPU: AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 7985WX (64コア/128スレッド、最大5.1GHz) - 大規模なデータ前処理、RAGパイプラインの構築、高精度な自動音声認識（ASR）などのタスクを高速に処理します。

メモリ: 128GB DDR5 ECC Registered SDRAM (5600MHz) - 大規模なデータセットやベクトルインデックスをメモリ上に保持し、高速アクセスを実現。ECC機能によりシステムの安定性を向上させます。

GPU: NVIDIA® RTX™ 5000 Ada Generation (32GB GDDR6 ECC VRAM) - LLMのファインチューニングや推論の主要なエンジンです。32GBの大容量VRAMとECC機能により、大規模モデルの効率的かつ安定した処理を強力にサポートします。特にQLoRAなどのPEFT手法を用いることで、30Bクラスのモデルのファインチューニングも現実的な視野に入ります。

ストレージ: 2TB HP Z Turbo ドライブ (内蔵M.2スロット接続 TLC NVMe SSD) + 4TB SATA HDD - 高速なNVMe SSDはOS、アプリケーション、アクティブデータへのアクセスを加速し、大容量HDDはデータアーカイブに活用されます。

ネットワーク: Realtek 8111EP-CG ギガビットイーサーネット×リア2 - 安定したネットワーク接続を提供します。

このバランスの取れた高性能ハードウェア構成により、LLMライフサイクルの各段階でボトルネックが生じるリスクを低減し、スムーズな開発・運用を実現します。