Local LLM

社内資料を外に出さずにAIで探す

契約書、議事録、規程、FAQ、過去提案。外部クラウドに出せない資料を、社内で探して使えるAI環境に近づけます。

ローカルLLM 導入社内ナレッジ検索 AI機密情報 AI
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社内ナレッジの現場でAI導入を検討するイメージ
AI活用の前に、入れてよい情報と入れてはいけない情報を分けます。
Answer 社内ナレッジでAI導入を始めるなら、最初は「判断」ではなく「記録・検索・下書き」からです。
Bottleneck

社内ナレッジのAI導入は毎日残る小さな作業から始める

機密情報を扱う中小企業、管理部門、社内DX担当に向けて、導入しやすい業務単位へ分解します。

外部AIに資料を入れられない顧客情報、契約書、社内規程を扱うため、一般的なAI利用が止まります。
社内資料が探せない過去資料や議事録が複数フォルダに散り、必要な答えに届きません。
利用ルールが決まらない誰が何を入れてよいか、出力をどう確認するかが曖昧です。
What AI can do

AIに任せる範囲を最初から狭く決める

全社DXを一度に進めるより、毎日必ず発生している業務を一つだけ選んで、そこだけ確実に軽くします。効果が見えてから次に進みます。

01

情報分類ルール

外部AIに入れない情報、社内で扱う情報、匿名化できる情報を分けます。

02

ナレッジ検索設計

資料の置き場、権限、検索対象、回答の確認方法を設計します。

03

ローカルLLM検討

社内サーバーや閉域環境で扱う必要がある場合の構成を検討します。

Process

初回相談ではAIツール名より先に業務を見ます

AJTCは、業務棚卸し、扱う情報の分類、AIに任せる下準備、人が確認する部分を分けます。Claude Code、Codex、ローカルLLMは目的に合わせて選びます。

01毎日残る作業を一つ選ぶ
02入れてよい情報と入れない情報を分ける
03AIの下書きを人が確認する流れにする
FAQ

社内ナレッジのAI導入でよくある質問

ローカルLLMは必ず必要ですか？

必ずではありません。扱う情報の機密性、コスト、運用体制を見て、クラウドAIとの使い分けを決めます。

既存フォルダの資料を使えますか？

使えます。まずは資料の種類、形式、権限、更新頻度を確認します。

Contact

社内ナレッジのAI導入は一つの業務から相談できます

情報分類ルール、ナレッジ検索設計、ローカルLLM検討。まずは、最も時間を奪っている作業を一つだけ選びます。

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