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。

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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

大きなDXではなく、問い合わせにつながりやすい一つの業務改善として見せます。

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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