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はじめに：AIの選択肢が変わった？「機密データを外部に送信せずに、ChatGPT級の分析ができたら」 化学プラントの事故分析、製造プロセスの最適化、品質管理データの解析——これらの業務でAIを活用したいけれど、クラウドサービスにデータを送ることに躊躇していませんか？ 2025年、その悩みの解決に兆しが見えています。 約30万円のPCで、完全に社内で動く専用AIが構築できる。しかも性能は、OpenAIの最新モデルに匹敵する——そんな検証結果をお見せします。 なぜ今、社内専用AIなのかクラウドAIの見えないリスク最近、「#keep4o」という運動をご存知でしょうか。ChatGPTのモデルがGPT-5に変更され、期待する出力が出なくなった、人間へ寄り添う回答ができなくなった、という声が相次ぎました。 1.2枚目がGPT-5、3枚目が4o 「温かみ」だと？煽り散らかしててCEOの誰かさんの顔が浮か

はじめに製造業でローカルLLMの導入が話題になっています。 「ChatGPTは便利だけど、機密情報を扱えない」 「社内にサーバーを置けば、安全に生成AIが使えるらしい」 「最近のローカルLLMは性能が高いと聞いた」 こういった期待を持って、ITベンダーに相談する。担当者は丁寧にヒアリングしてくれます。立派な提案書も届きます。そして見積もり。金額は300万円から1,500万円、期間は3ヶ月から半年。 数ヶ月経って契約が成立し、プロジェクトが進みます。要件定義、環境構築。そして2〜3ヶ月後、ようやく検証環境が完成します。 検討開始から半年が経過。ようやく現場の担当者が触ってみる。 「あれ、このUI、使いにくいな...」 「既存の業務フローに合わない」 「思ったより効果が出ない」 でも、既に300万円を払った後です。 問題は、ITベンダーのPoCが悪いわけではありません。問題は、「触る」のが遅す