機密を外に出さず、
最先端のAIを
「自社の中」で動かす。
金融・医療・行政など、データを外部に出せない環境へ。オンプレミス／プライベートなGPU計算基盤とローカルLLMの導入を、設計から構築・運用まで一気通貫で支援します。
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こんなお悩み、
ありませんか？
機密データを外部に出せない
金融・医療・行政など、データを外部のクラウドやAPIに送れない。コンプライアンス制約で生成AIの活用に踏み出せていない。
クラウドGPUのコストが読めない
従量課金のクラウドGPUは費用が膨らみがち。継続利用を前提にすると、コストの見通しが立てづらい。
社内にGPU運用のノウハウがない
GPUクラスタの構築やスケジューリング、推論基盤の内製化を任せられる人材・知見が社内に足りない。
Imanectが選ばれる理由
機密を外に出さない設計
オンプレミス／プライベート環境で完結する計算基盤を設計。機密データを組織の外に出すことなく、生成AIの恩恵を引き出します。
ローカルLLMの導入支援
自社環境で動作するローカルLLMの選定・チューニング・導入までを支援。用途に合わせた最適なモデル活用を実現します。
構築から運用まで一気通貫
マルチノード・マルチGPUクラスタの構築、GPUスケジューリングや運用の自動化、推論基盤の内製化までを一貫してサポートします。
提供するサービス
GPUクラスタ構築
マルチノード・マルチGPU構成のクラスタを、要件に合わせて設計・構築。スケーラブルな計算基盤を整備します。
ローカルLLM導入
コンプライアンス要件を満たす形で、自社環境内で動作するローカルLLMを導入。文書処理や社内検索などに活用します。
GPUスケジューリング／運用自動化
限られたGPUリソースを効率よく配分。ジョブのスケジューリングや運用の自動化で、安定稼働とコスト最適化を両立します。
推論基盤の内製化支援
推論APIや基盤の内製化を支援し、外部依存を減らして自社でコントロールできるAI活用体制を構築します。
導入の流れ
ヒアリング・課題整理
現状の環境やデータの制約、活用したいユースケースを丁寧にヒアリングし、課題を整理します。
設計・PoC
要件に合わせて構成を設計。小さく始めるPoCで、効果と実現性を確認しながら進めます。
構築・実装
GPUクラスタの構築からローカルLLMの導入、推論基盤の実装までを一気通貫で行います。
運用・改善支援
導入後の運用自動化や安定稼働、継続的な改善まで伴走し、社内での内製化を支援します。
活用シーン
医療
患者データや診療情報を外部に出さず、院内環境で生成AIを活用。文書作成や情報検索を効率化します。
金融
機密性の高い金融データを保持したまま、社内でLLMを運用。審査・分析・レポート業務を支援します。
行政
個人情報や行政文書を外部送信せず、庁内環境でAIを活用。問い合わせ対応や文書処理を効率化します。
よくあるご質問
Q.オンプレミスでなくても導入できますか？
はい。完全なオンプレミスのほか、プライベートクラウドや閉域環境など、お客様のコンプライアンス要件に合わせた構成をご提案します。
Q.小規模から始めることはできますか？
可能です。まずはPoC（概念実証）として小さく始め、効果を確認しながら段階的に拡張する進め方をおすすめしています。
Q.どのLLMを使うか決まっていなくても相談できますか？
はい。用途・データ・求める精度やコストを踏まえ、最適なモデルの選定からご相談いただけます。
Q.導入後の運用も任せられますか？
運用の自動化や安定稼働、継続的な改善まで伴走支援します。社内での内製化を見据えたサポートも可能です。
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