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プレスリリース

GPU計算基盤事業を開始 ― コンプライアンス厳格環境へのローカルLLM導入とKubernetesクラスタ構築を支援

Imanectは、新たに「GPU基盤・LLM導入事業」を開始しました。機密データを外部に出せない厳格なコンプライアンス環境においても、組織が自らの内部で生成AIを安全に活用できるよう、オンプレミス／プライベートなGPU計算基盤の設計から、ローカルLLMの導入、Kubernetesによるクラスタ構築・運用までを一気通貫で支援します。

背景 ― 「使いたいのに、使えない」AIのジレンマ

生成AIの活用はあらゆる業界で急速に進む一方で、金融・医療・行政・製造といった領域では、顧客情報や診療データ、機密図面などを外部のクラウドAPIへ送信できないという根本的な制約があります。情報漏洩リスクや各種ガイドライン、データ主権の観点から、「最先端のAIを使いたいのに、データを外に出せないために使えない」というジレンマに多くの現場が直面しています。

その結果、せっかくの業務データが活用されないまま組織内に眠り続け、生産性向上の機会が失われています。

解決策 ― AIを「自社の中」で動かす計算基盤

Imanectは、この課題に対し 「データを動かさず、AIを持ち込む」 というアプローチで応えます。

外部にデータを一切送信することなく、組織のネットワーク内（オンプレミス／プライベートクラウド）に専用のGPU計算基盤を構築し、その上でローカルLLMを稼働させます。これにより、機密データを完全に自組織の管理下に置いたまま、文書要約・検索・分類・対話といった生成AIの恩恵を享受できます。

技術 ― Kubernetesによるスケーラブルなクラスタ構築

提供する計算基盤は、以下の技術要素で構成されます。

  • Kubernetesによるクラスタ構築：マルチノード・マルチGPU環境をKubernetes上で構築し、リソースを柔軟かつ効率的に運用します。
  • GPUスケジューリングと運用自動化：複数チーム・複数ワークロードでのGPU共有、推論／学習ジョブのスケジューリング、監視・スケーリングを自動化します。
  • ローカルLLMの導入と最適化：用途やハードウェア要件に応じたモデル選定・量子化・推論サーバ構築を行い、限られたGPUリソースでも実用的な応答速度を実現します。
  • 推論基盤の内製化支援：将来にわたって組織自身が運用・拡張できるよう、設計思想とノウハウの移管まで含めて支援します。

提供価値

  • データを外部に出さない、セキュアでコンプライアンスに準拠したAI活用
  • クラウドAPIの従量課金に依存しない、予測可能でスケールするコスト構造
  • 組織内に閉じた基盤による、低レイテンシかつ安定した推論環境
  • 自社運用を前提とした、持続可能なAIインフラの内製化

Imanectは、これまで培ってきたAI・データ領域の研究開発力を計算基盤レイヤーへと拡張し、あらゆる組織が安心して生成AIを活用できる未来を実装していきます。

連絡先・お問い合わせ

本件に関する詳細や、導入・共同開発のご相談につきましては、以下の窓口までお気軽にお問い合わせください。

Imanect