Service

Own Your AI

生成AI・ローカルLLM導入支援サービス

世界レベルの技術力と実運用ノウハウで、
安全なAI内製化を実現

ビジネスを支援する男性のイメージ

Risks

そのChatGPT活用、
本当にこのまま使い続けますか?

外部APIに頼り続けることで、3つのリスクが放置されている

情報のアイコン

機密情報の流出

業務データが外部に送信される

予算のイメージアイコン

青天井の従量課金

使うほど膨らむコスト構造

ai生成のイメージアイコン

ブラックボックス化

挙動が把握できず説明責任が果たせない

Benefits

ローカルLLMで実現する、3つの変化

API経由の情報流出

0

$58.00

$39.00/Month

AIの処理は自社ネットワーク内で完結。
業務データが外部に出る経路はありません。

コスト削減
(3年累計)

30~60%

$58.00

$39.00/Month

従量課金から固定費中心の構造へ。
利用量が増えても運用コストが膨らみません。

レイテンシ改善
(最大)

200%

$58.00

$39.00/Month

外部APIとの通信が不要になり、社内ネットワーク内で処理が完結。応答が大幅に速くなります。

外部API vs ローカルLLM

ローカルLLM

データ主権・低遅延・コスト最適

ChatGPTや外部API

手軽だが制御とコストに課題

right icon

データ主権

自社ネットワーク完結

外部サーバーへ送信される
(ベンダー管理)

money icon

従量課金(OpEx)

固定(CapEx)

ブラックボックス化
(学習利用の懸念あり)

customization icon

柔軟性

独自データで追加学習可

限定的

暗黙知のアルゴリズム化

QX Engine

カウンセラー・理学療法士など専門家の
「人を動かす対話術」を科学的証拠に基づき実装

汎用AI(ChatGPT、Gemini等)

Smart insig一般的なノウハウによる応答のみ
表面的な応答しかできない

現場データによる学習

QX Engine

介護・就労支援の「現場」で収集された
実データに最適化

汎用AI(ChatGPT、Gemini等)

一般的な知識のみ

既存システムへのAPI連携

QX Engine

LINE、Slack、独自アプリなど
あらゆる接点へアドオン形式で実装可能

汎用AI(ChatGPT、Gemini等)

汎用的なAPI提供

Use Case

御社の業務で、ローカルLLMはこう使える

金融・保険

顧客情報を社外に出さず、規制対応とコンプライアンス業務を高速化。

銀行窓口のイメージ

医療・ヘルスケア

患者情報を院内に閉じたまま、医療従事者の事務負担を大幅に軽減。

医療現場のイメージ

製造・建設

図面・技術ノウハウを社外に出さず、現場の判断と対応を高速化。

建築業界のイメージ

法務・知財

契約書や機密文書を外部に渡さず、レビュー業務の工数を削減。

法務のイメージ

公共・小売・インフラ

顧客情報を社内で守りながら、現場スタッフの即応力を高める。

接客イメージ

Strengths

構築から定着まで、3つの強み

自社資産として残る設計

OSS・コンテナベースで、開発したシステムが特定ベンダーに縛られず長期運用できる

セキュリティ × AI専門性

プロンプトインジェクションやPII対策など、AI特有のリスクに対応。

伴走型 導入支援

システム構築から現場研修・運用ルール策定まで、社内定着までトータル支援。

Meta 主催サミット登壇実績

米国Meta本社「Global Open Source Innovation Summit」登壇

サミット登壇風景

Quixotiksの主な開発実績

NTT東日本

農業向けコーチングアプリ

レノボ・ジャパン

障がい者就労支援

ほか導入実績多数

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御社のデータ・業務に合わせた適用可能性をお伝えします

Plans

フェーズ単位で選べる3つのプラン

最短2週間で開始、3ヶ月で本番稼働

Plan 1

戦略コンサルティング

Project Base

期間

2〜4週間

内容

課題ヒアリング、ユースケース選定、ROI試算

ご準備

業務課題の整理

成果

投資対効果を可視化

Plan 2

構築・本番化

One-time

期間

8〜12週間

内容

データ整備、モデル選定、
インフラ構築、PoC検証

ご準備

業務データの提供、現場担当者の参画

成果

投資対効果を可視化

Plan 3

運用保守・改善

Monthly

期間

月次

内容

本番運用、24時間365日監視、
継続的な精度改善

ご準備

運用担当者の配置、改善要望の共有

成果

業務適合度を継続的に向上

FAQ

よくある質問

Q. ローカルLLMの導入には、どのくらいのコストがかかりますか?

導入規模・ユースケース・ハードウェア構成によって変動します。月間1億トークン規模の利用想定で、外部APIと比較して約14ヶ月で損益分岐点を迎えます。御社の利用規模に合わせた概算は無料個別相談会にてご提示いたします。

Q. 既存のChatGPT利用から、どのように移行できますか?

段階的な移行が可能です。社内文書検索や定型レポート生成など、効果が見えやすい業務から着手し、徐々に適用範囲を広げる進め方を推奨しています。ChatGPTで蓄積された活用ノウハウも移行時の資産として活かせます。

Q. オンプレミスとクラウドGPU、どちらを選ぶべきですか?

「データ主権の要件」「初期投資の許容度」「利用規模の予測可能性」で判断します。閉域網運用が必須ならオンプレミス、柔軟にスケールしたいならクラウドGPU。要件に応じた最適構成をご提案いたします。

Q. PoC(実証実験)だけ試すことは可能ですか?

可能です。2〜4週間の「クイックPoC提案」にて、貴社データでモデルの回答精度と業務適合性を検証いただけます。本格導入前に費用対効果を評価でき、PoCのみで終了することも可能です。

Q. 導入後の運用は、自社で内製化できますか?

可能です。プロンプトエンジニアリング研修や利用ルール策定支援を通じ、運用ノウハウを段階的に社内へ移転していきます。自走されるまでの期間は運用保守プランで伴走いたします。

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