AIエージェント活用への焦燥感
業務の前提が、チャットから「自律的に動くAI」へ移行し始めています。
調査では、AIエージェント導入はすでに多くの企業で進み、予算も増加傾向にあります。
また、近い将来、企業アプリの多くがエージェント機能を搭載すると予測されています。
急速な導入に対し、十分な安全策がある企業はわずか 21% (Deloitte調査)
※各数値は公開調査・予測レポートに基づくものであり、
個別企業の導入効果を保証するものではありません。
クラウドでの生成AI活用における「2つの不安」
多くの企業が、クラウド型生成AIの導入に足踏みしています。
セキュリティリスク
図面データや個人情報、社内規定などの機密情報を外部クラウドに送信することによる、情報漏洩や学習利用への懸念。
コストの不透明さ
従量課金制（トークン課金）のため、利用拡大に伴いコストが青天井になるリスク。為替変動の影響も受けやすい。
「ローカルLLM」という選択肢
社内ネットワーク内で完結する、あなただけのAI環境。
強固なセキュリティ
データは物理的に社外へ出ません。API経由の漏洩や、他社モデルの学習に使われるリスクを遮断します。
コストの安定化
ハードウェア購入または定額ライセンスで運用可能。利用量に左右されず、予算計画が容易です。
柔軟なカスタマイズ
社内用語や業界特有の知識を追加学習（ファインチューニング）させ、業務に特化したAIを構築できます。
高速レスポンス
専用GPUサーバーで処理するため、クラウドの混雑に影響されず、スムーズな応答速度を実現します。
調和技研の要素的な技術により、
現場課題が解決
サービスやソリューション提供、研究開発で培われてきた様々な技術があり、これらを組み合わせることで更に業務を高度化できるようになる。
人間とAIとのやりとりを
専門家に引き継ぐ
普段は人間とAIがやりとりしてトラブルシューティング。新しいトラブルには専門家に引き継いで対応できる。
履歴から知識を
自動抽出・サマリー
人間とAIとのコミュニケーションログから、FAQを自動生成。新しいナレッジを効率的に生成できる。
手順書の探索と
画像付き出力
マニュアルから画像付きで手順を教えてくれる仕組み。LLMを活用して外国語翻訳にも対応する。
製造業のバックオフィス／現場を、
機密を守ったまま“自動化・標準化”する
製造業では、図面・原価・人事情報など、社外に出せないデータが多く存在します。
ローカルLLMなら、社内ネットワーク内で完結した環境のまま、経理・人事労務・ナレッジ活用をAIで推進できます。
経理・原価管理
対象：経理部／原価管理／購買管理原価・請求・監査対応を“照合と説明”まで
- 請求書・発注書・検収の突合（不一致理由も提示）
- 勘定科目・費目の仕訳候補生成（社内ルール準拠）
- 監査・稟議向け説明文ドラフト（根拠参照）
- 原価差異の要因分解サマリー
人事・労務・総務
対象：人事／労務／総務規程・勤怠・問い合わせを“事故らず”に
- 就業規則・社内規程に基づく一次回答（根拠提示）
- 勤怠・休職・手当などの申請ガイド
- 研修資料・通知文の作成支援（対象者別）
- 制度改定時の影響範囲チェック
ナレッジシェア
対象：製造技術／保全／品質保証／情シス保全・品質・手順書を“探す→使う”へ
- 手順書・議事録・履歴からFAQ/手順自動生成
- 故障・不具合ログから類似事例検索→対処提示
- 図面・マニュアル引用説明（画像対応可）
- 現場・本社間のやり取り要約・引継ぎ
クラウドLLM vs ローカルLLM
| 比較観点 | クラウドLLM | ローカルLLM |
|---|---|---|
| データ持ち出し | 外部クラウドへ送信（運用・契約で統制） | 社内ネットワーク内で完結（物理的に外へ出にくい） |
| セキュリティ設計 | ベンダー依存＋利用側の設定が要 | 自社のネットワーク／端末基準で統制しやすい |
| 個人情報・機密 | ルール整備が必須（入力制限・匿名化等） | 入力対象を広げやすい（社内統制は必要） |
| コスト構造 | 従量課金（利用増で変動しやすい） | ハード購入・定額ライセンス中心（計画しやすい） |
| 性能・応答 | 回線・混雑影響を受ける場合あり | 専用GPUで安定しやすい（構成次第） |
| カスタマイズ | 提供範囲内での調整が中心 | 社内用語・業務特化の追加学習/調整がしやすい |
| 運用負担 | 基盤運用は軽い（ベンダー側） | 運用設計・保守が必要（ベンダー支援で軽減） |
| 最適な用途 | 低機密・広範な一般業務、素早い試行 | 高機密（図面/原価/個人情報）、現場定着・本番運用 |
※選択は二者択一ではなく、「低機密はクラウド」「高機密・本番はローカル」の併用も一般的です。
システム構成例
既存の社内環境と連携し、セキュアな生成AI基盤を構築します。
調和技研について
「最適解を導き、価値創造を探求する」
北海道大学に認定されたAIベンチャー企業として、高度な専門性と技術力を強みに、製造・流通・建設・IT/通信などあらゆる業界へ、個社別に最適化されたAIモデル・AIエージェントの開発・導入支援を提供しています。
AIソリューション事例は既に170件を超え、言語系・画像系・数値系の高品質なAI設計知見を用いて、クライアント企業の生産性向上や新規事業開発に貢献。近年はコンサルティングやAI人材育成、AIエージェント開発、ローカル環境でのLLM活用や教育機関での人材教育等も広く展開しています。
- 社名
- 株式会社調和技研
- 本社所在地
- 札幌市中央区南2条西12丁目324-2 902
（26年1月時点）
（博士号取得 + 博士後期課程修了）
3ステップで始めるAI導入
無料相談
現状の課題や業務フローをヒアリングし、ローカルLLMの適用可能性を診断します。
PoC (3〜6ヶ月)
HP等のワークステーションを用いた検証環境で、実際のデータを使って実用性を確認します。
本格導入
検証結果に基づき、最適なハードウェア選定、システム構築、運用支援を行います。
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