ローカル生成AIとは？メリット/デメリット・自社事例を紹介

近年、生成AIの急速な進化とともに、自社内やオフライン環境で利用する「ローカル生成AI」が、業務効率化やセキュリティ強化の観点から大きな関心を集めています。

ここでは、ローカル生成AIの基本概念から、導入企業が注目する背景、メリット・デメリット、具体的な活用事例まで、多角的に深掘りして解説していきます。

松尾研究室発/京都大学発のAIスタートアップ。
製造業分野へのAI導入実績は累計100プロジェクト以上。最短1週間の無料爆速デモ開発が可能。納品後の案件継続率は82%。

ローカル生成AIとは？

従来、大規模言語モデル（LLM）を代表とする生成AIは、膨大なデータセットを用いて高コストの計算を行う必要があったため、クラウド型のものしか存在していませんでした。

しかし、ローカル生成AIを用いると、プライバシー保護・カスタマイズ性の向上・運用コスト効率の向上などのメリットが得られるため、近年では注目が集まりはじめました。

これらの特徴は、企業が抱えるセキュリティや業務効率の問題解決に貢献します。

クラウド型生成AIとローカル生成AIの違い

クラウド型生成AIとローカル生成AIの違いは以下の表のようにまとめられます。

項目	クラウド型生成AI	ローカル生成AI
運用環境	外部サーバー上、インターネット経由で利用	社内サーバーやPC上、オフラインで利用
データの処理	外部にデータ送信され、クラウド上で処理	全て特定のローカル環境内で完結し、データ漏洩のリスク低減
更新と保守	自動アップデートやサービス提供者による管理が可能	自社でのアップデートや保守作業の実施が必要
運用コスト	従量課金制や使用量に応じた料金体系	初期投資後は低コストで安定した運用が可能

この違いは、企業のニーズに合わせた柔軟なシステム構築を可能にし、金融機関や地方公共団体、法律事務所など、特に機密性の高い情報を取り扱う業種での採用が進む要因となっています。

ローカル生成AIのメリット

ローカル生成AIは、従来のクラウド型と比べて数多くのメリットを有しており、企業のデジタルトランスフォーメーション推進において大きな役割を果たしています。

①高いセキュリティとプライバシー保護

クラウド型AIは、外部サーバーへ送信されたデータの漏洩や不正アクセスというリスクが存在しており、AI導入の大きな懸念材料の一つとなっていました。

ですが、ローカル生成AIは、全てのデータ処理を自社のオンプレミス環境で完結させるため、外部へのデータ送信を一切行いません。このため、企業は機密情報を厳重に管理しながら、AI技術の利点を存分に享受することが可能となります。

②独自データ活用による自由度の高いカスタマイズ性

多くのクラウド型生成AIが幅広い分野のデータを元に作られている一方で、ローカル生成AIの場合、企業はその企業独自のデータを活用し、業務内容に最適化されたAIモデルを構築することができます。

これにより、一般的なクラウド型AIでは実現しにくい、特定の業務やビジネスフローに即した、より精度の高い応答や支援が期待されます。

このようなカスタマイズ性の高い、差別化されたAIモデルの構築は、企業が競争力を維持・強化する上で有効な要素となると考えられます。

③運用コストの削減と高いパフォーマンス

クラウド型の生成AIは従量課金制が主流であり、長期的な運用による経済的な負担が生じる場合があります。

一方、ローカル生成AIは、初期投資後には社内で一括に管理されるため、定常的な支出を大幅に軽減できます。さらに、システム管理者がリアルタイムで状況を把握し、既存のIT部門とスムーズな連携を行うことで、業務全体の効率が向上します。

加えて、システムの最適化やリソースの柔軟な配分が可能なため、実際のパフォーマンス向上とコスト削減の両立が実現できます。

ローカル生成AIのデメリット

ローカル生成AIは、多くのメリットを有する一方で、導入・運用にあたっていくつかの課題や制約も存在します。

①リアルタイム処理の制約と柔軟性の低さ

従来のクラウド型生成AIは、常に最新のデータを反映し、リアルタイムでの処理が求められる場面に優れた性能を発揮します。しかし、ローカル生成AIはオンプレミス環境で運用されるため、ネットワークの外部連携が限定され、大規模な計算資源を柔軟に活用することが難しくなります。

その結果、大量のデータの処理や急激な負荷変動時には応答速度が低下する可能性があり、業務プロセスの柔軟性が損なわれるリスクも考慮しなければなりません。

こうした課題は、運用環境の設計段階で十分な対策を講じる必要がある重要なポイントです。

②高度な専門知識を要する運用体制

ローカル生成AIの導入および運用には、システムの構築やモデルの最適化、継続的な監視・メンテナンス、セキュリティ対策など、クラウドサービスでは自動化される工程を自社で担う必要があります。これらの作業は、単なるITスキルではなく、AI技術や機械学習に関する高度な専門知識を要求します。社内に十分なスキルを持つ人材が確保できない場合、外部の専門家へ依頼する必要があり、結果として導入コストの増大やプロジェクト期間の延長といった影響が生じる恐れがあります。

そのため、企業にとって、運用体制の整備と技術者の育成は、ローカル生成AIの効果的な運用を実現するために避けて通れないハードルとなっています。

③高性能ハードウェアの導入に伴う投資負担

ローカル生成AIは、社内サーバーなどといった自社内のハードウェア環境で運用されるため、クラウド型生成AIに比べて初期投資が大きくなる傾向があります。大規模な生成AIモデルを効果的に運用するには、高性能なGPUや専用ハードウェアが不可欠であり、これらの設備導入には高額なコストが伴います。

さらに、技術の進展に合わせたハードウェアの更新や保守、運用に伴うエネルギーコストなど、長期的な運用面での経済的負担も考慮する必要があります。このため、初期投資とその後の運用コストを十分に見極めた上で、導入計画を策定することが企業にとって重要なポイントとなるのです。

エムニでのローカル生成AI活用事例

様々なメリットがあるローカル生成ですが、ここでは具体的な活用方法として、弊社での事例を2件ご紹介します。

活用事例1：熟練工による暗黙知の言語化を支援するツール

製造業では、長年にわたり熟練工が培った技術やノウハウが暗黙知として蓄積されています。

しかし、その多くは各現場や一部の熟練者の中に留まり、十分に共有されていないのが実情です。弊社は、オンプレミス環境で運用される生成AIを活用し、熟練工の暗黙知を言語化するツールの開発に取り組んでいます。

このツールは、AIが熟練工に質問を繰り返すことで現場でのノウハウを引き出し、知識を整理・構造化してデータベース化する仕組みとなっています。これにより、各工場で個別に保持されていた暗黙知が、全体で共有できる形式知として体系化され、現場全体の技術の向上につながります。特に、経験の浅い新人技術者を効率的にサポートすることが期待されています。

さらに、オンプレミスで運用することで、機密性の高い現場データの外部流出リスクを大幅に抑えられます。そのため、企業は安心してこのシステムを導入できるというメリットがあります。