本地 LLM／AI 基础设施 PoC —— 备齐可供判断的依据

课题

有涉及机密数据的业务，不可能把全部内容都交给云端 AI。可是，不向外部传送数据、在本地运行的本地 LLM 究竟能否真正用于自家业务，仅凭自身又难以判断。这样的咨询正在增多。而说到 PoC，往往容易变成“做出来就结束”，业界也常听到这样的说法：能跑的东西是做出来了，最终却没能推进到投产导入。

思路

Cor.株式会社在 PoC 中所追求的，不是“能演示的 demo”，而是“备齐了可判断是否投产的依据”这一状态。我们不会一开始就锁定云端 AI 或本地 LLM 其中之一，而是以“依据所处理信息的机密程度、因地制宜地组合使用”为前提进行设计。我们始终坚持：不把“做出来”本身当作目标。

实装

在 3 个月内，我们推进以下流程。

• 目标业务的梳理
• 数据处理方式的设计（输入边界・访问权限・操作日志・人工审批）
• 测试环境的搭建
• 评估指标的设定与测量
• 是否投产的判断

如果已通过诊断（机密数据 AI 应用诊断）完成了相关梳理，我们会以此为基础，收敛 PoC 的范围。

成果

3 个月结束后，可判断是否投产的依据会留在您手中。若进展顺利，则推进到投产构建与运维保障（依需求另行报价）。若不然，我们认为“现在先不做”这一判断，同样是可以带走的 PoC 成果。Cor.株式会社持续开展本地 LLM 的验证工作，并把这些积累运用到 PoC 的设计之中。费用为 3 个月 300 万日元起（视课题与内容而变动）。如果您有意向，先从机密数据 AI 应用诊断开始，也是一种方式。