ローカルLLM・RAG構築

01. Concept

このような課題を抱えていませんか？

Issue 01

生成AIを業務に導入したいが、
嘘の回答（ハルシネーション）が心配

Issue 02

有料のクラウドAIでも、セキュリティ規定により機微な情報が入力できない

Issue 03

外部ネットワークに繋がない
完全な閉域環境でAIを構築したい

社内データをAI化する最適解と、立ちはだかる「クラウドの壁」

一般的なLLMのカスタマイズ手法（RAGとファインチューニング）の構造と、
エンタープライズ企業が直面する情報漏洩リスクへの回答。

02. Value

TBP DigitalならではのローカルLLM・RAG提供価値

01

完全閉域で稼働する
ローカルLLM環境の構築

パブリッククラウドに依存せず、お客様のオンプレミス環境やプライベートクラウド、またはローカルPC内で完結するLLMを構築。外部と通信しないため、最も機微なデータも安全にAI化できます。

【インフラ構築の伴走】企業の厳格なセキュリティポリシーに合わせた基盤選定から実装までを一貫サポート。

02

RAGの精度を決定づける
「データ構造化」の完遂

RAG最大の弱点は「ゴミを入れたらゴミが出る」ことです。AIの精度を落とす図表崩れや表記ゆれを徹底的にクレンジングし、AIが100%正しく理解できる教科書を作ってからRAGに組み込みます。

【校正・品質保証のDNA】印刷業界で培った一文字のミスも許さないアノテーション技術が、AIの回答精度を決定づけます。

03

部門・用途に最適化された
UI/UXとプロンプト設計

ただAI環境を渡すのではなく、現場の業務フローに合わせたインターフェースを開発。「営業用」「製造用」など、誰が・いつ・どう使うかを想定し、プロンプトを意識せずに使える環境を提供します。

【情報設計のDNA】長年、クリエイティブ制作で培ってきた「人が迷わず使える情報設計力」をシステムに還元。

03. Service Flow

ローカルLLM開発・導入プロセス

インフラ選定からデータ構造化までを一貫してカバーする5ステップ

01

要件定義・
インフラ選定

【情報設計】

02

閉域環境構築・
LLMチューニング

03

社内データ構造化・
RAG組み込み

【品質保証】

04

UI/UX開発・
プロンプト設計

05

セキュア運用保守・
精度改善

04. Contact

お問い合わせ・PoCのご相談

「情報整理」「情報設計」「品質保証」のDNAが機能する5つのステップ

完全閉域網で動く、 究極のセキュアAI環境。

01. Concept

このような課題を抱えていませんか？

社内データをAI化する最適解と、立ちはだかる「クラウドの壁」

02. Value

TBP DigitalならではのローカルLLM・RAG提供価値

完全閉域で稼働する ローカルLLM環境の構築

RAGの精度を決定づける 「データ構造化」の完遂

部門・用途に最適化された UI/UXとプロンプト設計

03. Service Flow

ローカルLLM開発・導入プロセス

要件定義・ インフラ選定

閉域環境構築・ LLMチューニング

社内データ構造化・ RAG組み込み

UI/UX開発・ プロンプト設計

セキュア運用保守・ 精度改善