一般公開されているLLMの台頭は、生成AIの計り知れない可能性を証明しましたが、同時に大企業にとっては重大な課題を露呈しました。それは、データ漏洩の懸念、規制遵守（GDPR、HIPAAなど）への対応、そして予測不能な汎用モデルの出力です。

Enterprise-LLMは、このジレンマを解決するために構想されました。私たちは、強力なAIコアをパブリックインターネットから切り離し、機密性の高い独自のデータでの学習を含む、専用LLMの持つ変革的な能力をクライアントに提供します。同時に、企業の重要なビジネス運営に求められる厳格なセキュリティおよびガバナンス基準を維持します。

高性能な専用LLMを企業のプライベート環境内にデプロイし、維持することは、特に小規模な製品チームにとって、技術的な複雑さとコストの面で大きな課題を伴います。

Key challenges:

• 費用対効果の高いモデルのファインチューニングと保守
• セキュアな隔離環境（エアギャップ運用）の確立
• コンプライアンスと監査可能性の確保

当チームは、分散コンピューティングとモデル量子化に関する専門知識を活用し、最先端のLLMをプライベートなデプロイメントで実現可能かつ費用対効果の高いものにしました。標準化されたデプロイメントコンテナを作成し、コンプライアンス対応のロギングに注力することで、強力でありながら、セキュアで監査しやすいアーキテクチャを構築しました。これにより、企業がAIを導入する際の主要なリスクを効果的に軽減します。

Key solutions:

• カスタムモデル・ファインチューニングフレームワーク
• プライベート/ハイブリッドクラウド導入テンプレート
• コンプライアンス対応ロギングと監査証跡