LLMは、クラウドか？ローカルか？
本資料は、「LLMは、クラウドか？ローカルか？ RAG AI Ready Dataで探る最適なAI基盤設計」と題したウェビナーの講演資料です 。
AI・LLMの導入が本格化する中で、多くの企業が直面する「クラウド型LLM」と「ローカルLLM（オンプレミス）」の選択という課題に焦点を当てています 。
単なる性能比較だけでなく、導入スピード、コスト構造（従量課金 vs 固定費）、データセキュリティ（機密情報の取り扱い）など、実務的な観点から両者を徹底比較します 。 さらに、ローカルLLMを活用した「セキュアな文書RAG」 や、VLM（Vision Language Model）を用いた「AI Ready Data」へのデータ構造化 など、具体的な事例を交えて最適なAI基盤設計のヒントを探ります。
＜本資料の内容＞
- コスト、セキュリティ、導入速度など実務的な観点から、クラウドLLMとローカルLLMを徹底比較します
- Gemma 3やgpt-ossなど実務で使える主要ローカルLLMと、オンプレミスサーバーの具体的な構築スペック例を紹介します
- APIコストを抑えつつ、大量のVoC（顧客の声）テキストデータをローカルLLMで構造化・解析した事例を解説します
- セキュリティ要件（持ち出し禁止文書）に対応する閉域RAGシステムや、VLMによる「AI Ready Data」へのデータ構造化事例を紹介します
- ユースケース別のクラウド/ローカル判断軸を示し、「スモールスタート」で始める導入ステップを提案します
＜こんな方におすすめ＞
- AI・LLMのAPI利用料（従量課金）が、将来的に高額になることを懸念されている方
- 機密情報や個人情報、持ち出し禁止データを扱うため、外部APIの利用がセキュリティ要件上難しい方
- セキュリティを担保した閉域環境・オンプレミスで、独自のRAG（検索拡張生成）システムを構築したい方
- 大量の社内文書（PDF、スキャン画像、図表）をAIで活用できる「AI Ready Data」として整備・構造化したい方
- 自社のユースケースに合わせ、クラウドとローカルの最適なLLM活用方針を策定したいIT戦略・DX推進担当者様