投稿者 global-ai-media 
スイスで開催されるAMLDワークショップのテーマ「実世界のためのオンプレミスLLM構築」は、多くの企業が直面している課題を浮き彫りにしています。クラウド型APIの利便性とデータセキュリティの狭間で、日本企業はどのように「自社専用AI」の実装を進めるべきか、その技術動向と戦略的意義を解説します。
「API利用」から「自社運用」への揺り戻しと必然性
生成AIの導入初期フェーズでは、OpenAIなどのパブリッククラウドが提供するAPIを利用するのが定石でした。導入障壁が低く、最先端のモデル即座に利用できる利点があるからです。しかし、スイスの工学系大学などが主催するワークショップで「実世界のためのオンプレミスLLM」が議論されているように、グローバルな潮流として、特定のユースケースにおいては自社環境（オンプレミスまたはプライベートクラウド）で大規模言語モデル（LLM）を運用しようという動きが加速しています。
この背景には、単なるコスト削減以上の切実な理由があります。機密情報の漏洩リスク、通信遅延（レイテンシ）の許容度、そしてAIが生成する回答の再現性・制御性の確保です。特に、製造業の設計データや金融機関の顧客データなど、外部に出すことが許されない「秘匿性の高いデータ」を扱う場合、オンプレミス環境での運用は有力な選択肢となります。
日本市場における「和製LLM」と軽量モデルの台頭
オンプレミス運用を現実的なものにしている技術的要因として、高性能なオープンソースモデルや、パラメーター数を抑えた軽量モデル（SLM：Small Language Models）の進化が挙げられます。
日本国内に目を向けると、CyberAgentやELYZA、Stability AI Japanなどが開発した、日本語能力に優れたオープンモデルが次々と公開されています。これらは、GPT-4のような超巨大モデルほどの汎用知識は持たないものの、特定の社内文書検索（RAG：検索拡張生成）や要約タスクに特化させてファインチューニング（追加学習）することで、実務に十分耐えうる精度を発揮します。
海外製の巨大モデルをAPI経由で使うのではなく、日本語に強い中規模モデルを自社のセキュアな環境で動かす。これは、情報の取り扱いに慎重な日本企業の組織文化やコンプライアンス基準とも親和性が高いアプローチと言えます。
インフラ調達と運用体制の課題
一方で、オンプレミス回帰には無視できない課題も存在します。最大のボトルネックは「GPUリソースの確保」と「運用コスト」です。高性能なGPUサーバーは世界的に需給が逼迫しており、調達コストも高騰しています。また、モデルを動かすためのMLOps（機械学習基盤の運用）には高度な専門知識が必要であり、APIを利用する場合に比べてエンジニアの負担は格段に増します。
「データは守りたいが、インフラ運用部隊を抱える余裕はない」という企業にとっては、完全に閉じた環境ではなく、VPC（仮想プライベートクラウド）内でのマネージドサービス活用など、ハイブリッドな解を模索する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
「実世界」でのAI活用において、日本企業が押さえるべきポイントは以下の通りです。
1. 「適材適所」のハイブリッド戦略を持つ
すべてのタスクをオンプレミスにする必要はありません。一般的なメール作成やアイデア出しにはパブリックなAPIを、極秘プロジェクトの文書解析には自社運用のローカルLLMを、といった使い分け（オーケストレーション）が重要です。
2. 特定タスクに絞った軽量モデルの採用
「何でもできるAI」を目指すと、莫大な計算資源が必要になります。日本の現場業務では、「日報の要約」「仕様書のチェック」などタスクが明確なケースが多いため、70億〜130億パラメータ程度の軽量な日本語モデルを採用することで、コストと精度のバランスが取れた運用が可能になります。
3. ガバナンスと技術のセット運用
オンプレミスにしたからといって、リスクがゼロになるわけではありません。社内データのアクセス権限管理や、AIが生成した誤情報（ハルシネーション）への対策など、技術的な実装とセットで社内規定を整備することが、実務実装への近道となります。