第6回ブログ：AIインフラの自社展開―導入ステップでわかる現実解
🏗️ なぜ“自社展開”が求められるのか
ChatGPTやCopilotを活用する企業が増える中で、「社内データとAIの安全な統合」「独自LLMによる継続学習」「コストとパフォーマンスの制御」などの観点から、オンプレミス型のAIインフラ導入が注目されています。
🚦 フェーズごとの導入ステップ
- フェーズ0：PoC環境の立ち上げ
LangChain + GPT連携をローカルネットワーク上で検証 - フェーズ1：データ統合基盤の構築
Nextcloudやファイルサーバ、チャットログなどをデータレイク化 - フェーズ2：RAG構成による検索AIの導入
ベクトルDB（Chromaなど）＋LangChainで社内検索エンジンを構築 - フェーズ3：SSOとアクセス制御の統合
Keycloak + LDAPによるセキュアなアクセス権限管理 - フェーズ4：チャットUIや社内ポータルへの統合
ZulipやWebUIで自然言語インターフェースを提供
📌 現実的な構成例（中小企業向け）
- Ubuntuサーバ1台にDocker Composeで一括展開
- Nextcloud、Zulip、Chroma、FastAPI、Keycloak などを統合
- GPT APIは外部接続、もしくはオープンLLMで閉域運用も可
“社内にあるからこそ自由にできる” それがAI基盤の自社展開の最大の価値です。
🔧 ビットオン社の導入支援
PoCから本番構成、運用設計、そして社員教育まで、ビットオン社ではすべてのフェーズに伴走支援が可能です。
技術と現場をつなぐAI基盤の導入は、業務のあり方そのものを変える可能性を秘めています。
次回は、具体的な技術構成（Docker Composeファイル例）とセットアップの詳細を公開予定です。