ChatGPT をはじめとする生成 AI は、開発・マーケティング・経理・CS などあらゆる業務を刷新しつつあります。 企業は次の 2 つに分岐し始めています：
クラウド導入をためらった企業がその後の SaaS 競争で後手に回ったように、生成 AI を後回しにすることは中長期的な競争力の喪失につながります。
理由はシンプルです。「人手だけでは追いつけない」規模のタスクを自動化できるからです。以下は当社支援プロジェクトの実例（一部）です：
| 業務 | 従来平均工数 | AI 活用後 |
|---|---|---|
| 商品説明資料作成 | 7 h | 1 h（ChatGPT＋Copilot） |
| バックエンド API 実装 | 40 h | 16 h（Copilot） |
| UI モック作成 | 24 h | 2 h（Uizard＋Locofy） |
2025 年現在、AI 支援ツールは急速に進化し続けています。ポイントは「最適なツールを組み合わせ、開発サイクル全体に組み込む統合力」です。
クラウド全盛の時代にあっても、オンプレミスで AI インフラを構築する意義は色あせていません。特に以下のニーズを持つ企業ではオンプレ AI 基盤が有効です。
「とにかく小さく・早く・安く」 を合言葉に、たった 2 台のサーバーで社内 DX を加速させた実践例です。
WireGuard をセットアップし、公開ポートは 51820 のみ。www VM：Docker Compose で開発用・公開用サイトを自由に構築vpn-gateway CT：Site‑to‑Site VPN 終端zulip CT：Slack 互換チャットjitsi CT：Zoom 互換ビデオ会議nextcloud CT：Box/Dropbox 互換のファイル共有初期投資は VPS 月額 1,000 円 + 中古サーバー約 10 万円。
それだけで「VPN / チャット / 会議 / ファイル共有 / AI 検索」をすべてセルフホストし、
毎月の SaaS 利用料を大幅に削減できます。
社内エンジニアがおられる場合は、まずはこの構成から自力でトライしてみるのもおすすめです。
もちろん、電源トラブルやハード障害といったリスクを挙げればきりがありませんが、多くの中小・スタートアップ企業にとっては費用対効果を考慮するとこの規模の構成で十分実用的です。必要に応じてクラウドバックアップや冗長化ストレージを後付けできるため、投資を段階的に拡張できます。
MCP は Anthropic や Google Cloud などが提唱する AI モデルが外部データソースやツールと安全・柔軟に連携するためのオープン標準 です。ビットオンは、この標準に早期から注目し、自社ソリューションへ順次実装しています。
2024 年より社内フレームワークに MCP を採用。オンプレ AI 基盤においても、mcp:// スキームで Git リポジトリ／ファイルサーバ／RDBMS／SaaS API を統合し、LLM エージェントが安全に業務フローを自動化できる環境を提供しています。
生成 AI によりコーディングは加速しますが、インフラ設計・チューニング・セキュリティ運用は依然として人の経験がものを言います。
Microsoft Fabric や Google Vertex AI など、2024 年以降は データ・AI・BI を統合するプラットフォーム が主役になりつつあります。画面 UI だけを納品する時代は終わり、AI と情報統制が両立した基盤こそが新しい価値指標です。
生成 AI は日進月歩で進化しています。ビットオンは下記 4 つのコア領域にリソースを集中し、「お客様の想像を超える業務革新」 を実現します。
画像・音声・動画を統合的に理解するマルチモーダル LLM を、スマートデバイス上でリアルタイム推論できる環境を提供。
用途例： 現場作業ナビゲーション、医用画像解析、リテール棚在庫チェック
タスクを複数エージェントへ分解し、MCP プラグイン経由で社内外ツールをオーケストレーション。
用途例： 見積書作成→承認→発注の全自動化、24h カスタマーサポート
機密計算（AMD SEV‑SNP）とカーボンアウェア GPU スケジューリングを採用し、安全性と電力効率を両立したデータセンター運用を支援。
高精度検索（ハイブリッド＋グラフ）とストリーミング RAG を組み合わせ、“今この瞬間” の社内情報を LLM が即応用。
キャッシュ戦略でコストも 30 % 以上削減。
生成AIの普及により、開発現場は大きく様変わりしました。技術の進化に対応するためには、形式的な組織よりも、信頼できる“個”とのつながりがますます重要になっています。
企業の規模にかかわらず、プロジェクトの成否は「誰が手を動かすか」「誰が責任を持つか」によって大きく左右されます。大企業だから安心、小規模だから不安という時代ではありません。
もちろん、“個”にもリスクはあります。廃業、離職、あるいは突発的な出来事もあり得ます。しかし、規模の大きな企業においても、担当者の異動や体制変更により「責任の所在が見えない」ままプロジェクトが進むケースは少なくありません。
むしろ今後は、その「個のリスク」ですらAIがカバーする時代です。コード履歴、チャットログ、技術的判断の経緯がAIに蓄積されることで、誰かがいなくなっても継続可能な環境を構築することができます。
詳しくは、以下のブログ記事をご覧ください：
はい。スモールスタートで段階的に ROI を確認しながら進める方法をご提案します。
可能です。VPN／SSO／権限分離を踏まえた閉域環境構築を得意としています。
外部 API を使わない自律型 LLM 構成や、RAG 方式での限定的学習など複数の選択肢をご用意しています。
はい。CPU ベースの小規模モデルやクラウド推論 API とのハイブリッド構成でスタート可能です。将来的に GPU 搭載サーバーへシームレスに移行できます。
「まず何から始めればいい？」
「AI関連だけでなく、通常の開発案件も相談したい」
—— そんなお悩みに丁寧に対応いたします。
AI開発、オンプレ構築、業務システム開発、すべて対応可能です。
ビットオンでは、エンドユーザー様との直接の対話を重視し、一次受託案件に専念しております。
・二次受託（再委託）による開発案件は原則としてお引き受けしておりません。
※ 以下のようなご連絡には一切返信しておりません。
・営業・売り込み
・協業・パートナーシップ提案
・人材紹介・採用関連のご提案
※ 現在お問い合わせが集中しており、ご返信にお時間をいただく場合があります。
※ ビットオンでは 完全在宅（フルリモート） で業務を行っております。
オンライン会議にてご相談を承ります。
ビットオンでは、各エンジニアの自宅にも 仮想環境サーバー を設置し、各自が、複数の VM / CT を立ち上げながら迅速に開発・検証を行っています。
勤務時間中は全員がビデオ会議 に常時接続し、誰かの「つぶやき」にも即反応できる “バーチャルオフィス” スタイルでコラボレーションを実践しています。
※ 上記は AI・インフラ関連支援を通じてお取引実績のある企業・団体の一部です。