BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:クラウドに出せない情報をAIで使うには ー ロ ーカルLLM構築の現実と判断基準 X-WR-CALNAME:クラウドに出せない情報をAIで使うには ー ロ ーカルLLM構築の現実と判断基準 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:996982@techplay.jp SUMMARY:クラウドに出せない情報をAIで使うには ー ローカ ルLLM構築の現実と判断基準 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260630T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260630T124500 DTSTAMP:20260612T095042Z CREATED:20260610T063619Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99698 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ うちのデ ータはクラウドに出せないから、生成AIは使えないと 思っている\n✓ 図面・機密・顧客データを扱う現場で 、AI活用そのものを諦めかけている\n✓ ローカルLLMと いう言葉は聞くが、何ができて何が必要なのか分から ない\n✓ オンプレかクラウドか、自社はどちらを選ぶ べきか判断軸がない\nもし一つでも当てはまるなら、\n 問題は「クラウドに出せないこと」でも「技術が難し いこと」でもありません。\n出せないデータを「どの 方式で扱うか」の判断軸が定まっていないだけです。\ nこの45分で、ローカルLLMという選択肢の地図と、機密 度・コスト・性能・運用体制・データ量という5つの判 断軸を手に入れ、自社の機密データをどう扱うかの当 たりをつけられる状態を持ち帰ることができます。\n ■ こんな方におすすめです\n─────────── ─────────────────────\n✓ ク ラウドに出せないデータがあり、AI活用を諦めかけて いる方\n✓ 製造業・官公庁・金融・医療など機密デー タを扱うDX推進の担当者\n✓ ローカルLLM（オンプレ・ 閉域）の選択肢とコスト感を一度整理したい方\n✓ オ ンプレかクラウドか、自社の判断軸を持ちたい方\n✓ 難しい技術知識なしで、機密データ×AIの全体像を整理 したい方\n■ セッション説明\n────────── ──────────────────────\n「 うちのデータはクラウドに出せないから、生成AIは使 えない」ー 製造業の図面や技術情報、官公庁の機密、 金融・医療の顧客データを扱う現場で、よく聞く言葉 です。ですが「クラウドに出せない」を理由にAI活用 そのものを諦めてしまうのは早いです。出せないデー タには、オンプレミスや閉域環境で動かす「ローカルL LM」という選択肢があります。\n本セッションでは、ま ず「なぜクラウドに出せないのか」を機密・規制・デ ータ主権・契約の観点で整理し、クラウドAPI利用時の データ扱いの誤解（API版と個人版の違い）も解きほぐ します。その上で、フルオンプレ・閉域クラウド・ハ イブリッドという選択肢の地図と、国産LLMを含むモデ ルの現状、そして数十万円から数千万円まで幅のある ローカルLLM構築のリアルなコストを具体的な数字とと もに示します。\n最後に、機密度・コスト・性能・運 用体制・データ量という5つの判断軸から「いつローカ ルにすべきか、クラウドで十分か」を決める意思決定 フレームを提示します。今日のゴールは、自社の機密 データをどの方式で扱うかの当たりをつけ、最初の一 歩を描けるようになることです。難しい技術知識は不 要です。\n■ 今回話す内容\n─────────── ─────────────────────\n\n「ク ラウドに出せない」を機密・規制・データ主権・契約 の4つに分解し、API版と個人版のデータ扱いの誤解も正 す\nローカルLLMの選択肢の地図（フルオンプレ・閉域 クラウド・ハイブリッドの3方式・国産LLMを含むモデル ・数十万〜数千万円のコスト）を具体的な数字で解説\ n機密度・コスト・性能・運用体制・データ量の5つの 判断軸で「ローカルか、クラウドか」を切り分ける意 思決定フレームと、ローカルが要ると決まった後のス モールスタートの進め方\n\n■ 登壇者\n─────── ──────────────────────── ─\n三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）\nデー タサイエンティスト出身。製造業・大手ITを中心に、AI ・データ活用のコンサルティングと社内研修を手がけ る。「技術を現場で動く施策に翻訳する」をミッショ ンに、導入判断から構築・運用展開まで一気通貫でサ ポートしている。Python・SQLによる実装経験と、経営層 へのプレゼン・合意形成の両方を持つ実務家。\nX: 三 好大悟\, リベルクラフト LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/996982?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR