✓ GPU選定を、とりあえずハイスペックな1枚を導入することで済ませている
✓ 「小さく始めれば後で困らない」と考えていたら、同時接続数の壁にぶつかった
✓ 昨年立てた見積りをそのまま使い、発注段階で価格が変わって困っている
✓ 自社の何人が同時に使うのかから逆算した構成を、まだ描けていない

もし一つでも当てはまるなら、問題はGPUの性能ではなく、判断する軸を持っていないことです。GPUを型番のスペックで選ぶのではなく、同時接続数・モデルサイズ・予算という3つの軸から逆算して選ぶ考え方を示します。この45分で、自部署のGPU構成を判断できる材料を持ち帰ることができます。

■ こんな方におすすめです
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✓ オンプレAI基盤の導入を検討している情報システム部門の方
✓ GPUの見積りが妥当かどうか判断する材料が欲しい方
✓ 昨年立てた予算感のまま構成の検討を進めてしまっている方
✓ 同時接続数からサイジングを逆算する考え方を知りたい方

■ セッション説明
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「性能の高いGPUを1枚買えば安心」「小さく始めれば後で困らない」ー オンプレでAI基盤を構築する際、多くの担当者がこの2つの思い込みのどちらかにぶつかり、同時接続数の壁で失敗します。加えてGPU価格は半年単位で数割動く市況にあり、ワークステーション向けの主力GPUは1年半で87%値上がりしました。昨年立てた見積りをそのまま使うと、予算超過か性能不足のどちらかに直面します。

本セッションでは、GPUを型番のスペックで選ぶのではなく、同時接続数・モデルサイズ・予算という3つの軸から逆算して判断する考え方を示します。そのうえで、ある官公庁の実例をもとにした小規模・中規模・大規模の3段階の構成モデルを、2026年9月時点の実勢価格とともに具体的に解説します。

あわせて、自社のオンプレLLM運用で確立している「1GPUに1モデルを専用させる」「同じモデルを複数GPUに複製配置する」といった運用設計の方針も紹介します。今日のゴールは、明日から社内の会議で使えるサイジングの判断軸を持ち帰ることです。

■ 今回話す内容
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1. GPU選定でよくある2つの失敗パターンと、価格が半年で87%動く市況の実態
2. 同時接続数・モデルサイズ・予算 ー サイジングを決める3つの判断軸
3. ある官公庁の実例による3段階の構成モデルと、1GPU1モデル・複製配置という運用設計

■ 登壇者
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三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）

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。

X: https://x.com/daigomiyoshi_ai （三好大悟）, https://x.com/libercraft1202 （リベルクラフト）

■ 開催概要
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日時：2026年12月3日（木）12:00〜12:45
時間：45分（本編35分＋Q&A10分）
形式：Zoomウェビナー（参加費無料）
対象：オンプレAI基盤の導入を検討している情報システム部門・インフラ担当の方（GPU選定・サイジングの実務担当者の方も歓迎します）
主催：株式会社リベルクラフト

■ 注意事項
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・当日参加できない方にも、後日、当日資料のご案内をメールでお送りします。申し込んでおくだけで受け取れます。
・本ウェビナーはビジネス用途を前提としています。同業他社の方はご遠慮いただく場合があります。
・リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
・欠席される場合は、お手数ですがキャンセル処理をお願いいたします。
・無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。
・内容は予告なく変更される場合があります。