✓ 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

✓ 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

✓ 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

✓ 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

もし一つでも当てはまるなら、

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。

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。

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。

■ こんな方におすすめです

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✓ 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

✓ 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

✓ 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

✓ オンプレかクラウドか、自社の判断軸を持ちたい方

✓ 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

■ セッション説明

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「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LLM」という選択肢があります。

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。

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。

■ 今回話す内容

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1. 「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
2. 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
3. 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

■ 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: 三好大悟, リベルクラフト