AI活用ロードマップ
業務棚卸し、導入優先度、費用対効果、リスクを整理し、PoCから本番導入までの道筋を設計します。
AI Implementation / ローカルLLM Evaluation
生成AIを、試す技術から使い続ける業務基盤へ。
社内データ、業務プロセス、セキュリティ要件に合わせて、AI活用、ローカルLLM構築、性能・品質評価を設計・実施します。
Challenge
AI導入で本当に難しいのは、モデル選定ではなく業務に定着させること。
生成AIは導入しやすい一方で、社内文書に答えられない、権限管理が曖昧、回答品質が安定しない、現場のフローに乗らないといった壁にぶつかりがちです。
mi-labは、業務理解、データ整備、アプリケーション開発、クラウド/閉域環境の設計、モデル評価をまとめて扱い、AIを現場で使える形に落とし込みます。
Solutions
提供内容
RAG・社内ナレッジ検索
社内文書、FAQ、問い合わせ履歴、マニュアルを活用し、権限や出典表示を含めた検索・回答体験を構築します。
ローカルLLM構築・運用設計
機密情報や閉域要件に合わせて、オンプレミス、プライベートクラウド、ローカル実行環境でのLLM活用を支援します。
業務アプリケーション化
チャットUI、管理画面、承認フロー、ログ分析まで含め、現場が使いやすいプロダクトとして実装します。
性能・品質評価
最新のローカルLLM（Gemma4、Qwen3.6、DeepSeek V4 Flashなど）を対象に、回答品質、速度、安定性、運用コストを比較評価します。
改善運用
評価結果、利用ログ、プロンプト、データ更新をもとに、業務で使い続けられるAI基盤へ継続改善します。AI開発支援は業務対象外です。
Use Cases
活用例
- 社内規程、マニュアル、ナレッジを横断するAI検索
- 問い合わせ対応、営業提案、観光コンテンツ制作の支援
- 自治体・観光事業者向けの多言語案内、FAQ、レコメンド
- 機密文書を外部APIへ送らないローカルLLM環境
- 最新のローカルLLM（Gemma4、Qwen3.6、DeepSeek V4 Flashなど）を対象にしたモデル性能・品質比較
Before Contact
AI導入・ローカルLLM評価の相談前によくある不安。
PoCで終わらないか不安です。
最初に業務フロー、評価指標、運用者、データ更新方法を整理し、本番化の条件を明確にします。
モデル選定から相談できますか？
はい。最新のローカルLLMを対象に、品質、速度、コスト、運用制約を比較して判断材料を作ります。
機密情報を外部に出したくありません。
閉域・ローカル実行・権限設計を含め、情報管理の条件に合わせた構成を検討します。
