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前回までの2記事で、クラウドAIのリスクとローカルLLMという答えを見てきました。しかし、実際に導入を決めた企業が最初にぶつかるのが、"誰に何を頼むか"という調達の壁です。AIベンダー、GPUサーバのインフラSIer、RAGやチューニングを担う開発ベンダー、運用保守のSES――これらを別々に調達し、責任分界点を調整しながら1つのシステムに仕上げていくのが、従来型の調達モデルです。本稿では、この調達モデルに潜む「3つの詰まり」と、一社完結のワンストップ支援でどう解けるかを見ていきます。

分業モデルの「3つの詰まり」を4コマで。バトンが合わない、渡せない、誰も拾わない――一社完結ならそもそも起きません。

背景：ローカルLLMの難所は、モデルではなく"段取り"にある

ローカルLLMの技術要素そのものは、前回見たとおり成熟しつつあります。OSSモデルは主要ベンダー全社から供給され、RAGやLoRAといった追加学習の手法も定着しました。それでも現場で導入がつまずくのは、技術ではなく"段取り"の部分に原因があるからです。

典型的なローカルLLM案件は、業務ヒアリング → モデル選定 → GPUサーバ構築 → データ取り込み → RAG／FT実装 → 運用、という順番で進みます。これを従来の分業モデルで回すと、各フェーズで担当ベンダーが変わり、要件・セキュリティ要件・運用要件が担当間で伝言されます。結果として、(1)責任分界点の空白、(2)情報の二重伝達、(3)初期投資の重さ――という3つの詰まりが発生します。順に見ていきましょう。

図1. 分業モデルとワンストップモデルの比較。責任分界点（赤の破線）がなくなることで、3つの詰まりが構造的に解消される。

本論①：3つの詰まりは、"一社完結"で構造的に解ける

詰まり01 ／ 責任分界点の空白

1つ目は、問題発生時の責任分界点の空白です。たとえばRAGの回答精度が出ないとき、原因がモデル側（推論）にあるのか、データ前処理にあるのか、GPUのスループット不足にあるのか、ネットワーク構成にあるのか――これを分業体制で突き止めようとすると、各社のエンジニアが自社スコープの中でしか調査せず、原因が「他社の責任範囲」に押し付けられてしまう場面が少なくありません。AIベンダーと運用SIerの両方に顧問料を払っているのに、問題が解決しないまま数ヶ月が過ぎる――そんなケースです。一社完結なら、そもそもこの押し付け合いが起こりません。原因がどの層にあっても、同じチームが最後まで追いかけます。

詰まり02 ／ 要件の二重伝達とセキュリティ情報の希薄化

2つ目は、要件の伝達ロスです。ローカルLLMはその性質上、機密情報を扱う業務が対象になるため、要件定義フェーズで機密区分・アクセス制御・監査要件を細かく詰める必要があります。これをAIベンダーと聞き取り、別途GPUサーバの調達先SIerに「同じ要件」を伝言すると、どこかで抜け落ちます。監査要件がインフラ層に届かず、本番稼働後にコンプライアンス部門から差し戻しが出る――現場でよく耳にするパターンです。ワンストップ体制なら要件は一つのチーム内に留まり、伝達ロスそのものが発生しません。

詰まり03 ／ 初期投資の重さと"全部入り"の誘惑

3つ目は、初期投資の重さです。分業モデルで案件を組むと、各社が自社フェーズの"全体最適"を提案するため、結果として総額が膨らみがちです。特にGPUサーバは初期調達コストが大きいため、「どうせなら最初から本格構成を」という誘惑に引き寄せられます。ところが実際には、ユースケースは導入後に変わることが多いもの。最初は議事録要約だけだったのが、半年後には社内文書検索が主役に――こうした転換は珍しくありません。一社完結なら、小さく始めて効果を見ながら拡張する段階投資を組み立てやすくなります。

本論②：要件定義から運用までの6ステップ

Link T&Bのローカルワンストップ支援は、以下の6ステップで構成されます。

この6ステップを同じチームで回す――それがワンストップ体制の中身です。STEP 01で聞き取った監査要件はSTEP 03のネットワーク設計とSTEP 06の監視設計にそのまま引き継がれ、STEP 02のモデル選定結果はSTEP 03のGPUメモリ容量の決定に直結します。フェーズ間の伝達ロスがゼロになる――それがワンストップの一番の強みです。

以下のガント図は、6ステップがどのような順序と依存関係で進むかを示したものです。各ステップの所要期間は案件の規模や業種によって異なりますが、段取りの流れそのものは共通です。

図2. 6ステップの段取りと依存関係。ダイヤモンドは前ステップ完了→次ステップ開始のマイルストーン。黄色の区間は02–03の並行作業を示す。

まとめ：ローカルLLMは"買う"より"一緒に育てる"

3回にわたって、クラウドAIのリスク、ローカルLLMという構造的な答え、そして一社完結のワンストップ支援――3つのテーマを見てきました。言いたいことはシンプルで、ローカルLLMは、クラウドAPIのように"買って接続する"タイプのサービスではなく、要件・モデル・基盤・運用を一緒に組み上げていく、伴走型の取り組みだということ。だからこそ、責任分界点のない一社完結の体制に意味があります。

Link T&Bは、R&D事業で培った基板・組込みソフトの一貫開発のノウハウを、IT・AIソリューション事業にも活かしています。ハードウェアからソフトウェア、そしてAIまでを自社でつなげられることを強みに、機密情報を扱うお客様のAI活用をお手伝いしています。

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