：：：：：：：：：：エンドユーザー企業向けSier・ITベンダー向けSier・ITベンダー向けDataRobotベクターDB試行チューニング構築調整デプロイGPU�基（A���/H���）CPU��コア以上メモリ����GBHDD�TBベクターDB別途構築AWSAIを使う前回の記事では、「AIエージェント」という新しい仕組みが、LLM選択の常識を変えつつあることをご紹介しました。ポイントは、「汎用型の大規模LLM」と「特化型の軽量LLM」を組み合わせることで、両者の強みを活かせるという点でした。特に、軽量LLMのオンプレミス対応は、機密データを扱う企業にとって大きな魅力です。今回ご紹介するネットワールドのサービスは、まさにこの「オンプレミス×軽量LLM」の実力を体感いただける環境です。�つ目は自社固有のモデル開発が可能 - 自社データで『賢い』AIを育てられるwatsonx.aiは自社が蓄積してきた業務データやドキュメントを活用し、独自のAIモデルを構築できます。具体的な特長として「業界特有の専門用語にも対応した回答が可能」、「社内の過去事例やナレッジを学習させることで、的確な提案を生成」「チューニング→構築・調整→デプロイまで、watsonx.aiのプラットフォーム上で一貫して実行」の�つが挙げられます。例えば、製造業なら「過去の品質トラブル事例」を学習させて不良品P.��へ●ネットワールドはAIの性質を「使う・組み込む・動かす」へ色分け14予測AIを作る、金融業なら「過去の審査データ」を元にリスク評価AIを構築する、といった活用が可能です。汎用AIでは対応できない、自社ビジネス特有の課題に「ピンポイント」で応えられるAIが手に入ります。�つ目、オープンソースとIBMモデルの併用 - 『ベンダーロックイン』からの解放IBMが独自開発したGraniteシリーズだけでなく、Llama（Meta）、Mistral（Mistral AI）などのオープンソースLLMも自由に選択・組み合わせできます。具体的な特長として「用途に応じてモデルを使い分け」「将来の技術進化に柔軟に対応」「特定ベンダーへの依存リスクを回避」の�つが挙げられます。「一つのLLMに縛られる」リスクを避けつつ、常に最新・最適なAI技術を活用できる柔軟性が得られます。３つ目、エンタープライズグレードの信頼性 - 『本番運用』を見据えた安心設計watsonx.aiは、Red Hat OpenShift（Ku-bernetes基盤）上で動作します。これは単なる「開発環境」ではなく、本番運用を前提とした企業向けプラットフォームです。具体的には「運用管理の容易さ」「ガバナンス対応」「セキュリティ」「スケーラビリティ」の�つが挙げられます。「PoC（概念実証）では動いたけど、本番運用に耐えられない」という失敗を防げ、最初P.��へから本番を見据えた設計で、安心して導入できます。軽量なLLM（��B以下のパラメータ数）の場合は、GPU�-�基で稼働するモデルもあり、サーバーコストを抑えて導入することが可能です。また軽量なLLMの中には従量課金ではなく、LLMを使い放題で利用できるモデルもあり、オンプレミス環境なら何度繰り返して利用P.��へAzure OpenAI Service2026.04AIを組み込むAIを使う社内外の基盤モデルを活用し固有のAIモデル構築を支援オンプレミス導入コスト高額IBMAIを動かすP.��へAWS Amazon Bedrock軽量なLLM（��B以下）通常のLLM（��B以上）OpenAIの強力なLLM「GPT」を元に高精度なAIサービスを構築可能P.��へIBM watsonx.aiNetworld's AI-Related Product Portfolio大学発！社内データ活用が得意な生成AIオールインワンパッケージAutoML市場を牽引する機械学習自動化プラットフォームの巨人提供するAI企業のLLMを優れたAWSサービスと統合して利用可能オープンソースと独自モデルを組み合わせた総合生成AI開発環境を提供▶ 前回記事の振り返り▶ オンプレミスAIに最適解！？ watsonx.aiの特長を�つ解説neoAIwatsonx.aiの�つの強みと可能性生成AI、AutoML、AIチップやストレージまで勢ぞろい！汎用のLLM（Chat GPT、Geminiなど）軽量なLLM（Meta、国産LLMなど）自社用にカスタマイズされたLLMGPU�基（L��S）CPU��コア以下メモリ����GBHDD���GBベクターDBインメモリ◆生成AIの開発フロー▶ 既に導入が進んでいる 軽量LLMによるオンプレミスAI◆軽量と通常LLMのサーバーコスト比較表サーバーコストを抑えた導入MicrosoftAIを組み込む05ネットワールドAIソリューション最前線オンプレ×軽量LLMをwatsonx.aiで実現・検証してみよう！
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