タイで社内 AI 導入をはじめませんか

社員は業務で ChatGPT や Claude を使いたい。経営や情シスは、社内文書を外に出したくない。この綱引きが決着せず、社員が個人アカウントで勝手に使っている、というタイの日系企業は珍しくありません。

当社が提案しているのは、AI 本体を社内に置き、社内 LAN や社員アカウントからだけ触れる構成です。会話が社外に出ないので、機密情報を含む文書でも社員は普通に投入できます。すでに構成は組み上げてあり、タイで社内 AI 導入を検討中のお客様の元で実機デモにも対応します。

社員から出てくる要望

この半年、お客様先でよく聞く用途は次のようなものです。

• 会議の議事録を要約したい
• 日本語 → タイ語・英語のドラフト翻訳
• コードや SQL の下書き、レビュー補助
• 営業資料や稟議書の下書き
• 社内マニュアルへの質問応答 (「あの規程どこにありましたっけ?」)
• 顧客からの問合せメールの一次ドラフト

どれも仕事は速くなります。ただ、投げる情報のなかに、顧客名、単価、契約条件、組織図、未公開の企画、個人情報といった「社外に出したら困る」ものが混ざってしまいます。

外部の生成 AI をそのまま業務利用する引っかかり

ChatGPT や Claude を個人プランや Team プランで業務利用する場合、いくつか確認しておきたいポイントがあります。

• 入力データが将来のモデル学習に回るかどうか (企業向けプランでは基本オフですが、契約とオプションで挙動が変わります)
• 会話ログはベンダー側に残ります。アカウント乗っ取りや誤送信が起きたとき、情報が社外にある状態になります
• PDPA や NDA の対象情報を、契約範囲外の第三者クラウドに渡していないかどうか
• 個人アカウントで使われた分は、会社側から内容を追えません

企業プランを契約すれば大半の懸念は下がります。それでも「社外のクラウドにデータが渡ること自体」を許容できない業界や案件は残ります。医療、金融、防衛関連、あるいは日本本社が明示的に禁止しているような場合です。

社内 AI 導入という選択肢

オープンソースで公開されている AI モデルを、自社が管理するサーバー (または GPU 付き AI 専用機) の上で動かす構成です。会話は外に出ず、ログも自社側に残ります。

数年前までは「オープンソース系の AI は英語しか使えない」状態でしたが、直近のモデルは日本語も業務用途で通用するレベルまで来ました。タイ語も、モデル次第では業務で使える水準に届いていて、タイ現地の日系企業でも社内 AI 導入を現実的に検討できる段階です。

想定する構成

GPU を積んだ AI 専用機 (小さい規模ならワークステーション PC、規模が大きくなるとサーバー) をお客様のオフィスに設置し、社内 LAN や社員アカウントからだけアクセスできるようにします。外向きインターネットへの経路は基本閉じます。

• ハードウェア: GPU 搭載 PC またはサーバー。同時に使う人数と扱う AI の規模で選定
• OS: Ubuntu (Linux)
• 社内チャット UI: 社員は ChatGPT に近い操作感でブラウザから使える
• 社内文書検索: 社内マニュアル・議事録・過去案件を検索対象にして、根拠付きで回答させる
• アクセス制御: 社内 LAN からのみ、または社員アカウントに限定。社外からは VPN 経由

サーバールームや専用ラックがなくても、オフィスの一角に置ける規模から始められます。使用する AI モデルは案件のヒアリング後に選定します。日本語中心か、タイ語ドキュメントを扱うか、コード補助まで含めるかで、最適なモデルが変わります。

コスト感

金額を決めるのは同時に使う人数です。同じ社員数でも、常時 10 人が触っている環境と、たまに 3 人が触る環境とでは、必要な GPU の規模が変わってきます。

• 小規模 (同時 5〜10 人程度、要約や翻訳が中心): 初期 20〜40 万 THB
• 中規模 (同時 20〜30 人程度、社内 QA や資料下書きまで): 初期 70〜120 万 THB
• 大規模 (同時 50 人以上、複数用途を並行): 初期 200 万 THB〜

金額は AI 専用機の本体、GPU、セットアップとチューニング工数の合算です。ネットワーク工事、UPS、ラック増設が必要な場合は別途お見積りとなります。

買い切りなので、以降の月次コストは電気代と保守のみになります。外部 AI の従量課金や企業プランの人数課金と違って、社員の登録人数を増やしても月額は変わりません。金額が動くのは同時に触る人数が上限を超えたときで、その場合は GPU を増設して対応します。逆に、初期投資と AI 専用機を置く物理スペースを確保できるかがハードルになります。

向いていないケース

素直に外部の AI サービスを契約した方がいい場合もあります。

• 常に最新のフロンティアモデル (ChatGPT や Claude の最上位モデル) の精度が必要な用途。オープンソース系はここには追いつききれていない
• 使う人が数人、月に数十時間だけ。企業プランを買った方が金額が明らかに小さい
• モデル選定・アップデート・チューニングを継続できる担当が社内にも外部にもいない場合。立てて放置すると数か月で陳腐化する

実機デモ

当社では既に構成を組み終え、実際に動く状態を確認済みです。お客様先で以下の流れの PoC・デモが可能です。

• 想定用途を数個ヒアリング (議事録要約、社内 QA、翻訳など)
• それに合わせた構成で、実際に動かした状態をお見せする
• お客様側の非機密ドキュメントを投入して、社内文書検索の精度を確認
• チャット UI で実際に触って、精度・レスポンス・使い勝手を判断
• 本番導入に進むか、構成を変更するか、外部 AI サービスに振るかを決める

「まず触ってみて、どれくらいのことができるかを見たい」という前提で入れば、数週間で判断材料が揃います。

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タイで社内 AI 導入をご検討中の方、機密情報を社外に出さずに AI を業務で使わせたいというご相談は お問い合わせ からお気軽にどうぞ。バンコクの当社オフィスまでお越しいただくか、お客様先での実機デモも対応いたします。