LLM・生成AI導入コンサルティング
活用設計・PoC・内製化まで、技術顧問として意思決定を支える
LLM を導入したいが、商用 API とローカル LLM のどちらにするか、RAG をどう組むか、ファインチューニングは要るのか。判断できる人が社内にいないまま、ベンダーの提案書だけが積み上がっていく。そんな状況のときにお声がけください。
私たちは自社で GPU クラスターを運用し、LLM の学習と推論を日常的に行っています。その経験をもとに、技術顧問として貴社の意思決定に必要な材料をそろえます。開発を丸ごと請け負うのではなく、技術調査、アーキテクチャレビュー、ベンダー提案の評価、経営層向けの説明資料づくりまで、判断の質を上げるところを担当します。
LLM/生成AI技術
技術選定・モデル開発・アーキテクチャ設計のアドバイザリー
最適な技術選定と導入戦略を、専門家の視点でアドバイス。
商用API vs オープンソースLLM、RAG構築の方針、ファインチューニングの要否など、 LLM導入における技術的な意思決定をサポートします。 技術調査レポートの作成、アーキテクチャレビュー、ベンダー提案の評価など、お客様の判断材料をご提供します。 また、PyTorch を用いたモデル開発・評価・推論など、LLM に限らない生成AIの基盤技術（Python / PyTorch）についてもアドバイザリーを行っています。
アドバイザリー領域
商用API vs ローカルLLM
- コスト比較・試算支援
- セキュリティ要件の整理
- レイテンシ・スループット評価
- ユースケース別の推奨
オープンソースLLM選定
- Llama/Mistral/Qwen等の比較
- 日本語性能の評価
- ライセンス・利用条件の整理
- モデルサイズと性能のトレードオフ
ファインチューニング戦略
- LoRA/QLoRAの適用可否判断
- 継続事前学習 vs ファインチューニング
- 必要データ量・コストの見積もり
- 効果測定方法のアドバイス
RAG設計レビュー
- アーキテクチャ設計のレビュー
- ベクトルDB選定のアドバイス
- 精度向上のための技術提案
- ベンダー提案の技術評価
モデル開発・評価・推論（Python / PyTorch）
- PyTorch によるモデル実装・学習
- 評価・ベンチマーク設計
- 推論の高速化・安全な実行
- LLM以外の生成AI・基盤技術
こんなご相談に対応
- LLM導入を検討中だが、技術的な判断ができる人材がいない
- PyTorch でのモデル開発・評価・推論まわりを技術レビューしてほしい
- ベンダーからの提案内容を第三者視点で評価してほしい
- 商用API vs ローカルLLM、コストとメリットを比較したい
- ファインチューニングの効果やコストを事前に見積もりたい
- 経営層向けにLLM導入の技術説明資料を作成してほしい
- LLM学習・推論に必要なGPU構成とコストを試算したい
ご提供できる知見（一例）
自社でGPUクラスターを運用し、LLMの学習・推論を日常的に行っている経験から、 以下のような専門的な知見をお伝えできます。これらは一例であり、お客様の課題に応じて幅広くご支援可能です。
LLM学習のリアル
フルスクラッチ学習、継続事前学習、ファインチューニングの違いと、それぞれに必要なGPU枚数・期間・コストの現実的な見積もり方をご説明します。
スケーリング則の理解
Chinchilla則に基づくモデルサイズとデータ量の最適バランス、MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャの仕組みなど、最新の技術動向を解説します。
GPU選定・コスト試算
A100/H100/L40S等の特性比較、NVLinkの重要性、クラウドGPU vs オンプレミスのTCO比較など、実践的な情報をご提供します。
ご提供する価値
中立的な技術評価
特定ベンダーに依存しない立場から、お客様にとって最適な技術選定をアドバイスします。
実運用に基づく知見
自社GPUクラスターでLLMプロダクトを運用している経験から、机上の空論ではない実践的なアドバイスが可能です。
資料作成・会議参加
技術調査レポート、比較資料の作成、技術レビュー会議への参加など、意思決定を直接支援します。
関連リソース
Qualiteg BlogでLLM/生成AIに関する技術解説記事を公開しています。
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よくあるご質問
商用 API とローカル LLM、どちらを選ぶべきか判断できません。何を基準に決めますか。
コスト、セキュリティ要件、レイテンシとスループット、ユースケースの 4 点で比較します。機密データを外に出せない用途はローカル LLM、まず小さく試す段階は商用 API、という切り分けが多いですが、GPU 構成とコストの試算まで出したうえで、貴社の条件に合う方を一緒に決めます。
オープンソース LLM はどれを選べばよいですか。日本語の性能も気になります。
Llama、Mistral、Qwen などの候補を、日本語性能、ライセンスと利用条件、モデルサイズと性能のトレードオフで比較します。当社ブログで公開している日本語対応 LLM ランキングのように、ベンチマークの読み方も含めてご説明します。
ファインチューニングは本当に必要ですか。コストの見積もりもほしいです。
まず RAG やプロンプト設計で足りるかを確認し、それでも足りないときに LoRA/QLoRA の適用可否、継続事前学習との違い、必要なデータ量と GPU 枚数・期間・コストを見積もります。効果をどう測るかも先に決めておきます。
支援の形はどのようなものですか。開発も依頼できますか。
技術顧問・アドバイザリーとしての支援です。技術調査レポートの作成、アーキテクチャ設計レビュー、ベンダー選定の支援、技術資料の作成、会議への参加といった形で、貴社の判断材料を提供します。無料相談は初回のみ、1 時間程度までお受けしています。