プライベート AI 導入の難所は、多くの場合モデルそのものではなく、稼働後に安定して管理し続けられるかどうかにあります。
ARX OS は、GPU リソース、推論ランタイム、モデル導入、API エンドポイント、API キー、アクセス制御、利用状況の監視、システム運用を、ひとつのプライベート AI PaaS に統合します。散在するコマンド、その場限りの構築作業、少数の IT 担当者の暗黙知に頼るのではなく、グラフィカルインターフェースからモデルとサービスを管理できます。
ARX ソブリン AI プライベートクラウドは、さまざまなモデル、推論ランタイム、GPU リソース、活用シーンを一元管理できるモデルオーケストレーションの仕組みを内蔵しています。
オープンソースモデル、自社独自モデル、業界特化モデル、ファインチューニングや蒸留を経たモデルを導入し、統一された OpenAI 互換 API エンドポイントとして社内へ公開できます。
ソブリン AI の価値は、データをプライベート環境に留めることだけではなく、企業が自社のモデル能力を少しずつ蓄積していけることにあります。
ファインチューニング、蒸留、継続的な最適化を通じて、汎用モデルを自社の実情により適したプライベートモデルへと育てられます。社内の言い回し、業界知識、現地の言語、規制文化、組織のプロセス、専門用語を理解するモデルです。
専用プライベートクラウド、またはオンプレミス導入
大規模な AI コンピュートを必要としつつ、設置スペース、電源、冷却、ハードウェア保守、ネットワークを自社で抱えたくない企業・団体向けです。
データ主権、ネットワーク分離、規制順守、特殊環境への要件が厳しい企業・団体向けです。
プライベート、ソブリン、そして拡張へ。
| ソブリン AI プラットフォーム | GPU ／システム | 推奨設置環境 | 用途と導入形態 |
|---|---|---|---|
| ARX-200 | RTX PRO 6000 × 2 | オフィスなどのエッジ拠点、またはプライベートクラウドサービス | 部門単位のプライベート AI、企業ナレッジベース、RAG、エージェントアプリ、文書解析、社内向けモデルサービスの公開、中小規模のマルチユーザー利用。 |
| ARX-300 | GB300 AI Station | オフィスなどのエッジ拠点、またはプライベートクラウドサービス | よりハイエンドなプライベートモデルの導入、高度な RAG、独自モデルサービス、同時実行数の多い社内 AI、ソブリンモデルの採用。 |
| ARX-500 以上 | 高性能 GPU 複数構成 | サーバールーム、またはプライベートクラウドサービス | 大企業、官公庁、研究機関、重要産業が高性能なプライベート AI プラットフォームを構築するための構成。複数部門・複数モデル・複数プロジェクト・大規模モデルサービスに対応します。 |
ご注意：
| ソブリン AI プラットフォーム | GPU ／システム | 推奨設置環境 | 用途と導入形態 |
|---|---|---|---|
| ARX-200 | RTX PRO 6000 × 2 | オフィスなどのエッジ拠点、またはプライベートクラウドサービス | 部門単位のプライベート AI、企業ナレッジベース、RAG、エージェントアプリ、文書解析、社内向けモデルサービスの公開、中小規模のマルチユーザー利用。 |
| ARX-300 | GB300 AI Station | オフィスなどのエッジ拠点、またはプライベートクラウドサービス | よりハイエンドなプライベートモデルの導入、高度な RAG、独自モデルサービス、同時実行数の多い社内 AI、ソブリンモデルの採用。 |
| ARX-500 以上 | 高性能 GPU 複数構成 | サーバールーム、またはプライベートクラウドサービス | 大企業、官公庁、研究機関、重要産業が高性能なプライベート AI プラットフォームを構築するための構成。複数部門・複数モデル・複数プロジェクト・大規模モデルサービスに対応します。 |
ご注意：
| システム | |
| オペレーティングシステム | ARX OS |
| アップデート | OS とアプリの OTA を標準搭載 |
| アプリケーション | |
| プリインストールアプリ | ARGENT、PreciseMD、ScribeSTT |
| モデル管理 | Hugging Face 連携の Model Hub |
| 金融向け LLM を統合 | |
| 1.1 | 金融領域に特化した大規模言語モデルをプリインストールしているため、金融業務の担当者は規制や市場知識を自然言語でリアルタイムに照会でき、長大なレポートや契約書を自動で要約し、投資調査の読み解きを支援できます。調査にかかる時間を短縮し、手作業による解釈ミスを減らし、意思決定のアウトプットを加速します。 |
| 幅広い互換性を持つ API エンドポイント | |
| 2.1 | あらゆるモデルを標準化された OpenAI 互換・Anthropic 互換の API エンドポイントとして公開することで、開発チームは既存の SDK やツールをそのまま活かして社内システムやアプリケーションと直接連携できます。個別統合のコストをなくし、展開までの期間を短縮し、後からモデルを無理なく切り替えられる柔軟性を保ちながら、特定のモデルベンダーへの依存を避けてベンダーロックインを防ぎます。 |
| AI エンジンプラットフォーム | |
| 3.1 | 複数の推論エンジン／ランタイム、オンプレミス導入、GPU リソース割り当てに対応したモデルプラットフォームにより、異なる種類のモデルを一つのプラットフォーム上で柔軟に導入・スケジューリングできます。異種混在の推論環境を構築する統合負担をなくし、GPU の効率を高め、オンプレミス AI インフラの総運用コストを引き下げます。 |
| 3.2 | 1 基の GPU 上で複数モデルを動かし、同一モデルを複数回展開できる GPU 共有の仕組みにより、遊休コンピュートを余さず活用できます。GPU 全体の効率が高まり、推論あたりのコストが下がり、ハードウェア調達の必要性を抑えられます。 |
| 3.3 | 各モデルの GPU メモリ使用量を事前に見積もる Model Resource Prediction により、導入前に必要なリソースを把握できます。本番展開を安定させ、リソース不足によるサービス停止を避け、キャパシティ計画の根拠を提供します。 |
| 3.4 | API キーのライフサイクル一元管理、RPM（1 分あたりリクエスト数）のレート制限、利用状況ダッシュボードにより、管理者はチームやアプリケーション単位でキーの発行・失効・有効期限設定を行えます。キーの乱用とコストの暴走を防ぎつつ、サービスの安定性と公平なリソース配分を確保します。 |
| モデルの権限管理 | |
| 4.1 | モデル単位のきめ細かなアクセス制御により、呼び出し可能なモデルインスタンスのサービスを部門・役割・アプリケーションごとに個別に認可できます。最小権限の原則を徹底し、金融業界の内部統制・コンプライアンス要件を満たし、モデルの不正利用や権限外のデータアクセスのリスクを低減します。 |
| モデル利用ダッシュボード | |
| 5.1 | モデルごとのリクエスト数、トークン使用量、応答時間、GPU 使用率、GPU メモリ使用量、GPU メモリ割り当てを、複数の期間（リアルタイム／日次／3 日／週次）で追跡する利用状況ダッシュボードにより、各モデルの利用傾向と性能を明確に把握できます。コスト配賦とキャパシティ計画を支え、性能劣化を早期に検知し、モデル入れ替えやリソース投資の判断材料を提供します。 |
| プロジェクト単位の LLM サービス分離 | |
| 6.1 | 部門やプロジェクトごとに独立したモデルインスタンスを起動する分離の仕組み（1 対 1・1 対多の構成に対応）により、チームごとに専用のモデルサービスとナレッジ領域を用意できます。データの分離を徹底し、部門をまたいだデータの混在や漏えいのリスクを抑え、金融業界のデータガバナンスと顧客データ保護の基準に適合します。 |
| ワンクリックでのモデル導入 | |
| 7.1 | 金融向けモデル、企業の独自モデル、承認済みのオープンソースモデルをワンクリックで取り込み（Hugging Face と連携し最新のオープンソースモデルを直接ダウンロード可能）、推論エンジンと GPU リソースを自動構成することで、数分でモデルを稼働させられます。展開までの期間を大幅に短縮し、専門の MLOps 要員への依存を減らし、金融分野での AI 活用を加速します。 |
| モデルのライフサイクル管理 | |
| 8.1 | モデルの登録、バージョン管理、更新、複数バージョンの並行テストまでを網羅するライフサイクル管理により、各バージョンを整然と管理し、必要に応じて安定した以前のバージョンへ手動でロールバックできます。追跡可能なモデルガバナンスのプロセスを確立し、バージョン変更のリスクを抑え、金融規制が求めるモデル管理と監査可能性の要件に応えます。 |
| 機密データはオンプレミスに留まる | |
| 9.1 | モデル、文書、ベクトルデータベース、ログ、金融データを社内ネットワーク、プライベートデータセンター、エアギャップ環境の内側に完全に留めるオンプレミス構成により、機密データをクラウドへ送ることなく、またパブリッククラウドへの接続に依存することなく AI サービスを運用できます。金融業界のデータレジデンシー要件や個人情報保護規制に適合し、漏えいリスクを抑え、顧客データの主権を自社の手に完全に残します。 |
| GUI ベースの操作コンソール | |
| 10.1 | ブラウザからアクセスできるグラフィカルコンソールにより、モデル、API エンドポイント、API キー、アプリ、GPU リソース、システムリソース、プロセス監視、アクセスログ、イベントログ、ストレージマウント管理の状態を一元管理できます。複雑なコマンドライン操作を不要にし、運用のハードルを下げ、技術者でない管理者でも権限の範囲内で安全に運用できるようにします。 |
| 10.2 | システム設定：システム情報、一般設定、ユーザーとグループ、ネットワーク、セキュリティ、ターミナル、アップデート（リモート OTA 更新に対応）、システムリセット、通知設定、アカウントをカテゴリー別に整理した一元管理コンソールにより、管理者は迷わず着手し、必要な設定項目をすばやく見つけられます。システム設定のハードルと設定ミスを減らし、設定・引き継ぎにかかる時間を短縮し、複数拠点の運用コストを抑え、セキュリティパッチとバージョン更新の展開を加速します。 |
| 管理ダッシュボードとシステム監視 | |
| 11.1 | GPU、VRAM、GPU 温度、CPU、RAM、ネットワーク、ストレージ、ディスク温度、プロセス別のリソース使用状況、エラー、アラートをリアルタイムに監視する管理ダッシュボードにより、リソースのボトルネックや異常を早期に検知できます。事前にリソースを手当てし、サービス停止のリスクを抑え、金融業務システムの高可用性と安定稼働を維持します。 |
| 11.2 | すべてのシステムサービス（名称、カテゴリー、状態、ポートを含む）を 1 ページに集約し、システム管理者がアプリケーションのサービスポート情報をすばやく確認できるようにします。障害の切り分けと原因特定を早め、停止時の診断時間を短縮します。 |
| セキュリティ管理 | |
| 12.1 | 許可リスト／拒否リストによる制御、権限外または不審なアクセスによるログイン試行の IP 自動ブロック、API アクセス管理に加え、セキュアな API ドキュメントとシステムログにより、不正アクセスを効果的に遮断し、アクセス行動を漏れなく記録・追跡できます。金融業界のセキュリティ審査やサプライチェーンリスク監査を円滑に通過し、内部監査と導入承認のプロセスを加速します。 |
| 12.2 | 個別のユーザーアカウントを作成し、異なる役割と権限を割り当ててシステムとアプリケーションのアクセス範囲を分離できるため、管理者は職務分掌（Segregation of Duties）と最小権限を徹底できます。内部の権限乱用や誤操作のリスクを抑え、金融業界の内部統制と情報管理のコンプライアンス要件を満たします。 |
| 12.3 | システムログはすべてのシステム変更とユーザー操作を漏れなく記録し、追跡可能な監査ログを形成します。規制対応と内部・外部監査の証跡を支え、セキュリティインシデント発生時の調査の根拠を提供します。 |
| 12.4 | LLM セキュリティゲートウェイ層では、送受信される対話トラフィックを識別し、機密データをリアルタイムにマスキングします（個人を識別できる情報（PII）に加え、API キーや認証情報などの機微な文字列を含み、応答後の復元に用いる対応表はオンプレミスにのみ保存）。各クライアントにエンドポイント保護ソフトを導入しなくても、集中管理されたコンテンツ保護が得られます。機密データはメモリ上でのみ処理されディスクへ書き出されず、処理完了後に解放されます。システムログにはマスキング済みまたはトークン化された内容のみが記録されるため、IT 管理者がログから元の個人情報や機密データを見ることはできません。サービスはコンテナ化（Docker / Kubernetes）により分離して展開されます。金融業界が求める個人情報・機密データの管理要件を満たし、漏えいリスクを抑え、ワンクリックで導入できるアプリモジュールとして提供されます。 |
| 12.5 | ベンダーはシステムのバージョンごとに SBOM（ソフトウェア部品表）の資料を提供し、ソフトウェア構成を開示して関連する情報管理のコンプライアンス要件に応えます。金融機関のサプライチェーンセキュリティ審査と導入承認を加速し、サードパーティ製コンポーネントにおけるセキュリティの死角を減らします。 |
| バックアップと復元 | |
| 13.1 | アプリ、モデル、ベクトルデータベースを対象とし、異なるハードウェア構成の機器への復元にも対応するバックアップの仕組みにより、ハードウェア障害や災害時にもサービスをすばやく再構築できます。復旧時間（RTO）を短縮し、事業継続を確保し、金融業界の事業継続・災害復旧（BCP / DR）要件に適合します。 |
| Agent / MCP / CLI 連携 | |
| 14.1 | Agent、MCP、CLI、API など多様な連携インターフェースに対応することで、既存の社内システム、ナレッジベース、データベース、金融業務のワークフローとプラットフォームを接続できます。自社または外部ベンダーが自動化アプリケーションをすばやく構築し、プラットフォームの価値を広げ、将来の拡張とエコシステム連携の柔軟性を保てます。 |
| 14.2 | 特定の機能や内蔵アプリケーション向けの AI Skills を提供し、主要なエージェント型コーディングツールとも連携できます。開発者は追加のサブスクリプション費用なしに接続でき、開発連携のハードルとツールライセンスのコストを下げ、自動化と AI アプリケーション開発を加速し、総保有コスト（TCO）を最適化します。 |
| データ連携と App Market | |
| 15.1 | NAS などの既存リモートストレージをプラットフォームへマウントすること（リモートストレージマウント）で、静的なファイルを対話できるナレッジ資産へ変えられます。既存データをそのまま生成 AI アプリケーションで活用でき、データの移行や変換を繰り返す必要がありません。 |
| 15.2 | App Market から生成 AI アプリケーションをワンクリックでインストールでき、よく使われる GenAI アプリケーションをすばやく導入できます。活用と開発のハードルを下げ、アプリケーションの展開期間を短縮します。 |
| 15.3 | RAG、OCR、音声・映像の文字起こしといったデータ前処理ツールを内蔵し、文書、画像、音声・映像を検索でき質問できるナレッジへ変えられます。ナレッジ Q&A の精度と網羅性を高め、非構造化データの活用を加速します。 |
ご注意：
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単にモデルを導入するのではなく、自社が所有し、IT 管理になじみ、AI チームの革新を加速するソブリン AI プラットフォームを築けます。