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製造・医療・金融・エネルギー・通信・官公庁など日本の基幹産業に外部にデータを出さないローカルAI基盤

Cosnexを導入するだけでは、AI活用は終わりません。機密データを外に出さずに動かせる環境を整え、自社の業務に合わせて使える形に開発し、社内に使い続けられる人を育てる。この4つが揃って初めて、AIが現場で回り続けます。どこから始めるべきか分からない場合は、まずは無料相談でご相談ください。

4つのサービス

AI導入ステップ

Cosnexを中心とした4つのサービスは、次の6ステップで組み合わさります。

STEP1

現状分析

何から始めればいいか分からない状態でも大丈夫です。どの業務データが機密に当たるか、どこからAI化できるかを、無料相談の中で一緒に整理します。

  • できるようになること: 自社のどの課題にどのサービスが合うかが分かった状態で、次に進める。
STEP2

AI環境構築

ネットワークからGPUサーバー・AIエージェント基盤まで、セキュアなAI環境を一気通貫で構築します。入門機のNVIDIA DGX Sparkなら、社内標準PC1台分のスペースで、機密データを外に出さないAI基盤が持てます。1兆パラメータ級モデルを本格運用したい場合は、NVIDIA DGX Stationへ拡張できます。

  • 機密データを外部に送らずに生成AIを動かせる環境を、自社内に持てる。
  • 規模が大きくなっても、DGX Spark(入門機)からDGX Station(エンタープライズ機)へ、同じ考え方のまま拡張できる。
  • MCP(業界標準プロトコル)に沿って構築することで、将来のツール追加・AIベンダーの乗り換えにも柔軟に対応できる基盤になる。
  • アクセス権限の最小化・多層防御・外部ネットワークとの遮断ポイントまで含めて、安全に使える状態で受け取れる。
STEP3

Cosnex導入

整えた環境の上に、Cosnexを導入します。社内に散在する設計書・日報・不具合記録などの文書をナレッジ化し、AIが即座に検索・提示できる状態にします。

  • 熟練工が退職する前に、30年分の現場ノウハウを検索可能な形で残せる(自動車部品メーカー事例、データ分析時間85%削減・設計効率50%向上)。
  • クラウドに出せない機密の設計データでも、AIで処理できるようになる(素材メーカー事例、外部漏洩リスクゼロのまま品質検査の精度・速度が向上)。
  • 新入社員が、入社初日から過去の事例を参照できるようになる(属人的業務を組織知に転換)。
STEP4

AI伴走開発(AI開発支援)

Cosnexを入れただけでは解決しない、自社固有の業務課題には、専門人材が伴走します。AIエンジニア・AIテックリード・データエンジニアなどを、プロジェクトのフェーズに合わせて組み合わせます。

  • 社内にいないAI専門人材(AIテックリード・データエンジニア等)を、必要な期間だけ確保できる。
  • PoCで止まっていたAI企画を、本開発・運用保守まで進められる。
  • AIだけでなく、既存の基幹システム・API・クラウド環境との連携まで一括で任せられる。
STEP5

AI教育(AIエンジニア研修)

導入して終わりにしないために、使い続けられる人を社内に育てます。Claude Code・Cursor・Codexを使ったバイブコーディング研修で、座学と現場のOJTを組み合わせます。

  • 自然言語でAIエージェントに指示を出し、コードの実装・修正・レビューまで進める力が社内に残る。
  • 外部の支援に頼り続けなくても、自社のエンジニアがAIと協働して開発を進められるようになる。
  • 現場エンジニアがメンターとして伴走するOJTを通じて、研修で終わらず実務で定着する。
STEP6

AIドリブン経営

環境・基盤・開発・人材が揃うと、AIが一部門の実験ではなく、経営の意思決定を支える仕組みになります。

どのステップから始めるべきか分からない場合も

まずは無料相談でご相談ください。

現状分析から必要なサービスの組み合わせをご提案します