LOCAL FRONT DESK
ローカルLLMで社内情報を安全に活かすAI実務システム。
LOCAL FRONT DESKは、クラウドAIには出しにくい社内資料や台帳を、ローカルLLMで扱う御社専用のAI受付です。生成させず、探す・選ぶ・人へ回すことに絞って、業務で使える窓口を構築します。
ローカルLLMで作る、御社専用のAI受付。
LOCAL FRONT DESKは、クラウドAIには出しにくい社内資料や台帳を、ローカルLLMで扱う御社専用のAI受付です。生成させず、探す・選ぶ・人へ回すことに絞って、業務で使える窓口を構築します。
既存データをできるだけそのまま活かす。外部に頼りすぎず、社内で動くAI窓口を育てる。
これらのシステムが参照するのは、基本的には社内PCや社内サーバー上のローカルデータだけです。ご要望に応じて、Google Drive 上の資料を参照先にすることもできます。
ローカルLLMに与える役割を限定し、判断が必要な内容は人へ引き継ぎます。だからこそ、安全性を保ちながら、導入後も長く使える設計です。
社外からの問い合わせと社内利用を、安全なローカル環境で処理し、回答または人の確認につなげる基本構成です。
3つのシステム。
Local Front Desk は、同じローカルLLMを使いながらも、何を探すか、誰が使うか、どのように結果を返すかによって、Answer・Keeper・Guide の3種類に分かれます。1つの業務から始め、必要に応じて組み合わせることもできます。
公開デモと、実際の導入画面について。
公開デモフォームは、3つのシステムの動きをメールで体験するための入口です。実際の導入では、Answer と Keeper は社内メンバー向けの専用Web UIに加え、社外からのメール問い合わせにも対応します。Guide はWebフォームまたはメールで問い合わせを受け、メールで資料や案内を返します。
Local Front Desk Answer
根拠候補を示し、評価で育てる。
社内規程、マニュアル、過去対応記録、事例集などを対象に、質問に近い根拠候補を探します。AIに自由な回答を作らせるのではなく、人が確認できる資料や事例を示し、判断が必要な場合は適切な行き先へ引き継ぎます。
- 質問内容を分類し、類似事例や参考資料を表示します。
- 根拠が十分でない場合は、人への確認や外部AIの利用を案内します。
- 外部AIへ渡す文章では、個人情報のマスキングを確認できます。
- 質問者が結果を評価し、資料や検索条件を見直すための記録を残せます。
- 社外からのメール問い合わせを受け付け、結果をメールで返す運用にも対応します。
評価はAIへ自動学習させるためではなく、人が検索結果を確認し、次の改善へつなげるための仕組みです。公開フォームでは社外メール問い合わせの動きを体験できます。専用Web UIと評価機能の一部は省略しています。
Answerの公開プロトタイプフォームを開く
質問を受け付け、根拠候補を示し、質問者の評価を改善へつなげます。
Local Front Desk Keeper
自然な質問を、正確な台帳集計へ。
売上台帳、商品マスター、営業メモなどの構造化データに対し、社内メンバーが自然な文章で問い合わせるための仕組みです。質問文を検索条件へ変換し、集計そのものはSQLなどで正確に実行します。
- 商品名の表記ゆれや、期間・所属・条件を整理して検索します。
- 売上合計だけでなく、解釈した条件や内訳も確認できます。
- 顧客名や担当者名は、利用者の権限に応じて扱います。
- 個人評価など、判断が必要な質問は人の確認へ回します。
- 社外からのメール問い合わせを受け付け、検索・集計結果をメールで返す運用にも対応します。
公開フォームでは社外メール問い合わせの動きを体験できます。実際の導入では、社内Web UIと社外メール窓口を用途に応じて併用できます。
Keeperの公開プロトタイプフォームを開く
自然な言葉の質問を、確実な条件検索と台帳集計へつなげます。
Local Front Desk Guide
問い合わせに合う資料を選び、メールで返す。
顧客からの問い合わせをWebフォームまたはメールで受け付け、カタログ、料金表、施工資料、FAQなどから適切な候補を探します。専用Web UIはなく、受付から資料送付までフォームとメールで完結します。
- 基本は社内PCや社内サーバー上の確認済み資料を参照します。
- 必要に応じて、Google Drive 上の共有資料も参照できます。
- 適切な資料があれば、添付ファイルまたは文章で案内します。
- 条件が曖昧なら聞き返し、該当資料がなければ人へ引き継ぎます。
Guideの公開フォームは、実際の利用方法に最も近いデモです。問い合わせ内容と返信先を送ると、デモ用の資料または案内がメールで届きます。
資料が見つかればメールで返信し、曖昧な場合は聞き返し、該当がなければ人へ引き継ぎます。
Local Front Desk Guideと、一般的なチャットボットとの違い。
入力の自由さ
分類メニューを辿ってもらうのではなく、お客様の言葉をそのまま受け取ります。分類を覚える負担は、お客様ではなくシステム側が引き受けます。
保守の軽さ
会話シナリオの設計や分岐管理は不要です。資料フォルダに1件足す、差し替える、という運用で育てられます。
運用コストの軽さ
月額利用料が発生する多くのチャットボットサービスと異なり、ローカルで完結するためサブスクリプション費用を抑えられます。
社内Web UIと、社外メール窓口を使い分ける。
Answer と Keeper は、社内メンバーが専用Web UIから利用できるほか、社外からの問い合わせをメールで受け付け、結果をメールで返す運用にも対応します。Guide はWebフォームまたはメールで問い合わせを受け付け、資料や案内をメールで返します。公開デモでは、3つのシステムを試しやすくするため、いずれもメールを入口にしています。
- 外部へ固定の管理画面を公開せず、問い合わせ窓口を作れます。
- 資料を添付できるため、別のダウンロード画面を作る必要がありません。
- 受信箱に記録が残り、後で見返す、社内で転送するといった使い方ができます。
- 回答前に人が確認する運用や、メールのスレッドを使った引き継ぎも組み込めます。
データについて。
Local Front Desk は、できるだけ今あるデータを活かして導入することを前提にしています。最初から大がかりな作り直しを求めるのではなく、すでに社内で使っている資料や台帳を、参照しやすい形へ整えていく考え方です。
既存データを活かす
Excel、Access、CSV、PDF、スプレッドシートなど、すでに使っているデータや資料をそのまま出発点にできます。
データ追加はシンプル
追加したい資料は、基本的には決めたフォルダへ入れていく形で増やせます。運用を複雑にしないことも、大事な設計方針です。
外部機能に頼りすぎない
現時点では、できるだけ外部機能に依存しない設計思想から、OCR機能は標準では入れていません。ただし、ご要望に応じて OCR 機能を組み込む構成にも対応できます。
開発の背景と技術解説。
Local Front Deskを形にするまでの考え方と、実装で直面した課題をブログで紹介しています。
システムをお試しいただけます。
Answer・Keeper・Guideの3つの公開プロトタイプを、用途に合わせてお試しいただけます。フォームを送信すると、デモ用データをもとに、実際にメールで回答または資料が届きます。
デモ用の情報で動作します。実際の社内資料、顧客情報、契約情報などは入力しないでください。
動作環境の目安。
ローカルLLMの導入に、必ずしも高価な専用サーバーが必要とは限りません。用途とモデルを絞り、まず1つの業務から始めることで、現実的な機材構成に抑えられます。
小規模導入の出発点
VRAM 12GB級
対象業務とモデルを限定した、小規模な検索・分類・資料案内などから検討できます。
推奨構成
VRAM 16GB以上
複数モデル、長い資料、利用人数の増加、今後の機能拡張まで考える場合の目安です。
デモ環境
M1 Pro搭載MacBook Pro
ユニファイドメモリ32GB
Local Front Deskのデモを動作させている環境です。
必要な構成は、使用するモデル、対象データ、同時利用人数、コンテキスト長によって変わります。機材購入前に用途を確認し、必要以上に高価な構成を避けてご提案します。
導入の流れ。
Local Front Desk は、今ある社内資料や台帳、既存データを活かしながら、無理のない順番で導入できます。固定IPや複雑なネットワーク設定を前提にせず、外部とのやりとりはメール中心で始められることも特長です。
料金の目安。
Local Front Desk は、ローカルLLMを設置するだけのサービスではありません。対象業務と既存データを確認し、安全に使える範囲を設計したうえで、実際の問い合わせ・検索・台帳照会・人への引き継ぎまで動く状態で導入します。
まずは1つの業務から小さく始め、必要に応じて機能を追加できます。以下は標準的な目安であり、データ量や連携内容に応じて個別にお見積りします。
| 区分 | 内容 | 料金（税別） |
|---|---|---|
| 初回相談・簡易診断 | 対象業務、既存データ、利用人数、情報管理上の条件を確認し、導入の方向性を整理します。 | 無料 |
| 初期導入パートナープラン | 業務分析、機材・構成提案、ローカルLLM基本環境の構築、Answer・Keeper・Guideのうち1機能、初期データ設定、動作確認、操作説明を含みます。導入後のフィードバックと、匿名を含む導入事例へのご協力をお願いする限定プランです。 | 35万円〜 （標準価格50万円〜） |
| 追加機能 | 導入済みの構成にAnswer・Keeper・Guideの別機能を追加します。対象データと業務フローに合わせて調整します。 | 1機能 20万円〜 |
| 保守・改善支援 | 資料追加、検索精度や判定条件の調整、モデル・プログラム更新、運用相談などに対応します。保守契約なしでの運用も可能です。 | 月2万円〜 または都度見積り |
別途費用となるもの
- ハードウェア購入費
ローカルLLMを動かすPC・メモリ・ストレージなどは、お客様にご購入いただく実費となります。必要以上に高価な構成を前提にせず、利用人数と用途に合う機材をご提案します。 - 大規模なデータ整理・変換
大量の紙資料、画像PDF、特殊な帳票、複雑なデータ統合、OCR処理などが必要な場合は別途お見積りします。 - 外部サービス・既存システムとの追加連携
メール以外の外部API、基幹システム、クラウドサービスとの個別連携は、内容に応じて別途お見積りします。
表示価格は最低価格です。対象業務、データ量、利用人数、求める精度、設置・訪問条件によって変わります。正式なお見積りは、無料相談と簡易診断の後にご提示します。
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