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『ローカルLLM時代のVM払い出し、専門人材への依存をどう減らす?』というテーマのウェビナーを開催

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TL;DR · What this means

生成AIの業務活用が進む中、機密情報を社外に出さずにAIを利用する手段として、ローカルLLMやオンプレミス環境でのAI活用への関心が高まっています。

(Excerpt from the original lead, not a rewrite)

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Full English translation is in progress; the text below is the original.

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■ローカルLLM・オンプレミスAIの活用で高まる社内ITリソースの需要

生成AIの業務活用が進む中、機密情報を社外に出さずにAIを利用する手段として、ローカルLLMやオンプレミス環境でのAI活用への関心が高まっています。こうした環境では、AIモデルの検証や業務システムとの連携など、用途に応じて仮想マシン(VM)やコンテナ環境を柔軟に用意する必要があり、インフラ担当者には社内のITリソースを迅速に提供することが求められます。

■ 仮想基盤・コンテナの管理が専門人材に集中し、運用が属人化

一方、オンプレミスの仮想基盤では、VMを払い出すたびに物理サーバーのCPU・GPU・メモリ・ストレージの空き状況や既存VMとのリソース配分を確認し、適切な配置を判断する必要があり、利用部門からの依頼が増えるほど運用担当者の負担も大きくなります。さらに、コンテナ運用ではコマンド操作やYAMLファイルの記述などの専門知識が求められる場面もあるため、特定の技術者に作業が集中しやすく、環境提供の遅延や運用の属人化につながります。

■VM・コンテナを利用者自身で払い出す、オンプレミスIaaS基盤

本セミナーでは、オンプレミス環境でプライベートIaaS基盤を実現する 「OKESTRO」 を活用し、利用者自身が必要なVM・コンテナ環境を払い出せる仕組みを解説します。利用者は、あらかじめ設定された権限やリソースの範囲内で、Webポータルから必要なCPU・GPU・メモリ・ディスクなどを選択でき、物理サーバーへの配置を個別に意識することなく環境を利用できるため、運用担当者によるリソース調整や払い出し対応の負担を軽減できます。さらに、VM・コンテナの一元管理、ロール別の利用制御、リソース監視やアラートなどの機能を、実際の管理画面を用いたデモとともに紹介し、専門人材への依存を抑えながら少人数でも運用しやすい基盤の実現方法をお伝えします。

■こんな方におすすめ

  • オンプレミスAIの活用に向け、VMの払い出しや物理サーバーのリソース調整に負担を感じている現場の運用担当者
  • 仮想基盤・コンテナの運用が専門人材に依存し、属人化や育成負担に課題を感じている運用マネージャー
  • 仮想化ソリューションのライセンス体系変更や費用増加を受け、新たな仮想基盤を検討している情報システム部門の方

■主催 株式会社トゥモロー・ネット ■協力 マジセミ株式会社

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マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。

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マジセミ株式会社

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号 お問合せ: https://majisemi.com/service/contact/

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生成AIの業務活用が進む中、機密情報を社外に出さずにAIを利用する手段として、ローカルLLMやオンプレミス環境でのAI活用への関心が高まっています。

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Frequently Asked Questions (FAQ)

このニュースの要点は?

生成AIの業務活用が進む中、機密情報を社外に出さずにAIを利用する手段として、ローカルLLMやオンプレミス環境でのAI活用への関心が高まっています。こうした環境では、AIモデルの検証や業務システムとの連携など、用途に応じて仮想マシン(VM)やコンテナ環境を柔軟に用意する必要があり、インフラ担当者には社内のITリソースを迅速に提供することが求められます。

原文に出てくる主な数字は?

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このニュースの出典と公開日時は?

出典:PR TIMES(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005977.000054842.html)。原文の公開日時:2026-10-27。