IMMERSIA IMMERSION COOLING

導入構想

機密情報を守り、AIを使いこなす。

HYBRID PRIVATE AI

本ページは導入構想です。機器仕様・ソフトウェア・提供範囲はPoC・要件整理で確認します。

仕組み

情報に合わせて、AIの処理先を選ぶ。

社員の業務リクエストは判定・統制レイヤーを通過し、機密性に応じて社内AIまたは承認済みクラウドAIへ振り分けられます。

企業・社員の業務

社員の業務

判定・統制

IMMERSIA EDGE 製品

機密・社内専用

社内AI

承認済み・一般業務

承認済みクラウドAI

アクセス管理
送信制御
監査ログ
社員の業務

社員の業務

判定・統制

アクセス管理送信制御監査ログ
社内AI

機密・社内専用

社内AI

承認済み・一般業務

承認済みクラウドAI

機密情報は社内AIのみで処理し、外部への送信を遮断。承認済みクラウドAIへのアクセスは統制ポリシーで管理し、監査ログを自動記録します。

構成イメージ。判定・送信制御・ログの実装と検証が必要です。

小さく検証し、確かめて広げる。

8GPU構成と、3ステップの導入プロセス。

IMMERSIA EDGE 製品外観

GPUの割り当てイメージ（8基構成）

GPU 01

GPU 02

GPU 03

GPU 04

GPU 05

GPU 06

GPU 07

GPU 08

8基の構成は参考例です。実際の役割分担・台数はPoC・要件整理で確認します。

導入の3ステップ

1

要件整理

対象業務や利用範囲を整理する。

2

PoC・評価

実環境に近い条件で検証し、適合性を確認する。

3

導入・運用

検証結果をもとに導入し、業務での運用を始める。

導入相談

あなたの業務に合うAI基盤を、一緒に。

構成・提供範囲はPoCで確認します。

お問い合わせ

このページの構成

01
概要・戦略
EXECUTIVE SUMMARY

機体だけでなく、企業のAI活用基盤を。

お問い合わせ

価格

8GPU・768GB

想定構成

3領域

対応領域

Hybrid AI ワークスペース

機密・一般を自動振り分け。社員は同じ画面でGPT・Claudeと閉域LLMを使い分け。

内部監査・コンプライアンス

契約・証憑・仕訳・メールを横断し、異常候補と根拠を閉域AIで抽出。

医療・専門職向け閉域AI

職員FAQや院内業務支援。診断ではなく業務効率化が目的。

設計方針

8GPU構成を想定し、機密情報の長文処理・高負荷時の余力を設計します。構成はPoCで確認します。

HYBRID AI RATIONALE

閉域だけでは難しい3つの理由

閉域LLMのみの課題

最新OSSの上位モデルは重く、1台では同時利用人数が限られる

全社員分の生成需要を閉域だけで処理するとコスト効率が悪い

高性能化すると監査・バックグラウンド処理との両立が難しい

最適ルートで安全かつ効率的に処理

社員のリクエスト

判定AI（Kev）

内容を解析し最適なルートに振り分け

外部AI

GPT・Claudeなど

閉域AI

社内環境

Hybrid AIの利点

一般的な生成業務はGPT・Claudeなど外部AIを活用

機密情報・個人情報・社外秘だけを閉域側で処理

判定AIを通して機密部分だけを閉域で守る設計が大手企業に最適

全量を閉域で抱え込まず、機密部分だけを閉域で守る設計が、大手企業に最適。

STRATEGIC SHIFT

最新LLMを配る時代から、情報をどこまで出せるか企業が制御する時代へ。

すべてのAIアクセスをEXINが仲介し、機密判定・送信制御・監査ログを一元管理する

GPT

Claude

Gemini

社内専用AI

AI Gateway (Kev + DLP + IAM)

使い慣れたAIをそのまま活用

社員は既存のAIツールを継続利用。操作変更なし。

機密情報は社内で完結

個人情報・社外秘・未公開情報は外部へ送らない。

社員に判断を押し付けない

AIゲートウェイが自動判定。社員は迷わず使える。

CUSTOMER PAIN

部門ごとに異なる機密情報の漏えいリスク

営業・企画部門

取引先情報・来期売上計画・提案価格

商品開発部門

未発表製品・研究計画・原価情報

人事・法務部門

個人情報・契約書・社外秘文書

使わない

生産性が落ちる

規定を実行するAIゲートウェイ

どちらの問題も解決する第三の選択肢

相談せず使う

情報漏えいリスク

02
製品・設計
PRODUCT CONCEPT

機密は社内。一般業務は世界最高水準のクラウドAI。

ルーティングをEXINが自動化することで、利用率とデータ統制を両立する

全社員

統一AIワークスペース

ローカル規定判定（Kev + DLP + IAM）

機密・個人情報を含む

Qwen / GLMなどの閉域LLMで処理。入力・RAG・回答を社外へ送らない。

送信が許可された一般情報

承認済みゲートウェイからGPT・Claude APIへ送信。最新モデルを継続利用。

同じ画面・同じ操作性。利用者は情報の送信可否を自分で決めなくてよい。

SYSTEM DESIGN

社内ネットワークを境界にして、送信を厳格に制御する。

社員のAI Workspace

社内アプリ

SSO・RBAC

本文・添付・会話履歴

データ分類

EXIN 判定・統制層

ゼロトラスト判定

規定DB + 機密台帳

DLP + Kev 判定

監査ログ・保留

承認済み経路

強制ルーティング

社内セグメント

制御済みAPI出口

失敗時は外部送信停止

処理エンジン

推論・生成

C：ローカル Qwen / GLM

A/B：GPT / Claude API

D：遮断・承認

直接外部送信・個別ブラウザー利用は、MDM / プロキシ / SASE 等で別途統制。なお、液浸冷却自体に情報漏えい防止機能はありません。

8 GPU FULL ARCHITECTURE

本プランの想定構成：8枚をすべて業務に割り当てる。

モデル名称・版・ライセンス・GPU配分はPoCで確認します

GPU 01

Kev + DLP

判定・送信統制

GPU 02

Qwen3.8-27B

高速な機密処理

GPU 03

GLM-Flash

高度機密推論

GPU 04

GLM-Flash

TP2（GPU03と対）

GPU 05

GLM-Flash

推論レプリカ2

GPU 06

GLM-Flash

TP2（GPU05と対）

GPU 07

Audit / RAG

長文・監査バッチ

GPU 08

Audit / RAG

同時処理・隔離枠

本構想では8GPUを想定。常時100%稼働ではなく、余力と分離を設計しています。

REFERENCE PERFORMANCE

参考性能値（資料記載）

測定環境・指標・ワークロードが異なるため直接比較はできません。IMMERSIA実機での実測・保証値ではありません。

1,246 質問/秒

Laya（PRO 6000）短い判定質問

51.4 req/s

Kev-4B（L40S / 64クライアント）短文

ソフト設計

一次DLP → Kev → 不確実は厳密ルール / LLM / 人の3段階判定

検証性能

日本語機密見逃し・長文・p95・誤検出を検証。条件・指標が違い直接比較不可。

CAPACITY PLANNING

大人数を対象にできる理由は、クラウドと閉域を分担するから。

設計モデル：1名10回/日、8時間、機密ルート10%、ピーク到着10倍

登録社員全AI判定/日閉域推論/日閉域ピーク（件/秒）
5005,0005000.17
1,00010,0001,0000.35
2,00020,0002,0000.69
5,00050,0005,0001.74

重要：これは到着件数の需要試算。生成モデルが待ち時間なく処理できる保証ではない。

USER EXPERIENCE

1つの画面で、社員は「モデルの違い」を意識しない。

EXIN AI WORKSPACE

社員アカウント機密規定 適用中

A社との取引条件と来期販売計画を踏まえて、提案書を作成してください。

このリクエストは「社内機密」を含みます

処理先：社内 Qwen / GLM

外部APIへの送信：なし

監査ログ：記録済み

画面例、実ログではありません

使い慣れた高性能AIを活用

業務の生産性を落とさず、安心してAIを活用できる環境を提供。

機密データは社内で完結

重要な情報は社内環境で処理し、データの安全性を確保。

社員に判断を押し付けない

適切なガバナンスで、社員が迷わず安心して使える仕組みを。

03
用途・経済性
PRODUCTIZATION

機体は1つ。ユースケースで3つの商品にする。

顧客ごとの業務要件をPoCで確認しながらアプリケーションで差別化

大手企業向け

Kev型AIが機密区分を判定。個人情報・社外秘は社内Qwen/GLM、それ以外はGPT・Claude APIへ安全に振分け。

金融・会計向け

契約・証憑・仕訳・メールを横断し、二重支払い・振込先変更・承認不整合の候補と根拠を閉域AIで抽出。専門家による最終確認を前提とします。

医療機関向け

職員FAQや院内業務支援。診断ではなく業務効率化が目的。補助制度の対象要件は個別確認。

購入 / リース・分割 / 導入設定+保守契約

条件は個別協議

BUSINESS PILLAR 02

金融・会計を閉域AIで監視する。

振込先変更・二重払い・請求不一致

異常な振込先変更や二重支払いの候補を自動抽出。

請求書・仕訳の自動照合

請求書と仕訳データを横断し、不整合の候補を提示。

社内メール・稟議の分析

社内メールや稟議書から異常な承認フローを検出。

契約書・証憑の読解

契約書・証憑を閉域LLMで読解し、リスク候補を抽出。

突合・照合

異常候補と根拠

専門家による最終確認

FINANCE POC

金融・会計の共同PoC構想

辻・本郷税理士法人との共同PoCを想定した構想です。確定した契約・実績ではありません。

契約書・証憑読解

契約書・証憑を閉域LLMで読解し、リスク候補を抽出。

会計データ照合

仕訳・請求データを横断し、不整合候補を提示。

支払い監査・異常検知

二重支払い・振込先変更・承認不整合の候補と根拠を抽出。

実証役割（構想）

  • WOODMAN：機器・液浸・保守

  • イオレ：法人営業・販売・事業化

  • SNAFTY：AI UX・DLP・データ連携

  • 辻・本郷：会計実務評価・専門家確認

MEDICAL POC

医療機関向け：職員の電話問い合わせを院内AI化。

ユカリア・豊和会病院との共同PoCを想定した構想です。診断ではなく職員向けFAQ・業務支援が目的。IMMERSIAへの展開には別途検証が必要です。

職員個人携帯から認証

電話番号・PIN認証でセキュアにアクセス。

音声認識・規程RAG・LLM

SIP/SBC→音声認識→規程RAG→LLM→音声合成の流れ。

総務転送・効果測定

必要時は総務へ転送。ログで効果を継続測定。

導入支援

制度と対象要件を個別確認。補助率・補助額は掲載しません。

費用

お問い合わせください。

Mac Studioでの先行実証を想定。IMMERSIAへの展開には別途検証が必要です。

WHY 8 GPUS

保護・生成・監査の同居

安全管理

Kev + DLPによる高速判定。機密情報の外部送信を防止。

AI生成

Qwen / GLMによる閉域LLM処理。最新モデルを社内で活用。

継続監視

Audit / RAGによる長文・監査バッチ処理。

フル搭載は常時100%稼働ではなく、ピーク余力と隔離枠の設計です。

ECONOMICS

機器だけでなく企業全体のAI活用基盤として評価

機器・初期構築

お問い合わせください。

運用保守

お問い合わせください。

TCO見積範囲

お問い合わせください。

TCO見積範囲

API料金お問い合わせください
電力・冷却費お問い合わせください
ハード保守費お問い合わせください
金融費用（リース等）お問い合わせください

金額・月額・一人あたり費用は掲載しません。個別にお問い合わせください。

04
体制・成功条件
EXECUTION PLAN

実行計画

担当責任範囲初期活動
WOODMAN機器・液浸・保守機器貸出・構成検証
イオレ法人営業・販売・事業化PoC支援・案件商流
SNAFTYAI UX・DLP・連携PoCアプリ開発
業務PoCパートナー会計・医療の実務評価実務検証・フィードバック
1

0〜3か月：PoC

2

4〜6か月：初号機

3

7〜12か月：会計・医療展開

想定スケジュールです。納期・提供時期を保証するものではありません。

上記は役割案・想定日程です。確定した契約・組織体制ではありません。

THE PROPOSAL

共同製品化構想

WOODMAN

機器・液浸冷却・保守。IMMERSIAハードウェアの提供と保守を担当。

イオレ

法人営業・販売網・事業化。顧客開拓と商流構築を担当。

SNAFTY

AI UX・DLP・データ連携。アプリケーション開発と統合を担当。

共同PoCを通じ、標準パッケージとして検討します。確定した契約・実績ではありません。

ACCEPTANCE CRITERIA

成功条件はGPU使用率ではなく、顧客が安心して使えること。

8GPU実機で、業務投入できる精度とレスポンスを確かめる

01

01 機密見逃し率

個人情報・契約・未公開製品の送信漏れ

02

02 ルーティング精度

Cloud / Local / Redact / Deny の正確性

03

03 応答性能

Kev p95目標500ms、Local LLMはモデル別SLA検討

04

04 実利用負荷

社員1,000〜2,000名相当、長文8K/32K（PoC目標）

05

05 監査業務効果

不正候補抽出・誤検知・担当者削減時間

06

06 運用・セキュリティ

出口制御・監査ログ・障害時の安全側動作

これらはPoCの目標指標です。性能・精度を保証するものではありません。

全5回 解説コラム

ハイブリッドプライベートAI 解説シリーズ

  1. 第1回クラウドか、オンプレミスか。企業AIは「使い分け」へ
  2. 第2回機密情報を外に出さないためのAI設計
  3. 第3回8GPUをどう使う？企業AI基盤の構成を読み解く
  4. 第4回社内業務・会計・医療で考える、プライベートAIの活用構想
  5. 第5回AI導入を成功させるPoCと運用の進め方

本ページに掲載の内容は導入構想です。機器仕様・ソフトウェア・提供範囲・参考数値はPoC・要件整理で確認します。価格・費用・補助金に関する記載はありません。

液浸冷却は適切な設置・運用条件のもとで機能します。液体の漏洩防止を保証するものではありません。