01
ローカルLLM環境構築
DGX SPARK / ON-PREMISE
NVIDIA DGX Spark を軸に、社内で完結するLLM実行環境を設計・構築します。機材の選定から、実際に業務で使えるハーネス（動かし続けるための仕組み）の整備までを担当します。
- 用途に対するモデル選定と精度検証
- 推論基盤の構築（vLLM / Ollama / llama.cpp）
- 社内文書のRAG構築、既存システムとの接続
- 評価・監視・更新の運用ハーネス整備
- 2台連結による大規模モデル対応
01 — Why Local
「そのデータ、外部のAPIに送れますか？」 AI活用が止まる理由は、たいてい技術ではありません。いちばん効果が出る業務ほど、いちばん出せないデータを扱っているからです。
01
外に出せない
個人情報、契約書、図面、未公開のコード。持ち出し禁止の情報ほど、AIに読ませる価値が高いという矛盾。
02
従量課金が読めない
使うほど増えるトークン課金。全社展開の試算が立たず、PoCから先に進めない。
03
他社の都合に縛られる
モデルの提供終了、値上げ、規約変更。事業の根幹を、コントロールできない外部に預けることになる。
02 — Service
事業内容
環境をつくる、使い方を決める、必要なものを実装する。AI活用に必要な3つを、まとめて引き受けます。
02
AIコンサルティング
STRATEGY / ENABLEMENT
「どこにAIを入れるか」を、技術ではなく業務の側から設計します。効果の出ない場所に入れないことも含めて、判断材料をつくります。
- 業務の棚卸しとユースケース選定
- PoC設計と効果測定の設計
- 内製化に向けた伴走・社内勉強会
- ツール選定とセキュリティ要件の整理
03
受託開発
CONTRACT DEVELOPMENT
AI機能を含むプロダクトの設計・実装を請け負います。環境構築とコンサルで見えた課題を、そのまま形にするところまで。
- Webアプリケーション / 業務システム開発
- LLMを組み込んだ機能の設計・実装
- MCPサーバ / エージェント基盤の構築
- 既存システムへのAI機能の後付け
03 — Hardware
DGX Spark
DGX Spark
という選択肢
卓上に置けるサイズのAI開発機です。128GBの統合メモリにより、これまでデータセンターが必要だった規模のモデルが手元で動きます。
統合メモリ128 GB
AI性能 (FP4)1 PFLOPS
ローカル実行200B params
2台連結時405B params
ストレージ4 TB NVMe
サイズ150×150×50 mm
スペックは NVIDIA 公式 公表値。構成・台数は用途に応じて設計します。クラウドで足りるならその方が安い、という線引きから一緒に決めます。
04 — Process
進め方
いきなり機材を買う話はしません。扱うデータと目的を聞くところから始めます。
STEP 01
ヒアリング
扱うデータの種類、出せない理由、やりたいことを聞きます。ここは無料です。
STEP 02
設計
モデル・機材構成・運用体制を決めて、費用と効果を見積もります。
STEP 03
構築
環境を組み、実データで検証し、業務で使える状態まで持っていきます。
STEP 04
引き渡し・運用
社内で回せるよう手順とハーネスを渡します。継続支援も可能です。
05 — Company
- 商号
- YALCA株式会社
- 代表者
- 準備中
- 設立
- 準備中
- 所在地
- 準備中
- 資本金
- 準備中
- 事業内容
- ローカルLLM環境の構築および運用支援
AIコンサルティング
ソフトウェア受託開発
06 — Contact
相談する
「何ができるか分からない」段階で構いません。扱っているデータと、困っていることだけ書いてください。
初回のヒアリングは無料です。3営業日以内にご返信します。
YALCA INC. — TOKYO, JAPAN