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他部署の機密データ、クラウドAI使えない問題――OpenAIのgpt-ossより、Qwen3-nextが特許の実務で役立った話 はじめに「この特許案、技術的に評価してもらえる？まだ出願前だから、絶対に社外秘で」 事業会社でDXを推進していると、こういう依頼が頻繁に来ます。 法務部からの契約書レビュー依頼 営業部からの提案資料の添削依頼 研究開発部からの特許評価依頼 人事部からの社内規程の整合性チェック どれも「機密情報」です。クラウドのAIサービスには、上げられません。 でも、専門外の内容を、自分だけで判断するのは不安です。そこで私はローカルLLMを使ってみました。 選んだのは、OpenAI社のgpt-ossと、Alibaba製のQwen3-next。 すると、意外な結果になりました。知名度の高いOpenAI社のgpt-ossより、Qwen3-nextの方が「実務的価値」で圧倒的に役立った

noteやX、はてなブックマークを合わせて500件を超えるコメント。 私が見ていないだけで、もしかしたらslackを使っているような会社だと、タイムラインに流れてきたからとりあえず炎のスタンプ押しといた、なんて方もいるのかも知れません。 また、コメントをまとめるとレシートのような長さのcsvファイルが出来上がりました。 500件以上のコメント1週間かけて全てのコメントを読みました。共感の声が多く寄せられました。 「わかる」 「すでにやっていた」 「教科書にすべき」 一方で、ベンダーやエンジニアの方々からの、熱く、厳しいご意見も多くありました。 「翻訳をやらないお前の存在意義は」 「要件定義もできないのに丸投げするな」 「やりたくないならコンサルを雇え」 ごもっともな「正論」ばかりでした。 前回からの考察のnoteが書き終わらない言い訳をすると、今週も私は、いろいろな仕事に追われていた。 プ

はじめにITベンダーの皆様、申し訳ありません。 この数ヶ月、何社もの「進捗どうですか?」というメールに対して、「社内で検討中」と返信して進めておりませんでした。 御社の素晴らしいSaaSの導入を止めていた犯人は、私です。 言い訳をすると、今日は、いろいろな仕事に追われていた。 朝からDXのプロジェクトの進捗を見て、関係者に催促して、今度の対応事項をパワポに書いて。 それから、WindowsXPのような見た目の社内システムで、交通費の精算。エクセルをプリントして印鑑を押して、領収書をのりで貼り付けて、経理まで提出。一発で承認が降りる人は、部署内でも少ない その後、懇親会のメールの作成。ccの順番は部署順か役職順か。日程調整は、エクセルでは失礼ではないか。 そんな生産性とは無縁のことに頭を悩ませながら、時間が過ぎる。 この状態で、御社からのメールを開く。 「先日ご提案した件、ご検討状況はいかが

はじめに：AIの選択肢が変わった？「機密データを外部に送信せずに、ChatGPT級の分析ができたら」 化学プラントの事故分析、製造プロセスの最適化、品質管理データの解析——これらの業務でAIを活用したいけれど、クラウドサービスにデータを送ることに躊躇していませんか？ 2025年、その悩みの解決に兆しが見えています。 約30万円のPCで、完全に社内で動く専用AIが構築できる。しかも性能は、OpenAIの最新モデルに匹敵する——そんな検証結果をお見せします。 なぜ今、社内専用AIなのかクラウドAIの見えないリスク最近、「#keep4o」という運動をご存知でしょうか。ChatGPTのモデルがGPT-5に変更され、期待する出力が出なくなった、人間へ寄り添う回答ができなくなった、という声が相次ぎました。 1.2枚目がGPT-5、3枚目が4o 「温かみ」だと？煽り散らかしててCEOの誰かさんの顔が浮か

はじめに製造業でローカルLLMの導入が話題になっています。 「ChatGPTは便利だけど、機密情報を扱えない」 「社内にサーバーを置けば、安全に生成AIが使えるらしい」 「最近のローカルLLMは性能が高いと聞いた」 こういった期待を持って、ITベンダーに相談する。担当者は丁寧にヒアリングしてくれます。立派な提案書も届きます。そして見積もり。金額は300万円から1,500万円、期間は3ヶ月から半年。 数ヶ月経って契約が成立し、プロジェクトが進みます。要件定義、環境構築。そして2〜3ヶ月後、ようやく検証環境が完成します。 検討開始から半年が経過。ようやく現場の担当者が触ってみる。 「あれ、このUI、使いにくいな...」 「既存の業務フローに合わない」 「思ったより効果が出ない」 でも、既に300万円を払った後です。 問題は、ITベンダーのPoCが悪いわけではありません。問題は、「触る」のが遅す