【2026年版】AWSで社内ローカルLLMを構築する完全ガイド──データを外に出さない「自社AI」のつくり方
Zenn / 4/1/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureSignals & Early TrendsTools & Practical Usage
Key Points
- AWS上で社内ローカルLLMを構築し、機密データを外部に出さずに「自社AI」を実現するための手順を体系的に解説している。
- LLMのデータ取り扱い(外部送信を避ける設計)を前提に、構築・運用に必要なインフラ/構成の考え方を示している。
- 実装観点では、AWSを活用した環境整備からLLMの動作までを一連の流れとしてガイドしている。
- 2026年版としてアップデート前提で、現場で再現しやすい形で構築プロセスをまとめている。
はじめに──この記事で学べること
「ChatGPTは便利だけど、社内の機密情報を入力しても大丈夫なの?」
業務でAIを使い始めた企業の多くが、いま最も頭を悩ませているのがこの問題ではないでしょうか。ChatGPTやClaude、GeminiなどのクラウドAIサービスは非常に優秀ですが、入力したデータはすべて社外のサーバーに送信されます。議事録の要約、顧客データの分析、社内規程の検索──こうした業務にクラウドAIを使うことに対して、セキュリティ上の不安を感じるのは当然のことです。
そこで注目されているのが、ローカルLLMという選択肢です。AIの頭脳そのものを自社のサーバーに丸ごとインス...
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