ローカルLLMを、そのまま商用品質で
最新のオープンソースLLMや独自LLMを、自社環境で安定運用したい—— ChatStreamは、その「ローカルLLMの商用サービング」に正面から向き合って設計された分散推論基盤です。
ローカルLLM運用のよくある課題
- 最新OSSモデルが出るたびに推論サーバーを作り直すコスト
- 同時アクセスが増えるとGPUが詰まり、応答が破綻する
- 推論エンジン（vLLM/TensorRT-LLM等）ごとに別実装が必要
- 機密データを外部APIに出せず、オンプレ／自社GPUで完結させたい
- チャットUI・認証・セキュリティまで自前で作り込む負担
ChatStreamは、これらを推論基盤＋フロントUIのワンストップで解消し、 ローコード／短納期で商用LLMサービスを立ち上げられます。
ChatStreamのアプローチ
- HF Transformers系（QCT）で幅広いモデル・新旧GPUに対応し、最新モデルへの追従が速い
- vLLM・TensorRT-LLM等の高速エンジンを用途に応じて使い分け
- 独自アルゴリズムのGPU負荷分散でマルチGPU／マルチノードへスケールアウト
- キューイングで同時処理を制御し、高負荷時も破綻させない
日本語処理に特に深い強み ── ChatStreamは日本人エンジニアが開発した推論基盤で、日本語のプロンプトハンドリングや トークナイズ特性に配慮した設計。Swallow・ELYZA・CALM3 など日本語特化モデルの サービングにも適しています。
幅広いモデル互換性
Llama・Qwen・Gemma・Mistral から国産モデルまで、最新OSS LLMをそのままホスト。
複数の推論エンジン
QCT・vLLM・DeepSpeed・TGI・TensorRT-LLM に対応し、用途で最適化。
GPU負荷分散
独自アルゴリズムでマルチGPU・マルチノードに分散。大量アクセスに安定対応。
どこでも稼働
Qualiteg GPUクラウド／AWS／Azure／GCP／オンプレミスで運用可能。
優れた推論エンジンを、本番品質のサービスへ。
vLLM や TensorRT-LLM をはじめ、高性能な推論エンジンはオープンソースとして広く利用できるようになりました。 一方で、それらを本番サービスとして品質とスケールを確保し、安定して運用し続けるには、 相応の設計・実装・運用体制が求められます。 ChatStreamは、その工程を統合した推論基盤として、すぐにお使いいただける形でご提供します。
自社でフルスクラッチ構築する場合
- 推論エンジンの選定・チューニング・GPU最適化
- GPU負荷分散・キューイング・冗長化の設計と実装
- アクセス増に備えたスケール設計と継続的な検証
- 監視・ログ・障害対応、そしてモデル更新への追従
- チャットUI・認証・セキュリティの作り込み
- 専門人材の確保と、長期にわたる保守体制の維持
高度な専門性と、継続的な運用体制が必要になります。
ChatStream をご利用の場合
- 複数の推論エンジンを束ねた基盤が統合済み
- GPU負荷分散・キューイング・スケールアウトを標準装備
- 品質とスケールを確保した状態で本番導入
- WebチャットUI・AIエージェント機能まで同梱
- 認証・セキュリティ・監視を含むエンタープライズ運用
- 安定稼働とサポートプランで運用を継続的に支援
必要な要素を一つに統合し、導入から運用までを一貫してご支援します。
ChatStreamで構築できるシステム例
ソースコード、設計図面、技術資料、顧客情報——外部のクラウドAPIに渡したくない機密データを、 自社環境（オンプレ／自社GPU）の中だけで活用できます。 製造業をはじめ、データを社外に出せない現場のためのローカルLLM活用を、具体的なシステムとして構築します。
完全ローカルのAIコーディングエージェント
Claude Code のような操作感のコーディングエージェントを、完全ローカルでも動かせます。 社内のソースコードやリポジトリを外部に送信せず、コード生成・レビュー・リファクタリングを支援。 機密性の高い独自実装も安心してAIに任せられます。
製造業の設計・技術文書支援
図面・仕様書・技術資料・ノウハウを社外に出さずにAI活用。設計支援、過去事例の検索、 技術文書のドラフト作成などを、機密を守ったまま実現します。
社内ナレッジ検索・RAG
社内文書・規程・マニュアルを横断検索し、根拠付きで回答する社内Q&A。 機密文書をクラウドにアップロードせず、自社内で完結します。
資料・ドキュメントの自動生成
ツール拡張により、PPTX・Excel・報告書などの成果物を完全ローカルで自動生成。 作成過程のデータも外部に出ません。
カスタマーサポート・問い合わせ対応
FAQ・対応履歴・製品マニュアルをもとにした応対支援や一次対応の自動化を、 顧客情報を社外に出さずに構築します。
規制業界での機密AI活用
金融・医療・自治体・公共など、データを外部に出せない領域でも、 オンプレミス／自社GPUでセキュアにLLMを運用できます。
ローカルLLMで何ができるか、貴社の用途に合わせて具体的にご提案します。
導入を相談する対応する推論エンジン
ChatStreamは単一エンジンに縛られません。モデルの種類・GPU世代・速度要件に応じて、 主要な推論エンジンを使い分け／組み合わせてサービングできます。
QCT / QCHT Qualiteg 自社
Qualiteg Classic (HF) Transformer。HuggingFace Transformers ベースの中核エンジン。
- 最も広いモデル互換性。最新OSSモデルへの追従が速い
- 新しめのGPUが無い環境（旧GPU）でも動作
- PagedAttentionと従来方式のハイブリッドで省メモリ・高スループット
vLLM UC Berkeley
PagedAttentionによる高スループット推論エンジン。
- 従来方式比で大幅な高速化・同時実行性
- 新しめのNVIDIA GPU / Linux 環境で本領を発揮
- 大量アクセス・高負荷のサービングに最適
DeepSpeed Microsoft
分散推論に強いエンジン。ZeRO-Inference をはじめ大規模モデルの分散実行に対応。
- 巨大モデルをマルチGPU／マルチノードで分割実行
- メモリ制約のある環境でも大規模モデルを動かす
TGI Hugging Face
Text Generation Inference。Transformersエコシステムと統合しやすい推論サーバー。
- HuggingFace連携が良好で導入しやすい
- 中〜短コンテキストのサービングで効率的
TensorRT-LLM NVIDIA
NVIDIA GPU 向けに最適化された最高速級エンジン。
- vLLM・DeepSpeedを上回る超高速推論
- モデルのコンパイル（変換）を前提に、NVIDIA環境で最大性能
- レイテンシ・スループットを極限まで詰めたい本番環境に
ChatStreamは PagedAttention（KVキャッシュをブロック単位で動的確保し、 高負荷時のスループットを向上）や Megatron LLM による テンソル並列 を活用。低負荷時は従来方式、高負荷時はPagedAttentionと、 状況に応じて推論アルゴリズムを自動的に使い分けるハイブリッド設計です。
大規模・分散サービングにも対応
リクエストを振り分ける ChatStream Pool が、複数の推論サーバーへ負荷を分散。 マルチGPU・マルチノードで、大規模モデルや大量アクセスにも安定して応えます。
複数のLLMを束ねるマルチLLMオーケストレーション機能の解説動画
構成例（リファレンス）
| モデル | Qwen3.5-32B / Llama 4 Scout など最新オープンLLM |
| GPU構成 | NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell（48GB）× 4 ＝ 192GB ／ 大規模時は RTX PRO 6000 Blackwell（96GB） |
| 推論エンジン | vLLM / TensorRT-LLM / QCT（用途に応じて選択） |
| スケール | ノード追加でスループットをスケールアウト。要件に応じてサイジングをご提案 |
※ 構成は一例です。モデル・量子化・トークン長・GPU世代により最適解は異なります。
必要なGPU構成・モデル選定・サイジングまで、まとめてご相談いただけます。
導入を相談する対応する代表的ローカルLLM
Qualitegが毎月公開している 日本語対応LLMランキング に登場する代表的なオープンLLM（ウェイトが公開されたモデル）に幅広く対応。 最新モデルが出ても、HF Transformers基盤（QCT）により素早く追従できます。
オープンLLM
| モデル | 提供元 | パラメータ規模 | タイプ・特徴 |
|---|---|---|---|
Qwen3.5 / Qwen3 |
Alibaba | 4B〜397B（MoE含む・A17B等） | オープン最上位クラス・多サイズ展開 |
DeepSeek-V3.2 |
DeepSeek | 671B（MoE・37B活性） | MoE / 汎用最上位クラス |
DeepSeek-R1 |
DeepSeek | 671B（MoE・37B活性） | 推論特化（reasoning） |
GLM-5 / GLM-4.6 |
Zhipu AI（智譜） | 大規模（MoE） | MoE / コーディング・エージェント |
Kimi-K2.5 |
Moonshot AI | 約1T（MoE・32B活性） | MoE / 超大規模 |
MiniMax-M2.1 |
MiniMax | 230B（MoE・10B活性） | MoE / エージェント・コーディング |
ERNIE 4.5 |
Baidu | 21B（MoE・3B活性）ほか | MoE / 推論対応 |
K-EXAONE |
LG AI Research | 236B（MoE・23B活性） | MoE / 韓国発 |
QwQ-32B |
Alibaba | 32B | 推論特化（reasoning） |
gpt-oss |
OpenAI | 20B / 120B | MoE / オープンウェイト |
Gemma 4 / Gemma 3 |
1B〜27B クラス | Dense / 軽量〜中規模の最新オープンモデル | |
Ministral-3 |
Mistral AI | 3B〜14B | Dense / 軽量・推論 |
Llama 3.x / 4 |
Meta | 3B〜（Dense / MoE） | 多言語・汎用 |
Nemotron-Nano 9B JP |
NVIDIA | 9B | Dense / 日本語最適化 |
最新のモデル評価は 当社の「日本語対応LLMランキング」 で公開しています。
「自社の業務にどのモデルを選べばいいか分からない」「予算感も知りたい」——そんなお悩みがあれば、お気軽にご相談ください。用途に合わせた最適なモデル選定からご提案します。
日本語モデル（国産・日本語強化）
| モデル | 提供元 | パラメータ規模 | タイプ・特徴 |
|---|---|---|---|
Swallow |
Swallowチーム（東京科学大 / Tokyo Tech LLM） | 8B〜120B | gpt-oss / Qwen3 / Gemma-2-Llama を日本語強化（最新RL版） |
rinna qwq-bakeneko-32B |
rinna | 32B | QwQ ベースの推論・日本語チューニング |
ABEJA-Qwen2.5-32B |
ABEJA | 32B | Qwen2.5 ベース日本語強化 |
※ 掲載モデルは 日本語対応LLMランキング に登場する代表例です。パラメータ規模はモデルファミリーの代表的な公表値に基づく目安で、 バリアントにより異なります。HuggingFace で公開されている Transformers 系のオープンLLMや、 貴社独自のファインチューニング済みモデルも幅広くホストできます。 特定モデルの対応可否は お問い合わせ ください。
主な特徴
商用サービスで求められる性能・スケールに加え、すぐに使える完成度と、安心して任せられる品質・運用まで。
性能とスケール
高速・省メモリ推論
- PagedAttentionでKVキャッシュを動的確保し、GPU1基あたりの同時リクエスト数を最大化
- 従来方式とのハイブリッドで、低負荷時の低レイテンシと高負荷時のスループットを両立
- 推論コストを抑えながら大量アクセスを処理
キューイングによる同時処理制御
- 多数の同時アクセスをキューイングし、同時生成数を制御して安定性を確保
- 単一GPUでもトークン単位で協調的にインターリーブ生成
- 非同期I/Oでノンブロッキングに処理
スケールアウト分散サービング
- 独自アルゴリズムのGPU負荷分散でマルチGPU・マルチノードに分散
- テンソル並列（PagedAttention・Megatron LLM）／データ並列に対応
- 大容量モデルのクラスタリング・サービング
すぐに使える・つくれる
WebチャットUIを同梱
- カスタマイズ可能なチャットUIを標準同梱（Web／スマホ対応）
- フロントを別途用意せず、導入後すぐに利用開始できる
- ブランドや業務に合わせた画面カスタマイズにも対応
本格的なAIエージェント機能
- 社内データやツールと連携した業務エージェントを構築可能
- ツール拡張で新しい能力を追加（カスタムツール・関数呼び出し）
- 完全にローカルでPPTX・Excelなどの資料生成まで。機密データを外部に出さず成果物を作成
- 業務ワークフローへの組み込みを前提とした設計
ローコード／ノーコード構築
- 推論基盤とUIがワンストップで揃い、短納期に立ち上げ
- 簡単なカスタマイズで本格的なLLMアプリ・APIを構築
- API経由で既存システムへの組み込みも容易
安心して任せられる
品質とスケールを担保
- 本番想定の負荷・スケールを検証したうえで導入
- 同時アクセス急増時も品質を保つ設計
- 要件に応じた性能・容量のサイジングをご提案
安定稼働とサポートプラン
- 監視・運用を含む安定稼働を前提とした提供
- 導入後も継続的に支援するサポートプランをご用意
- モデル更新やバージョンアップへの追従も支援
エンタープライズ級セキュリティ
- ASNフィルタ・IPフィルタ・TLS・CSRFプロテクション
- データを自社管理下に置けるオンプレ／自社GPU運用
- 機密情報を外部に出さないセキュアな構成
「機密情報を外に出さずにAIを活用したい」。その課題に、ローカルLLMという選択肢を。お気軽にご相談ください。
導入を相談する上流から伴走する、セキュアなAI業務改革
ChatStreamという基盤の提供にとどまりません。Qualitegのコンサルティングが、構想・PoCの段階から 業務設計・内製化まで上流から伴走し、ローカルLLMのセキュアな活用を軸としたAI業務改革をご支援します。
構想・戦略立案
どの業務にどのモデルを適用し、どこまで内製化するか。 AI活用の全体像と費用対効果を、上流から一緒に描きます。
セキュアなAI基盤の構築
機密情報を外部に出さないローカルLLM運用を前提に、 ChatStreamとガードレールでセキュアな推論基盤を構築します。
業務改革・内製化支援
導入して終わりにしません。運用の定着、社内への展開、 人材育成まで支援し、AIを継続的な競争力へとつなげます。
よくあるご質問（FAQ）
ローカルLLM（オンプレLLM・社内LLM）の導入、機密情報を外部に出さない生成AI活用、 対応モデル・GPU・セキュリティについて、よくいただくご質問にお答えします。
ローカルLLMとは何ですか？クラウドのLLMと何が違いますか？
LLM（大規模言語モデル）とは、ChatGPTのような「文章を理解して答えてくれるAI」のことです。ふつう、こうしたAIはインターネット越しに外部の会社のサーバーへ文章を送り、処理してもらいます。
これに対して「ローカルLLM」は、そのAIを自社の中（自社のサーバーやGPU。オンプレミス／プライベートクラウド）に置いて動かす方式です。質問や資料の中身を社外に送らずに済むため、外部に出せない機密情報や個人情報を扱う場合でも、安心して生成AIを使えます。
たとえるなら、外部のレンタルスペースで作業する代わりに、鍵のかかる自社の部屋の中だけでAIを使うようなイメージです。
ChatStreamとは何ですか？
ChatStreamは、ローカルLLM（オープンモデルや自社独自モデル）を商用品質でサービングするLLM推論基盤です。GPU負荷分散・WebチャットUI・APIを備え、社内向け生成AIや商用LLMサービスを短期間で構築できます。
BestllamとChatStreamの違いは何ですか？
Bestllam®は、ChatStream基盤群の上に設計・構築された当社のAI統合プラットフォームです。ChatStreamはローカルLLMをオンプレミス／自社GPUで完結して動かすための機能を十分に備えた推論基盤で、機密データを外部に出さない用途に最適です。Bestllamはこれに加えて、外部の商用LLM API（GPT／Claude／Gemini など）も活用する前提で、LLM-Auditによる情報漏洩防止（プロンプトインジェクション検出・入出力監査など）を組み込んで対策をさらに強化し、データベースをクラウドに配置して耐障害性・BCP（事業継続性）を高めています。オンプレ完結ならChatStream、商用APIも含めて統合的に活用するならBestllam、と用途で使い分けられます。
オンプレミスや自社GPUでLLMを動かせますか？
はい。オンプレミス、自社GPUサーバー、プライベートクラウドで動作します。データを自社管理下に置いたまま、ローカルLLMを運用できます。
機密情報や社外秘データを外部に出さずにAIを使えますか？
はい。ChatStreamは推論を自社環境内で完結させるため、顧客データ・技術資料・ソースコードなどを外部のクラウドAPIに送信せずにAIを利用できます。情報漏洩リスクを抑えた生成AI活用が可能です。
対応しているローカルLLM（オープンモデル）を教えてください。
Llama、Qwen、DeepSeek、Gemma、Mistral、gpt-oss、Swallow、ELYZA、CALM、PLaMo など、HuggingFaceで公開されている主要なオープンLLMに幅広く対応します。最新モデルにも素早く追従できます。
自社で開発・ファインチューニングした独自LLMもホスティングできますか？
はい。Transformers系の独自モデルやファインチューニング済みモデルもホスティングできます。自社データで育てたモデルを社内で安全に運用できます。
対応している推論エンジンは何ですか？
QCT（Qualiteg Classic Transformer）、vLLM、DeepSpeed、TGI、TensorRT-LLM に対応し、モデル・GPU世代・速度要件に応じて使い分けます。
どんなGPUが必要ですか？GPUのサイジングは相談できますか？
はい。やりたいことに合わせて適したオープンモデルをご紹介し、モデルや目標性能に応じたGPU選定、量子化・並列化なども含めて最適な構成をご提案します。NVIDIA RTX PRO Blackwell（5000／6000）やA6000など用途に応じたGPUで構成し、同時アクセス数やモデルサイズから必要なGPU構成を算出します。GPU活用に関する多様なノウハウでサポートしますので、お気軽にお問い合わせください。詳しくはLLMインフラの技術コンサルティングもご覧ください。
GPUマシンの調達も頼めますか？
はい。当社で提供しているIntegrityシリーズをはじめ、各種GPUサーバーの手配も対応可能です。LLM推論に適したGPUマシンの選定から調達まで、まとめてご相談いただけます。詳しくはLLMインフラの技術コンサルティングもご覧ください。
大量アクセス・同時リクエストに耐えられますか？
はい。独自アルゴリズムのGPU負荷分散とキューイング、PagedAttentionによる高スループット推論で、大量同時アクセスにも安定対応します。マルチGPU・マルチノードでスケールアウトできます。
WebチャットUIは付属しますか？
はい。カスタマイズ可能なWebチャットUI（PC・スマホ対応）を同梱しています。フロントを別途用意せず、導入後すぐに利用を開始できます。
OpenAI互換APIはありますか？既存システムやLangChainから使えますか？
はい。OpenAI互換APIを備えており、既存のLLMアプリやLangChainからそのまま接続できます。商用API（OpenAI／Anthropic／Google）との切り替え・併用も可能です。
RAG（社内文書検索）は構築できますか？
はい。社内文書・マニュアル・規程を対象としたRAG（検索拡張生成）を、データを外部に出さずに構築できます。根拠付きの社内Q&Aを実現します。
AIエージェントやツール連携はできますか？PPTXやExcelの生成も可能ですか？
はい。ツール拡張により、完全ローカルでPPTX・Excelなどの資料生成を含む業務AIエージェントを構築できます。作成過程のデータも外部に出ません。
製造業で図面や技術資料を外部に出さずにAI活用したいのですが可能ですか？
可能です。設計図面・仕様書・技術文書を社外に出さず、設計支援や過去事例の検索、技術文書のドラフト作成などに活用できます。製造業の機密保持と生成AI活用を両立します。IT企業様や製造業のお客様の事例、設計ツールごとの活用事例などもございますので、詳しくはお問い合わせください。
金融・医療・自治体・法律など、規制業界でも使えますか？
はい。データを外部に出せない金融・医療・自治体・公共・法律（弁護士／法律事務所）などの領域でも、オンプレミス／自社GPUでセキュアにローカルLLMを運用できます。
クラウド（AWS／Azure／GCP）でも使えますか？
はい。Qualiteg GPUクラウド、AWS、Azure、GCP、オンプレミスのいずれでも構築・運用できます。
セキュリティ対策はどうなっていますか？
TLS暗号化、IPフィルタ・ASNフィルタ、CSRF対策などエンタープライズ級のセキュリティを備えています。データを自社管理下に置けるため、情報漏洩対策としても有効です。これら以外にも、貴社の情報セキュリティポリシーやデータセキュリティ要件に応じて、堅牢なセキュリティを実現できます。詳しくはお問い合わせください。
サポートプランはありますか？
はい。導入後の安定稼働を支えるサポートプランをご用意しています。モデル更新やバージョンアップへの追従も支援します。
商用サービスでの導入実績はありますか？
はい。20種類以上のLLMを統合する自社SaaS「Bestllam®」もChatStreamで構築・運用しており、商用サービスでの安定稼働実績があります。そのほかの導入実績については、お問い合わせください。
料金・ライセンスやお見積もりについて教えてください。
ご利用形態（オンプレミス／クラウド）、モデル、規模に応じてご提案します。お見積もり・ライセンスの詳細は、お気軽にお問い合わせください。
関連リソース
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小さなモデルで先回り推論し、大きなモデルの計算負荷を下げる高速化技術を解説。
ChatStream の導入をご検討の方へ
ローカルLLMの商用サービング・推論基盤構築について、要件に合わせてご提案します。 自社GPU環境・オンプレ運用のご相談もお気軽にどうぞ。
まずはお問い合わせください
提供形態: Qualiteg GPUクラウド／AWS／Azure／GCP／オンプレミス