既存資産を
活かしたい
稼働中の設備を無駄にせず、AI活用への次の一歩につなげます。
On-premises LLM acceleration
FAMA
Flagship AI Model Accelerator の略称です。
古いサーバで、
4倍速。
眠っているサーバ資産を、社内AIの実行基盤へ。FAMAは、オンプレミス環境のローカルLLMを、より実用的な応答速度へ導きます。
4×既存環境比の高速化
FAMAを知る
※ 当社検証環境における従来構成との比較。利用環境・モデル・処理内容により効果は異なります。
Why FAMA
AIのために、すべてを
買い替えなくていい。
社内データを外へ出さずにAIを使いたい。しかし、新しい高性能サーバへの全面更新は負担が大きい。FAMAは、その間にある現実的な選択肢です。
既存資産を
社内情報を
外に出したくない
オンプレミス運用を前提に、組織内で扱うAI環境を構築できます。
待ち時間を
短くしたい
ローカルLLMの応答を高速化し、日常業務で使いやすい体験を目指します。
The core value
古いサーバを、
現役のAI基盤へ。
FAMAは、新しい設備を増やすことだけを前提にしません。すでに社内にある資産を見直し、ローカルLLMを業務で使える速度へ近づけます。
- 既存サーバ資産を再活用
- オンプレミスで社内運用
- 実務で感じる待ち時間を短縮
PERFORMANCE MESSAGE
4倍速
買い替え前に、速くする。
FAMAの詳細な技術構成は公開せず、導入環境に合わせて個別にご案内します。
Evaluation
仕事の質問で、
クラウドAIと比較。
確認済み回答の
一致率 96.6%
FAMAは、事前に正解と確認項目を定めた業務QAで、クラウドモデルと同程度の一致水準を確認しました。
| 評価項目 | FAMAオンプレミス | OpenAI Solクラウド | Opus 5クラウド |
|---|---|---|---|
| 確認済み回答の一致率 | 96.6%367 / 380件 | 96.5%359 / 372件 | 82.1%299 / 364件 |
| 回答完了時間 40条件の中央値 |
15.75秒 | 2.0秒 | 4.9秒 |
| 実行環境 | 社内サーバ | クラウドサービス | クラウドサービス |
- 売上分析
- 障害分析
- 製造品質分析
- コード修正
評価概要：4分野20ケースを、同種反復・別分野後の2条件で各10回実行し、各モデル400回答を測定。事前に定めた数値・コードの確認項目との一致数を集計しました。一致率は確認済み回答のみを母数とし、確認待ち（FAMA 20件、OpenAI Sol 28件、Opus 5 36件）を除外しています。回答完了時間は各条件の中央値40件をさらに中央値で要約した参考値です。本評価は特定のQAと検証環境による結果であり、一般的なモデル性能や業務上の正答率を保証するものではありません。
Use cases
社内で使うAIを、
もっと身近に。
閉じた環境で扱いたい情報や、日々繰り返される業務を、ローカルLLMで支援します。
社内文書の検索・要約
規程やマニュアルなど、組織内の情報活用を支援します。
問い合わせ対応支援
社内ヘルプデスクなど、定型的な確認業務を効率化します。
開発・運用の補助
調査、整理、文書化など、担当者の反復作業を支援します。
FAMAは特定の構成や処理方式を公開する製品紹介ではありません。導入可否、期待できる効果、対象業務については、お客様の環境を確認したうえで個別にご提案します。