AUM

AUMはAIの仕組み全体を自社が持つハードウェアで動かす。クラウドへの依存も外部APIの呼び出しもなく、問い合わせはすべて自社インフラの中で完結する。オンプレミスサーバー、プライベートクラウドやVPC、ネットにつながない分離マシン、複数のローカル端末への分散配置に対応する。要はインフラの主導権を事業者ではなく自社が握れるという点だ。

AUMは文書やフォルダ、プライベートなファイルを数秒で検索し、件数が数百万に達しても耐える。扱うのは手持ちのファイルそのものだ。PDFでも契約書でも報告書でも社内メモでも構わない。手作業でフォルダを掘り返す代わりに、ある条項や数字がどこにあるかをAIに尋ねられる。検索はローカルで走るため、索引づけのために何かをアップロードすることはない。

チームや業務ごとに別々のAIブレインを作れる。人事ポリシーで訓練した1つ、標準作業手順で訓練したもう1つ、特定部門向けの3つ目、といった具合だ。各ブレインは与えた知識だけをもとに答え、公開ウェブには頼らない。回答が自社の資料に根ざすのはこのためだ。切り分けることで、誰がどのブレインに問い合わせられるかも決められる。

AUMは業務データベースにつながり、日常の言葉で照会できるようにする。SQLを書いたりアナリストに頼んだりする代わりに、同僚に聞くのと同じ調子で質問すれば結果が返る。データ分析をしたい、難しい業務の問いを解きたい、でもデータの専門家ではないという人に向く。答えは外部のコピーではなく、自社の生きたデータから出てくる。 多くのチームにとって、AUMはオフラインAIアシスタントそのものだ。安全なファイル検索とプライベート文書検索が入口になる。ローカルAI導入を考えているなら、動くかどうかを決めるのは結局ハードウェアだ。

AUMは質問に答えるだけでなく、代理で動ける。文書の作成、提案書の下書き、メールの送信、Notionへの書き込みを頼めば、それらを1つのタスクとして実行する。AIが指示を渡すのではなく仕事を終わらせるため、ここが本当に時間を節約する部分だ。自動化は自社の内部システムに対して走る。

AUMはMistral、DeepSeek、Llama 3、Mixtralといったオープンモデルに対応し、Falcon、Phi-3、BERTのような軽量な選択肢も使える。自社のハードウェアと用途に合うモデルを選べるうえ、新しいモデルが出たときも追加料金なしで自社のマシンで動かせる。唯一の実質的な条件は、それらを動かせるだけの空き計算能力を持つマシンだ。

この基盤は、規制の厳しい業務でクラウドAIが阻まれる原因になるルールを軸に作られている。AUMは自社の設計をHIPAA、GDPR、SOC 2に沿うと説明し、誰が何を見られるかを細かく決められるロールベースのアクセス制御を備える。データが社内に残るため、依頼人の機密も社内の知的財産も自社の管理下にとどまる。事務所がAIを導入できるかどうかを左右するのは、多くの場合この機能だ。