お使いの環境に合わせて、
置く場所とAIを選びます。

お使いの環境を選ぶと、
ご提案できる形が分かります。

業務ごとの構成図は、導入案のページで条件を選ぶと表示されます（注文書・メール処理・ECの月次レポート・社内ヘルプデスク）。

契約済みのクラウドがあれば優先し、
なければ小さく始めます。

本導入では、アプリを貴社の環境に置きます。社内のサーバーや担当者のPCで足りる業務も多くあります。クラウドに置く場合、契約済みのクラウドがあれば、それを優先します。ない場合は、無料から月数ドルで始められるCloudflareをご提案します。Qzのこのサイトと業務デモの実演も、Cloudflareで動かしています。

どの場合も、管理の権限は貴社に残し、Qzは貴社から与えられた権限で作業します。費用は各社の料金表によって変わるため、ご提案の際に目安をお示しします。

同じAIでも、
契約できる場所はいくつもあります。

GPT・Claude・Geminiは、開発元のAPIのほか、大手クラウドからも使えます。契約済みのクラウドがあれば、その請求にまとめられます。

そのほかのAI（Llama・Mistral・Grokなど）も、各社のクラウドで使えるものがあります。お使いになりたい場合は、ご相談ください。業務に合うかを、同じ課題で試してからお答えします。

社内で使っているAIが、
そのままアプリに使えるとは限りません。

例外として、ChatGPT・Claudeの法人向けプランは、担当者本人が自分のPCで使う形に限り、プランの利用枠でアプリのAIを動かせることがあります。認められるかは各社の規約と貴社の契約によるため、導入の前に確認します。詳しくは進め方・費用の「AIを組み込む場合」をご覧ください。

ローカルLLMは、
業務の課題で試してから選びます。

GPT・Claude・Geminiは、AIの会社のサーバーで動きます。社内の文書を社外のAIに一切送れない場合は、ローカルLLMという方法があります。誰でも動かせる形で公開されたAIのモデル（gpt-oss・Llama・Gemma・Mistralなど）を、貴社のサーバーの中で動かす形です。

Qzの業務デモと同じ課題で比べた結果

ローカルLLMとして使える6つのモデルを、業務デモと同じ依頼・同じ採点で比べました。採点では、決まった形で返すか、引用が原文どおりか、数字や判断が正しいかを、プログラムで確かめています。

※ 処理の時間切れなど、モデルの精度とは別の理由で採点できなかった課題は、採点した数に含めていません。ローカルLLMは、同じモデルをCloudflare Workers AIで動かして測りました（社内のサーバーで動かした場合の精度の目安。速さは目安になりません）。1回ずつの結果のため、実際の導入の前には、貴社の資料で改めて試します。

結果から言えること：注文書の読み取りのように、原文どおりの引用や細かな判断が要る業務は、今回のローカルLLMではどれも合格しませんでした。規程に沿った回答や、お客様の声の分類は、半分以上の課題に合格するモデルが多くありました。ローカルLLMを使う場合は、業務を選び、人が確かめる手順を前提に組み立てます。

ローカルLLMを動かすには、AI用の計算機（GPU）を備えたサーバーが要り、その費用が別にかかります。速さもサーバーの性能で変わるため、構成と費用は個別にお見積りします。

よくある質問