エンタープライズローカルLLM 導入準備度アセスメント

東南アジア・日本のITリーダーおよびセキュリティ責任者のための25項目自己評価

Simplico Technology Consultancy | hello@simplico.net

このアセスメントの使い方

以下の5つの評価軸に沿って回答してください。各項目に対し、自組織の現状を以下のスコアで評価してください。

スコア	意味
2	対応済み — 完全に整備・実施されている
1	一部対応 — 進行中または不完全
0	未対応 — まだ手がついていない

最後にスコアを合計してください。最終ページのスコア解説で、現状と次のアクションを確認できます。

評価軸1 — コンプライアンスとデータ主権

この軸は、自組織の規制環境においてローカルLLM導入が「選択肢」ではなく「必須」となるかを判断します。

#	評価項目	0	1	2
1	自組織が事業展開する市場において、改正個人情報保護法（APPI）・経済安全保障推進法・業種別規制の対象となるデータカテゴリを特定している。	☐	☐	☐
2	規制対象データをサードパーティのクラウドAPIに送信してよいか否かを定めた文書化されたポリシーがある。	☐	☐	☐
3	現在利用中のクラウドAIサービスのデータ処理条項を、法務またはコンプライアンス担当者が確認している。	☐	☐	☐
4	過去12ヶ月間に個人データまたは機密データがどこで処理されたかを示す監査証跡を作成できる。	☐	☐	☐
5	現在のAI利用がAPPI第23条に基づく第三者提供または越境移転に該当するかを確認している。	☐	☐	☐

評価軸1 小計: ___ / 10

評価軸2 — インフラストラクチャの準備状況

この軸は、自組織のハードウェアおよびネットワーク環境がオンプレミス推論をサポートできるかを評価します。

#	評価項目	0	1	2
6	自社のデータセンターまたは自組織が管理するプライベートデータセンターにGPU対応サーバーインフラがある。	☐	☐	☐
7	社内ネットワークは、LLMを利用するチームからの低レイテンシな推論リクエストに対応できる。	☐	☐	☐
8	ハードウェア調達プロセスが整備されており、適切なリードタイム内に新規サーバーインフラを取得できる。	☐	☐	☐
9	ITチームはLinuxベースのサーバーワークロードおよびコンテナ環境の運用経験がある。	☐	☐	☐
10	AIの推論インフラを含むバックアップおよび災害復旧計画が存在する。	☐	☐	☐

評価軸2 小計: ___ / 10

評価軸3 — ユースケースの明確性

この軸は、ローカルLLM導入の対象となる具体的なワークロードが定義されているかを確認します。

#	評価項目	0	1	2
11	社内LLM活用の具体的なユースケースを少なくとも1つ特定している（例: 文書Q&A、契約書レビュー、生産ログ分析）。	☐	☐	☐
12	主要ユースケースが社内文書に対するRAGを必要とするか、直接的なプロンプトベースの推論で対応できるかを理解している。	☐	☐	☐
13	対象ユースケースの月次クエリ量の見込みを試算している。	☐	☐	☐
14	各ユースケースにおける「良いアウトプット」の定義があり、その基準でモデル出力を評価できる。	☐	☐	☐
15	ユースケースに優先順位をつけており、概念実証（PoC）で最初に取り組む対象を特定している。	☐	☐	☐

評価軸3 小計: ___ / 10

評価軸4 — 統合の複雑性

この軸は、LLMを既存システムに接続するために必要な作業量を評価します。

#	評価項目	0	1	2
16	LLMと連携させたいシステム（ERP、MES、文書管理など — 勘定奉行・弥生・SAPを含む）は、アクセス可能なAPIまたは構造化データエクスポートを持っている。	☐	☐	☐
17	LLMと業務システム間の統合コネクタを構築・維持できる社内開発リソースがある。	☐	☐	☐
18	社内のナレッジベースや文書ライブラリは整理されており、ベクターインデックスに適した形式でアクセス可能である。	☐	☐	☐
19	LLM APIを利用するユーザーグループまたはアプリケーションを特定しており、アクセス制御の計画がある。	☐	☐	☐
20	RAGパイプラインに投入するドキュメントのデータ分類を把握しており、インデックス可能なデータの範囲についてポリシーがある。	☐	☐	☐

評価軸4 小計: ___ / 10

評価軸5 — 組織的な準備状況

この軸は、ローカルLLM導入を持続的に運用するためのステークホルダー連携と内部能力を評価します。

#	評価項目	0	1	2
21	上位スポンサー（CTO、CIO、または同等の役職）がローカルLLM導入の評価または推進にコミットしている。	☐	☐	☐
22	セキュリティおよびコンプライアンス担当部門がAIインフラの検討に参加しており、オンプレミスアプローチに合意している。	☐	☐	☐
23	現在または次の会計年度において、AIインフラ投資のための予算配分または承認プロセスが整備されている。	☐	☐	☐
24	LLM導入を技術的に主導できる社内担当者がいる、またはパートナー活用の計画が明確にある。	☐	☐	☐
25	エンドユーザーへの新AI機能の周知と定着化推進のための計画がある。	☐	☐	☐

評価軸5 小計: ___ / 10

合計スコア

評価軸	小計
1 — コンプライアンスとデータ主権	___ / 10
2 — インフラストラクチャの準備状況	___ / 10
3 — ユースケースの明確性	___ / 10
4 — 統合の複雑性	___ / 10
5 — 組織的な準備状況	___ / 10
合計	___ / 50

スコアの意味

40 – 50 — 導入準備完了

コンプライアンス対応、インフラ整備、ユースケース定義、ステークホルダー連携のいずれも、本番環境へのローカルLLM導入に十分な水準に達しています。このフェーズでのパートナー活用の主な価値は、実行スピードと深い専門知識です — 多くの内部チームが経験する3〜6ヶ月の試行錯誤を省略できます。

推奨される次のアクション: スコープを定めた導入提案の依頼。上位2つのユースケースとインフラ仕様をご用意ください。1週間以内に納品計画をご提示します。

25 – 39 — 基盤は整っているが課題あり

多くの軸で着実に進んでいますが、導入を遅らせたり停止させたりする可能性のある特定のギャップがあります。このスコア帯でよく見られるパターン: コンプライアンス確認済みだがAI向けデータ処理ポリシーへの落とし込みが未完、ユースケースは特定済みだが優先順位付けが未実施、インフラはあるがRAG向け文書ライブラリが未整備。

推奨される次のアクション: 集中的なギャップアセスメント（通常2時間の対話）。内部対応すべきギャップとパートナーに委ねるべきギャップを整理し、3ヶ月後に停滞する導入を防ぎます。

25未満 — 概念実証（PoC）から始める

組織としてはまだ初期段階にあります。それは障壁ではありません。適切な出発点は、単一ユースケースに絞った期間限定のPoCです。技術を検証しながら、本格導入に必要な社内合意形成を同時に進められます。

推奨される次のアクション: 最も価値が高く、最も複雑でないユースケースを1つ特定してください。そのユースケースでの2〜3週間のPoCが、大きな先行投資なしに社内議論を前進させる最速の方法です。

軸別フラグ

合計スコアだけでなく、各軸の小計のパターンも重要です。

評価軸1が6未満 — 規制リスクが高い状況です。既存のクラウドAI利用は拡大前に見直しが必要です。ローカル導入は「選択肢」ではなく「緊急課題」となります。

評価軸2が4未満 — インフラのギャップによりハードウェア投資が必要になる可能性があります。調達リードタイムをスケジュールに組み込んでください。

評価軸3が4未満 — ユースケースの曖昧さはLLM導入失敗の最も一般的な原因です。インフラ予算を確定する前に、ここに時間をかけてください。

評価軸4が4未満 — 統合の複雑さが導入スケジュールを最も大きく左右します。ERPおよび文書システムのAPIを早い段階で評価してください。

評価軸5が6未満 — 上位スポンサーとセキュリティ部門の合意がなければ、技術的に成功した導入でもスケールが困難になります。技術的な計画と並行して対処してください。

Simplicoについて

Simplicoはバンコクを拠点とするテクノロジーコンサルタントで、東南アジアおよび日本の大手企業をクライアントとしています。ローカルLLMハーネスサービスは、モデル選定・インフラ設定・RAGパイプライン・ガードレール・オブザーバビリティ・ERP/MES/文書システムとの連携まで、すべてお客様のネットワーク境界内で提供します。

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