約 18 倍
自社構築・オンプレミス AI の長期的なコスト優位性
高負荷の利用では、自社構築・オンプレミス AI はクラウド API を使い続ける場合に比べ、3 年間で最大約 18 倍安くなることがあり、高負荷時の回収期間はおよそ 4 か月です。実際の結果は利用量により異なるため、回収試算とあわせての評価をおすすめします（保証ではありません）。
第三者による市場分析（一般的な市場データ）
データをクラウドに出せない。クラウド AI の請求が膨らみ続ける。一度試したものの、実運用に至らなかった——。
AI を社内にとどめる運用プラットフォーム
機密データを渡さずに AI を使いたい——。Omni Edge は貴社のクラウド、プライベートクラウド、またはサーバールームに導入でき、現場は安心して利用でき、管理者は誰が何を使ったかをいつでも確認できます。
共有 AI ブレイン
共有 AI ワーキングブレイン
ワークフロー · 実行 · 権限 · 監査
01
クラウド試行
02
プライベート環境
03
統合型 appliance
企業が AI を導入するうえで難しいのは、モデル選定だけではありません。本当の課題は、データ境界、権限、コスト、運用、監査、そして部門横断での定着にあります。
Omni Edge は、こうしたガバナンスとデプロイの機能を一つのレイヤーに整理し、企業の成熟度に応じて最適な導入方法を選べるようにします。
なぜ今か
なぜ今、AI を自社で管理できる環境に移すのか
クラウド AI の費用は利用量に応じて膨らみ、データ主権と実地導入への要求も同時に高まっています。以下は第三者の公開市場データ（当社の顧客実績ではありません）であり、導入の時期とコストを検討する材料としてご覧ください。
78% → 11%
台湾製造業における導入ギャップ
台湾の中小製造業の約 78% が AI を検討していますが、実際に導入できているのは約 11% にとどまります。障壁となるのは多くの場合モデルではなく、データ境界、システム連携、そして運用です。
経済部 2026 年第 1 四半期統計（一般的な市場データ）
248 億米ドル
ソブリン／地域 AI インフラ市場
ソブリン AI インフラは 2026 年に約 248 億米ドル規模で、年平均成長率は約 19.5%、プライベートクラウドが導入の約 39% を占めます。2027 年までに、およそ 35% の国が地域型またはソブリン AI に依存すると予測されています。
Roots Analysis／Precedence（一般的な市場データ）
自社の利用量で回収試算を行う
上記は第三者の公開市場データであり、当社の顧客実績ではありません。費用対効果は実際の利用量、データ量、導入形態により異なります。当社は貴社の条件に基づく回収試算を提供しますが、一律の保証は行いません。
デプロイの道筋
同一の AI 機能を、3 つの方法でデプロイ。
まずワークフローを検証し、その後に導入形態を決めます。企業は摩擦の少ない試行から始め、AI を自社のネットワーク、データセンター、または現場の機器へ段階的に取り込めます。
クラウド試行
測定可能な最初の AI ワークフローを素早く立ち上げ、ユーザー、データソース、レビューの範囲、成功指標を確認します。
- 初期の試行や部門横断のデモに適しています
- ワークフローとコストの前提を先に検証します
- 後のプライベート環境への移行の道筋を残します
プライベートクラウドまたは自社サーバー
データ、権限、ネットワーク境界を企業の管理下に戻す必要がある場合、Omni Edge は顧客自身のクラウド、サーバールーム、またはサーバー環境に導入できます。
- 社内データとシステム連携に対応します
- ロールベースの権限と監査記録を保持します
- 試行から本格導入への断絶を減らします
統合型 appliance
現場が固定ハードウェア、オフライン対応、低レイテンシ、または運用の簡素化を必要とする場合、同一の AI 機能を現場に配置できる機器としてパッケージ化できます。
- 生産ライン、拠点、管理された現場に適しています
- シナリオに応じてモデルと計算リソースを選択できます
- IT と現場チームに一貫した操作画面を提供します
ガバナンスレイヤー
AI 導入に必要なのはモデルだけではなく、管理可能な実行レイヤーです。
Omni Edge は、ワークフロー、モデル実行、権限、監査を一つのアーキテクチャに収め、企業が AI 導入を進めるなかでも、人によるレビュー、責任の境界、追跡可能な記録を維持できるようにします。
AI ワークフロー
タスクフローと人によるレビューのチェックポイント
モデル実行
シナリオに応じて選ぶモデルと計算構成
ロールベースの権限
ロール権限、ワークスペース、アクセス境界
監査記録
操作ログ、出力のコンテキスト、監査証跡
TAEA
透明・監査可能・説明可能な AI 運用原則
まずワークフローを定義
検証できるワークフローから始めます。
各シナリオでは、入力データ、人によるレビュー、許容できるリスク、測定方法を先に定義し、そのうえでクラウド、プライベート環境、現場の機器のいずれで動かすかを決めます。
製造と品質保証
画像、ライン文書、設備ログ、SOP を、監査可能な AI 支援ワークフローにつなぎ、最終判断は現場の担当者に委ねます。
専門サービスと文書業務
契約、コンプライアンス、ナレッジベース、顧客文書の整理を支援し、機微なデータは指定された環境内で処理します。
社内ナレッジと業務サポート
社内ナレッジ、プロジェクト記録、ワークフローを AI アシスタントに接続しつつ、権限と監査記録を維持します。
導入の道筋
試行から導入まで、明確な意思決定ポイントを残します。
-
1
データ境界と価値の高いワークフローを確認
どのデータを使えるか、どのデータを外部に出せないか、どのワークフローを最初に AI 化する価値が高いかを明確にします。
-
2
測定可能な試行を構築
実用最小限のワークフローで、精度、人によるレビュー、コスト、ユーザーの定着を検証します。
-
3
デプロイ形態を選択
データ、レイテンシ、運用、調達の要件に応じて、クラウド、プライベート環境、統合型 appliance を選びます。
Omni Edge を選ぶ理由
規模で実証済み、データは貴社の手元に。
Omni Edge は、毎月 100 万米ドルを超える価値の企業意思決定を支援しており、貴社自身のクラウド、プライベートクラウド、またはサーバールームに導入できます。規模がその稼働を実証し、導入形態により、データを外部に出す必要はなく、管理者は誰が何を使ったかを確認できます。
USD 1M+／月
毎月支援している企業意思決定の規模——机上の空論ではなく、実際の業務量で実証されています。
摩擦の少ないスタート
相談の予約はまだ早いですか？まずはセルフ診断から。
メールアドレスをご記入いただければ、「AI 導入セルフ診断チェックリスト」と「コスト試算シート」をお送りします。まず社内でデータ境界、導入可能なワークフロー、コストを棚卸ししてから、次のステップをご検討ください。
デプロイ評価から始める
最初に実装できる AI シナリオについてご相談ください。
データ境界、既存システム、解決したいワークフローをお聞かせください。クラウドでの試行、プライベート環境への導入、統合型 appliance のいずれから始めるべきかを、当社が一緒に判断します。