データ流出のない企業向けカスタム自社サーバー構築 AI 業務アシスタント

回答を作るモデル

言語モデルは自社で運用するサーバーで実行しています。この規則はビルドごとに走る自動検査が強制し、外部モデルへ流れるコードはビルド段階でブロックされます。

OurServer AI のファーストビュー（ランディング）。「アップロードした資料から回答を見つけます」というタイトルと「Excel・PDF・画像を資料室にアップロードし、知りたいことを文章で質問すると、その資料から探し出して回答します」という説明、質問→回答→出典の三段階表示があり、その下に 표준계약조건.pdf の納期条項を引用したチャット例のウィンドウと「資料室 · フォルダツリーとファイル一覧」セクションが続く。ファーストビュー（ランディング）: 「アップロードした資料から回答を見つけます」と質問→回答→出典の三段階

探して付ける出典

Excel はシートとセル、PDF は節番号、画像とノートまで読み取ります。回答本文にファイル名と位置が記され、横の「参考項目」パネルに引用したファイルとフォルダとともに「参考項目 N 件」表示が出ます。必要に応じて Web 検索で最新情報を補い、Web ページの出典を付けます。質問した言語で回答し、過去の会話も検索して探す構造です。

OurServer AI のチャット画面。「品質検査基準書から亜鉛メッキプレートのめっき皮膜最小厚みと、改善措置中の品目のサンプル検査比率はどれくらい？」という質問に、亜鉛メッキプレートめっき皮膜最小厚み 8 µm 以上（2. めっき皮膜厚み基準）と改善措置中の品目のサンプル検査比率ロットあたり 15%（3. サンプル検査比率）を回答し、出典として 품질검사기준서.pdf、03. 品質保証および認証を記した。 품질검사기준서.pdf から 8 µm 以上（2 節）、15%（3 節）を見つけた回答

OurServer AI のチャット画面。英語の質問「What is the daily inspection routine for the 5-axis machine on line 2?」に、第 2 加工ラインの 5 軸加工機の日常点検手順ノートから見た四段階（交代開始 15 分前、スピンドル回転中、交代ごと、毎週）を英語で回答した。英語の質問（5 軸加工機の日常点検）に英語で四段階回答、出典は点検手順ノート

資料室

フォルダツリーで資料を分け、一覧・マス目表示、Excel・PDF・画像プレビュー、ゴミ箱、最近の項目を提供します。アシスタントが記憶した内容はノートに保存され、開いて修正したり削除したりできます。

OurServer AI 資料室の一覧表示。左側に 01 営業および納品管理 · 02 生産工程マニュアル · 03 品質保証および認証 · 04 社内業務フォーマットのフォルダツリーとゴミ箱 · 最近の項目があり、右側の一覧にフォルダごとのノート · Excel · 画像 · PDF ファイルが更新した日付 · サイズ · 種類とともに並んでいる。資料室の一覧表示: フォルダ 4 個の下にノート · Excel · 画像 · PDF、左側のツリーとゴミ箱 · 最近の項目

거래조건_요약표.xlsx（取引条件まとめ表）の Excel プレビュー。「単価表」シートに品番 · 品名 · 規格 · 単価（円）· 最小注文（個）· 納期（日）列の表があり、下に「単価表」·「取引条件」シートタブがある。 Excel プレビュー: 거래조건_요약표.xlsx の単価表シートと下のシートタブ

품질검사기준서.pdf（品質検査基準書）の PDF プレビュー 2 ページ。左側にページのサムネイルがあり、右側の本文に「2. めっき皮膜厚み基準」表と「3. サンプル検査比率」表がある。 PDF プレビュー: 품질검사기준서.pdf 2 ページ

도면_AL-B120.png（図面）の資料室画像プレビュー。アルミブラケットの図面で寸法（80×120、厚み 6t）と品番 · 品名 · 材質（AL6061-T6）· 表面処理 · 公差 · 穴の規格が記されている。 도면_AL-B120.png を開いた資料室の画像プレビュー

チームと運用

ワークスペース（チーム）単位で資料と会話が分かれ、メール招待でメンバー · 管理者ロールを付与します。運用コンソール「運用記録」の「概要」には最近 14 日の実行推移 · エラー · トークン · 費用参考値が、「使用記録」には実行ごとにモデル · 段階 · 入力/出力トークン · 所要時間が残ります。「本日の質問 N / 5」で一日の質問数上限を画面に表示し、韓国語/英語と明るい/暗い画面切り替え、登録後のメール認証ログインを合わせて提供します。

OurServer AI 運用コンソール「運用記録」の概要画面。実行 21 件（+600.0%）· エラー 0 件 · トークン 364,380 · 費用参考値 $0.01 の四マスと、下に最近 14 日の実行記録グラフ、上に「回答を待つ問い合わせ 5 件」の通知がある。「運用記録」の概要: 最近 14 日の実行推移グラフとエラー · トークン · 費用参考値

OurServer AI 運用コンソール「使用記録」画面。時刻 · ワークスペース · ユーザー · モデル（qwen3.8-27b）· 段階 · 処理ツール · 入力/出力/キャッシュトークン · 費用参考値 · 所要時間 · エラー列のある表で、ワークスペースとユーザー列はぼかしで隠されている。「使用記録」: 実行ごとのモデル · 段階 · 入力/出力/キャッシュトークン · 所要時間、識別情報列はぼかし処理

顧客企業ごとに異なるデプロイ

アシスタントの役割を決める指示文はデプロイ設定の一箇所に置きました。この設定だけ変えて分野の異なるアシスタントとしてデプロイし、ビルド設定だけを変えて名前 · 共有画像 · 差出メールが互いに異なる二つのブランドを個別に運用します。

回答例

「取引条件要約表から AL-B120 ブラケットの単価、最小注文数量、納期」という質問には表で回答します（単価 3,200 ウォン · 最小注文 50 個 · 納期 14 日）。取引条件シートの第 3 四半期 3.2% 値上げも指摘します。「품질검사기준서.pdf から亜鉛メッキプレート皮膜最小厚みとサンプル比率」には 8 µm 以上（2 節）と 15%（3 節）を見つけてファイル名と節番号を記します。画面内の会社 · 品目 · 数値はすべてデモデータです。

プロジェクト背景

問題点

契約条件と品質基準、点検手順が Excel · PDF · 画像 · ノートに分散し、回答を探すのに時間がかかります。
外部 AI サービスに資料をアップロードして回答を得る方式が多く、資料を自社サーバーで扱う方法が必要でした。

プロジェクト目標

資料を一箇所に集めた資料室を作り、文章で質問するとその資料から回答と出典を一緒に表示するように構成しました。
質問した言語で回答し、過去の会話も探せるようにしました。

重点

ユーザーもファイル名と位置（シート · 節番号）を見て回答をすぐ確認できるようにしました。
ワークスペース単位で資料と会話が分かれ、運用画面「運用記録」で実行履歴を覗けるようにしました。

成果

自社で運用する言語モデルで回答する構造 回答を作るモデルを自社で運用するサーバーに置き、この規則はビルドごとに走る自動検査が守ります。検証手順と運用画面「運用記録」まで合わせて設計しました。

資料室から探して出典を付ける回答 Excel · PDF · 画像 · ノートを読み取り、回答にファイル名とシート · 節番号を付けます。「参考項目」パネルとプレビュー、ゴミ箱、チーム招待まで一画面の流れで設計しました。

主要機能

データ流出遮断の自社サーバー構築 社内データが外部へ出ないようオンプレミス/専用サーバー環境に AI モデルを構築してセキュリティを確保。

社内文書の文脈検索および出典表示 Excel シート/セル、PDF 節番号、画像、ノートを分析してファイル名と詳細位置を含む回答を提供。

参考項目パネルおよびドキュメントプレビュー 根拠となった文書とフォルダを横パネルに即座に可視化し、Excel/PDF プレビューを通じて検証の利便性を提供。

チーム単位のセキュリティ分離および権限管理 ワークスペースごとに資料と会話履歴を厳格に分離し、メール招待ベースの権限付与。

透明な運用記録コンソール 14 日間の使用推移、エラー、トークン/費用参考値および所要時間など運用状況を一目で確認。

進捗段階

企画 — 回答に出典が付く規則と資料室構成を決め、画面の名前と流れを固めました。
デザイン — チャットと資料室、運用コンソール「運用記録」画面を構成し、韓国語/英語と明るい/暗い画面を準備しました。
開発 — Next.js フルスタックと MongoDB の上に自社で運用する言語モデルを載せ、デプロイ設定で役割とブランドが分かれるよう実装しました。
検証・運用 — 登録後のメール認証ログインを適用し、ワークスペースごとの一日の質問数上限と運用記録画面で確認手順を備えました。

私たちが作って自社で運用する他の製品は自社製品に集めてあります。