manufacturing / on-premise AI

国産ローカルLLM一覧——工場内で動かせる日本語AI

A-SEI-12｜初版 2026-10-11｜改訂 2026-10-11

研究の問い: データを工場の外に出さずに生成AIを使いたい場合、実在する選択肢はどれか。

国内のAIベンダー各社は、クラウドを介さずオンプレミス環境・エッジデバイスで動かせることを公式に案内する日本語LLM（軽量版）をいくつか提供しています。本稿は各社の公式発表のみを根拠に、代表的な4つを比較します。

4つのローカルLLMの比較

モデル	提供元	オンプレ対応の特徴	公式発表
tsuzumi（軽量版）	NTT	6億パラメータ超軽量版はCPUでも推論可能、70億パラメータ軽量版はGPU1基で推論可能	2023年11月初代発表[1]
cotomi Light	NEC	専用アプライアンス「cotomi Appliance Server」に搭載し、秘匿性の高い情報を扱う環境向けと案内	公式製品ページ[2]
Takane	富士通（Cohereと共同開発）	プライベートクラウド・オンプレミスへの導入を特徴として明記。2025年4月からNutanix Enterprise AI上の認定LLMとして利用可能	2025年4月16日[3]
PLaMo Lite	Preferred Elements（Preferred Networks子会社）	10億パラメータ、クラウドを介さずエッジデバイス・オンプレミス環境で動作する設計	2024年8月提供開始[4]

共通する傾向は、パラメータ数を抑えた「軽量版」がオンプレミス対応の中心であることです。パラメータ数が小さいほど必要な計算資源（GPU・メモリ）は少なくなりますが、得意とする業務の幅は、クラウド上で動く最大規模のモデルと比べて狭くなる傾向があります。どの業務にどこまで使えるかは製品ごとの検証が必要で、本稿の時点では製造業向けの具体的な社名入り導入事例は、NEC・PLaMo Liteについて確認できていません。パナソニックHD×ストックマークの企業特化LLM活用事例はGENIAC-PRIZE製造業AI活用事例（A-SEI-17）で紹介しています。

次に読むべきもの

ローカルLLMとクラウドAIを組み合わせて使う閉域網の選択肢は閉域網でAIを使う（A-SEI-13）、そもそもどのデータをどこで処理すべきかの全体整理は製造業のAIデータ主権完全ガイド（A-SEI-P02）を参照してください。

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出典

NTT「tsuzumi」初代発表（2023年11月）——6億パラメータ超軽量版（CPU推論可）・70億パラメータ軽量版（GPU1基で推論可）。group.ntt/jp（プレスリリース一覧）
NEC「cotomi Appliance Server」公式ページ——軽量LLM「cotomi Light」をオンプレミス環境に搭載する製品として案内。jpn.nec.com
富士通「Takane」（Cohereと共同開発）・Nutanix（2025年4月16日）——プライベートクラウド・オンプレミス導入が特徴。Nutanix Enterprise AI上の認定LLMとして利用可能。nutanix.com
Preferred Elements「PLaMo Lite」（2024年8月提供開始）——10億パラメータ、クラウドを介さずエッジ・オンプレミス環境で動作。preferred.jp

最終更新: 2026-10-11｜参照した一次情報: 4件｜本記事の推定値には【推定】を明記しています｜誤りのご指摘はお問い合わせへ。

データ主権クラスタの関連文書

【完全ガイド】製造業のAIデータ主権——オンプレ・閉域網・国内クラウドをどう使い分けるか（A-SEI-P02）本稿の親記事。3つの選択肢の全体像。
閉域網でAIを使う——専用線接続サービス一覧（A-SEI-13）クラウドAIを閉域網で使う選択肢。