ローカルAI・生成AI開発向け GPUワークステーション
生成AIを、自社環境で安全に運用。
KOTONOHAは、ローカルLLMの推論、RAGによる社内文書検索、AIアプリ開発、ディープラーニングなどに対応するGPUワークステーションです。 初めてAI環境を構築する方向けのモデルから、高負荷な推論や開発に対応する構成まで、用途と必要性能に合わせて選べます。
ローカルLLM・RAG・AI開発向けに設計されたGPUワークステーションブランド
「KOTONOHA」は生成AI活用を支えるために生まれた、LLM推論向けGPUワークステーションブランドです。
KOTONOHAは完全自社モデル。
この道十数年の熟練のスタッフが多数在籍しているテクニカルサポートチームも構え、自社でキッティング、出荷、サポートまですべてを賄います。
ユーザーに合わせたカスタムはもちろん、様々な環境での使用を想定し、幅広いニーズに応えられるよう、各種パーツも柔軟に準備しています。
専門的なスペックが分からなくても、やりたいことから最適なモデルを選べます。
クラウドAI以外の選択肢として、まずは自社環境でLLMを試したい方へ。小規模モデルの実行や学習用途に適した構成です。
画像生成やAIアプリ開発を継続的に行いたい方向け。性能だけでなく、GPU拡張やメモリ増設も考慮した構成を選べます。
社内FAQや文書検索など、業務利用を想定した生成AI環境を構築したい方へ。RAGやローカルLLMによる 企業活用に適した構成をご提案します。
試す段階から本格運用まで、用途、GPU、拡張性、購入方法を比較できます。
ローカルLLMを試したい方向け
初めてのローカルAI環境や、小規模なLLM推論を試したい方向けです。
幅広いAI用途に対応
ローカルLLM、画像生成、RAG検証などを継続的に利用したい方向けです。
AI開発・研究用途向け
モデル開発や研究用途など、高いGPU性能と拡張性が必要な方向けです。
| モデル | Starter | Simple | DeepLearning |
|---|---|---|---|
| 利用段階 | まず試す | 継続して使う | 本格運用する |
| 主な用途 | ローカルLLM 小規模検証 |
画像生成 RAG検証 |
AI開発 ディープラーニング 研究開発 |
| メインGPU | NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q |
| CPU | Intel Xeon w7-3565X | Intel Xeon w7-3565X | AMD Ryzen Threadripper Pro 9975WX |
| メモリ | 128GB(32GB x 4) DDR5 ECC RDIMM | 128GB(32GB x 4) DDR5 ECC RDIMM | 256GB(64GB x 4) DDR5 ECC RDIMM |
| ストレージ | 960GB M.2 NVMe、3.84TB M.2 NVMe | 1.92TB M.2 NVMe | 1.92TB M.2 NVMe |
| OS | Windows 11 Pro | Windows 11 Pro、Ubuntu | Ubuntu |
| 増設可否 | 可能 | 可能 | 可能 |
| カスタマイズ | 可能 | 可能 | 可能 |
| 詳細を見る | このモデルを見る | このモデルを見る | このモデルを見る |
用途ごとに最適なモデルを確認できます。
自分の環境でLLMを実行したい方向け。ローカルチャットや小規模なモデル検証、 AI学習環境の構築に適した構成です。
社内文書やマニュアルをAIと連携し、FAQやナレッジ検索を実現。 セキュアな社内生成AI環境を構築したい方向けです。
画像生成やAIアプリ開発を継続的に行う方向け。 GPU性能と拡張性のバランスを重視した構成です。
大規模モデルの推論や学習、複数ユーザーによる運用など、 高いGPU性能と拡張性が求められる用途向けです。
構成提案から組立、検査、購入後のサポートまで、実際の体制と確認項目を紹介します。
ローカルLLMや画像生成、RAG運用などの用途に応じて、GPU性能だけでなく CPU・メモリ・ストレージの バランスも考慮して構成を選定します。標準モデルだけでなく、用途に応じたカスタマイズにも対応しています。
組立後は主要パーツの認識確認、GPU動作確認、温度チェックなどを実施。安定稼働を確認した上で出荷しています。
GPU、CPU、メモリ、ストレージなどを利用目的に合わせて変更可能。研究開発から社内生成AI導入まで、幅広い要件に対応します。
「どのGPUを選べばよいかわからない」
「社内利用に必要な性能が知りたい」
そんな場合も、用途や利用人数に合わせて構成をご提案します。
クラウドだけではない、 ローカル環境で生成AIを利用するメリットを紹介します。
AIモデルを自社のワークステーション上で実行することで、社内文書や業務データを外部サービスへ送信せずに活用できます。
情報管理を重視する企業や、社内利用を前提とした生成AI環境の構築を検討している組織に選ばれています。
ローカルLLMの実行だけでなく、RAGによる文書検索、画像生成、AIアプリ開発など幅広い用途に対応します。
利用目的や運用規模に合わせて構成を選択できるため、検証環境から本格運用まで柔軟に対応できます。
| 項目 | クラウドAI | ローカルAI |
|---|---|---|
| 機密情報の取り扱い | 外部サービスへ送信 | 自社環境内で運用可能 |
| インターネット接続 | 必須 | 不要な構成も可能 |
| 利用コスト | 利用量に応じて課金 | 導入後は自社運用 |
| カスタマイズ | 制限あり | 柔軟 |
| RAG構築 | サービス依存 | 自由度が高い |
| 推奨用途 | 個人利用・小規模導入 | 法人利用・研究開発 |
RAG（検索拡張生成）は、社内文書や技術資料などを検索し、その内容をもとにAIが回答を生成する仕組みです。
社内に蓄積された情報を活用しながら、必要な情報へ素早くアクセスできる環境を構築できます。
ローカルLLMの検証から社内生成AIの導入まで、KOTONOHAは利用目的に応じた構成を提案します。「どのモデルが適しているかわからない」という場合も、用途に合わせてご相談いただけます。
社内検索、ナレッジ活用、研究開発など、 企業利用を想定した活用例を紹介します。
業務に関する問い合わせが担当者へ集中し、回答対応に時間がかかっている。
社内規程やマニュアルを検索対象として登録。自然な文章で質問するだけで、関連情報を参照しながら回答を確認できます。
設計書や技術資料が分散しており、 必要な情報を探すのに時間がかかる。
技術資料や設計書を横断検索できる環境を構築し、 関連資料や過去の知見へ素早くアクセスできます。
クラウド環境ではコストやGPUリソースに制限があり、 継続的な検証が難しい。
ローカル環境にGPUワークステーションを導入し、 推論・学習・アプリ開発を一貫して実施できます。
簡単な3つの質問から検討候補となるモデルを案内します。
3つの質問に答えるだけで、あなたにおすすめのモデルをご提案します。
結果の詳しい説明文がここに入ります。
購入前に確認したい配送、保証、サポートについてまとめています。詳細条件は各ガイドページをご確認ください。
商品選び、購入、利用環境、法人導入について、 よくいただく質問をまとめました。
KOTONOHAはローカルLLM、RAG、画像生成、AI開発を想定したGPUワークステーションです。
モデル一覧を見る利用するモデル規模、GPUメモリ容量を基準に選びます。
用途から選ぶ実効するモデル規模や利用方法によって異なります。
個人のお客様にもご購入いただけます。研究用途や開発用途など幅広いお客様にご利用いただいています。
商品ページに記載されている出荷目安をご確認ください。
利用可能なお支払い方法を当店の『ご利用ガイド』にてご確認ください。
商品構成や利用環境によって異なります。
構成によって対応可能です。
可能です。当店のお問い合わせフォームよりお問い合わせください。
可能です。利用規模に応じた構成をご提案できます。
商品に関するお問い合わせ・見積もりなどお気軽にお問い合わせください。
営業時間：月曜～金曜 10:00～17:00 定休日：土曜・日曜・祝日
