ナウキャストが「ローカルLLM基盤」の商用化検討、OpenAI API比95.7%のコスト削減

☑️ ナウキャストが機密データを外部送信せずAI処理する基盤の商用化を検討開始
☑️ 自社環境でオープンウェイトモデルを稼働させ分類や名寄せを実行
☑️ 加盟店名マッピングの実証でコスト95.7%削減と人手作業98%削減を達成

ナウキャストは2026年6月18日、個人情報や機密性の高いテキストデータを外部に送信せずにAI処理を行う「ローカルLLMテキスト処理基盤」について、商用化の検討を開始しました。FinatextグループでデータAI事業を担うナウキャストは、金融業界においてセキュリティ上の制約からクラウドLLMの利用が困難だった業務の自動化を目指しています。

自社環境でのAI処理とヒューマン・イン・ザ・ループ

本基盤は、オープンウェイトの大規模言語モデルを企業のオンプレミスまたは閉域クラウド内で稼働させ、分類・名寄せ・情報抽出などの処理を実行するものです。すべての推論が自社環境内で完結するため、FISC安全対策基準や個人情報保護法に適合しやすい設計となっています。また、処理結果に確信度スコアを付与し、高確信度のみ自動確定、低確信度は人手が確認する段階的判定フローを採用しています。特定のベンダーへのロックインを回避するモデル非依存のアーキテクチャも特徴です。

加盟店名マッピングでの実証成果

社内実証では、クレジットカード利用明細の加盟店名を正式ブランド名に紐付けるマッピング業務を対象としました。その結果、1秒あたり15.1件のスループットを記録し、OpenAI APIの「gpt-5-nano」を利用した場合と比較して約95.7%のコスト削減を達成したとしています。100万件あたりのコストは約4,500円（電気代・GPU償却費ベース）に抑えられ、人手による確認作業は約98%削減されました。

適用領域と今後の展開

本基盤は加盟店名マッピングのほか、表記揺れのある住所の正規化、略称からの法人名名寄せ、振込摘要のカテゴリ分類、保険査定における書類OCR後の構造化などへの適用を想定しています。ナウキャストは今後、オンプレミス環境への導入支援や閉域クラウドでのマネージドサービス提供、業務別マッピング辞書のライセンス提供といった形態での商用化を進める方針です。

発表日時: 2026年6月18日 13時00分
関連URL: https://nowcast.co.jp/news/20260618