PrivateGPTと同じ用途で使える、当社の製品
OSSを自分で立てて日本語化する代わりに、日本語で作った当社の製品を自社のサーバーに置く方法もあります。ソースコード付きで、月額はかかりません。
PrivateGPTとは?
PrivateGPTとは、ローカルモデルを用いたプライベートなAIアプリケーション構築のためのAPIレイヤーです。社内文書のAI検索(RAG)の用途に使えるオープンソースで、ソースコードが公開されているため自社のサーバーに置いて動かせます。ソフト自体の費用はかかりません。
GitHubでの公開は2023年5月、主な開発言語はPython、GitHubスターは57,559、最終更新は2026年10月です(当社がGitHubの公開情報から確認した値、2026年10月04日時点)。
PrivateGPTには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。
社内文書のAI検索(RAG)とは?
社内文書のAI検索(RAG)とは、社内文書をAIに答えさせたいという状態を、仕組みで解消することです。PrivateGPTは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。
- プライベートなRAGシステムの構築
- ローカルLLMを用いた社内ツール開発
- text-to-sql機能の実装
- カスタムスキルの統合
- OpenAI互換サーバーとの連携
PrivateGPTを使うと何が変わるのか
このソフトウェアは、ローカル環境で動作するモデルを用いて、RAGやスキル、ツール、MCP、text-to-sqlなどの機能を備えたプライベートなAIアプリケーションを構築するための完全なAPIレイヤーを提供します。OpenAI互換の推論サーバーであればどのものとも連携可能です。Pythonで記述されており、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。企業の機密情報を保護しながら、高度なAI機能を統合したシステムを開発する際に適しています。
すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。
PrivateGPTの日本語対応(実測)
PrivateGPTには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。
| ライセンス | Apache-2.0 |
|---|---|
| 主な言語 | Python |
| GitHubスター | 57,559 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし(0ファイル) |
| 公開開始 | 2023年5月 |
| 最終更新 | 2026年10月 |
GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はPrivateGPTのOSS情報にまとめています。
進め方は?
進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。
1日目(無料)
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。社内文書のAI検索(RAG)のどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
PrivateGPTを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
この方法が向かないのは?
向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。
社内文書のAI検索(RAG)を、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る(110,000円〜) PrivateGPTについて相談する社内文書のAI検索(RAG)に使える他のオープンソース
同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。
| 名前 | できること | 日本語 | デモ |
|---|---|---|---|
| KnowledgeBase-RAG-LLM-System | StreamlitとLangChainを用いた軽量なRAG学習プロジェクトです。 | 日本語ファイルなし | — |
| Quivr | 自社製品に生成AIを統合するためのRAG構築フレームワークです。 | 日本語ファイルなし | — |
| vector-graph-rag | ベクトル検索のみでGraph RAGを構成し、複数段階の推論を伴う質問応答を支援する開発ツールです | 日本語ファイルなし | — |
| dify | AIエージェントやRAGパイプラインを構築するための統合開発プラットフォームです。 | 日本語ファイルあり | — |
| RAGFlow | 高度なRAG技術とエージェント機能を統合したオープンソースの検索エンジンです。 | 日本語ファイルが一部のみ | — |