中小企業のための “社内AI” / 2026

ChatGPTのようなAIを、
そのまま社内に。

便利だけど、情報を社外に出すのは不安。そんな中小企業のための、データを外に出さない生成AI(オンプレミス=社内設置)。専門の担当者がいなくても、届いたその日から使える状態でお届けします。用途と予算で選べる5シリーズ。

データは社外に出ません
社内文書を根拠に回答
日本語環境ごと、すぐ使える
WHY ATHENA

ChatGPTのようなAIを、
会社の中だけで。

「使ってみたいけれど、お客様情報や社外秘を入力するのは怖い」。そんな中小企業のために、機材選びから日本語AIの設定・運用までまるごとお引き受けします。

情報が外に出ない

AIは社内に設置するので、入力した内容が外部に送られません。お客様情報や見積・契約書をそのまま使っても安心です。

根拠が見えるAI

「どの社内文書をもとに答えたか」が分かる形で回答。契約書チェック、見積・文書の下書き、社内マニュアル検索に役立ちます。

届いたその日から

機材の用意から日本語AIの設定・設置・その後のサポートまで全部こちらで。社内にIT担当がいなくても始められます。

SERIES LINEUP

用途と予算で選ぶ、5シリーズ。

お試しのエッジ検証機から、本格運用の最上位機まで。すべて日本語AI環境込みでお届けします。(価格は税別)

AI Edge
ENTRY / 検証機
AI Edge
エントリー検証機

「まず社内で試す」ための、手のひらサイズのAI検証機。

  • SoCJetson Orin Nano Super
  • メモリ8GB共有・67 TOPS
  • モデル〜8B(実用3〜4B)
  • 環境JetPack・7〜25W・静音
¥500,000税別
AI Flex
VALUE / コスパ重視
AI Flex
コスパ重視機

低価格で大容量メモリを積める、コスパ重視のサーバー機。

  • APURyzen AI Max+ 395
  • メモリ128GB統合・256GB/s
  • モデル〜120B級(量子化)
  • 環境Linux・〜140W
¥1,500,000税別
AI Compact
COMPACT / 省スペース
AI Compact
省電力・静音機

手のひらサイズで70B超の大型モデルを動かす、省電力・静音機。

  • 基盤GB10 Grace Blackwell
  • メモリ128GB統合・273GB/s
  • モデル〜200B級(量子化)
  • 環境DGX OS・240W・静音
¥2,500,000税別
AI Ultra
ULTRA / 最上位
AI Ultra
妥協なしの最上位機

大容量と最速を両立する、妥協なしの最上位機。学習・FTにも。

  • GPURTX PRO 6000(96GB)
  • 帯域約1.8TB/s(最速)
  • モデル〜120B級/CUDA対応
  • 用途本番運用・研究開発
¥4,500,000税別
WHY ATHENA

ハードからソフトまで、
一気通貫の自社開発。

GPUマシンの選定・組み上げから、日本語AI環境・RAG・運用まで、すべて自社で内製。長年の開発経験と、AIを活用した開発効率化により、ハードを外部調達し人手だけで作る従来手法よりも、高品質をより低価格でお届けします。

一気通貫の内製
ハード調達・組上げから日本語AI環境・運用まで、外注に頼らず自社で完結。
長年の開発経験
計算基盤の運用から業務システムまで、積み上げた知見でムダなく構築。
AI活用による効率化
開発自体にAIを活用し工数を圧縮。その分を価格に還元します。
PRICE

価格比較 ── 同等品より割安

同じ GB10 Grace Blackwell を搭載したターンキー製品と比べても、当社は大きくお得です(税別)。

当社 AI Compact
¥2,500,000 税別
GB10 Grace Blackwell/128GB/一気通貫の自社内製
他社の同等品
¥3,806,400 税別
同じ GB10 を搭載したターンキー製品(公開価格)
約34%安
同一ハードで差額 約130万円

※ 他社同等品の価格は、同じ Lenovo ThinkStation PGX(GB10 Grace Blackwell)を採用したターンキー製品の公開標準価格 3,806,400円(税別・2026年6月時点)を参照。当社はハードの自社調達・組み上げから日本語AI環境の構築まで一気通貫で内製し、AI活用で効率化することで、同等ハードをより低価格でご提供しています。

EFFORT

追加開発の工数も、AI活用で桁違い

機能追加やカスタム開発が必要な場合も、当社はAIを活用して圧倒的に速く実装します。これは当社の実開発データにもとづく比較です。

AI活用(当社実績)
約42.5時間 / 約6人日
約30,000行規模の実装(MVP→β直前)を、この工数で完了。
人手のみ(従来手法)
約2,000〜4,000時間 / 約13〜25人月
同規模を一般的な生産性(1人日あたり約50〜100行)で実装した場合の試算。
約50〜100倍
の工数差

※ AI活用側は当社の実開発(約30,000行を約42.5時間で実装)の実績値。人手のみ側は、一般的なソフトウェア生産性(1人日あたり約50〜100行)で同規模を実装した場合の試算です。費用換算では、人手のみは約13〜25人月=概ね1,000万円超(人月単価100万円想定)に対し、当社はAI活用でその数十分の一。工数・費用は規模や品質要件により変動します。

FLOW

導入の流れ

ヒアリングから運用サポートまで、一貫してご支援します。

1

ヒアリング

用途・予算・体制をお伺いします

2

構成提案・お見積り

最適なシリーズと構成をご提案

3

構築・検証

機材調達と日本語AI環境を初期構築

4

納品・設置

設置・初期設定まで対応

5

運用サポート

導入後も継続してご支援

CONCEPT DEMO

3つのAIが合議する「三賢評議 TRIAD」

独立した3つのAI(論理・倫理・直観)が同じ問いを審議し、合議で結論を出す——複数モデルの相互検証を、その場で体験できるデモです。Jetson Orin Nano Super ×3台での構成例。

TRIAD を体験する →
PROOF / 実測

実測でわかった、
オンプレの強み

話題のクラウド集合知AI「Sakana Fugu」と、自社GPU(NVIDIA RTX 3050)で動かしたローカルLLM(Qwen2.5-7B)を、同じ問いで比較しました(2026年6月・自社実測)。

クラウドAI(Fugu)
応答時間 ── 約8秒
データ送信先 ── 社外(api.sakana.ai)
オンプレAI(ローカル)
応答時間 ── 約1.5秒
データ送信先 ── 社外送信なし(100% GPU)
約5倍
速い応答(日常タスク)
ゼロ
外部送信(データを外に出さない)
100% GPU
社内で完結

※ ローカル=Ollama / Qwen2.5-7B(Q4)/ NVIDIA RTX 3050(100% GPU)、クラウド=Fugu(api.sakana.ai経由)。応答時間は1回計測の参考値。 検証の詳細はコラムへ →

CONTACT

まずは、お気軽にご相談ください。

「うちの会社でもAIを使ってみたい」その第一歩を、最適な機種選びとお見積りからお手伝いします。ご相談・お見積りは無料です。

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