ローカル・社内環境で実行
ローカルPCや社内ネットワーク内でAIを動作させ、用途やセキュリティ要件に合わせた環境を構築できます。外部サービスに依存しないため、検証環境から本番利用まで段階的に導入しやすくなります。
ChtCortexとは
ChtCortexとは
ChtCortexは、ローカルLLM（大規模言語モデル）をより実用的に活用するためのAI実行・管理プラットフォームです。
- 外部ネットワークへ接続しない運用も可能で、外部サービスへ情報を送らず情報持ち出しリスクを低減
- 調査・開発・確認作業を支援し業務効率を向上
- ローカルLLMの活用によりAI利用コストを抑制
モデルを動かすだけでなく、ツール連携、知識管理、ワークフロー実行、利用環境の管理までを一体化し、個人利用からチーム・企業利用まで幅広く対応します。
AIを「動かす」だけで終わらせず、実際の作業に組み込める高機能なAI環境へ。
ツール・データ連携
ファイル、社内データ、ブラウザ、開発ツール、外部AgentなどをAIと連携できます。普段使っている作業環境の中にAIを組み込み、調査や作業支援をより自然に行えます。
ワークフロー実行
複数の処理を手順として組み合わせ、調査、判断、実行、出力までを一連の流れとして自動化できます。定型作業だけでなく、確認を挟む複雑な業務にもAIを活用しやすくなります。
Mac miniなどの端末にChtCortexをインストールし、ローカルLLMをダウンロードしてサービスを起動するだけで、開発Agent、Bot、ブラウザなどの各種ツールからAI機能を利用できます。
ChtCortexの特徴
ChtCortexの特徴
一般的なローカルAIツールは、モデルの実行やチャット利用を手軽に始められる一方で、実務で必要になるツール連携、知識活用、複雑な処理の自動化、運用管理までは不足しがちです。
ChtCortexは、AIの実行環境に加えて、作業フローの制御、プラグイン拡張、ナレッジ活用、利用状況の管理を備えた、より実践的なAIプラットフォームです。
社内ネットワーク内での動作にも対応できるため、機密情報を扱う環境でも導入しやすい構成を取ることができます。
ローカル・社内環境で安全に利用
外部サービスへ情報を送信せず、プライベートAIとして機密情報や社内データを守りながら活用できます。社内規程やセキュリティポリシーに合わせた構成を取りやすく、安心してAI活用を進められます。
流行Agentを活用
Claude CodeなどのAgentから本製品を通じてローカルLLMを利用でき、情報漏えいを抑えながらコストも管理しやすくなります。外部APIだけに依存せず、開発支援や自動化タスクを自社環境に合わせて運用できます。
柔軟な導入形態
既存のAIサーバーへインストールすることも、当社が設定した機器をレンタルして利用することも可能です。お客様側の設備状況や運用体制に合わせて、無理のない導入方法を選べます。
活用メリット
活用メリット
ChtCortexは、AIの回答を得るだけのツールではありません。
調査、文書作成、レビュー、データ整理、システム運用支援など、日々の業務にAIを組み込み、チーム全体の生産性と判断品質を高めます。
作業時間の短縮
調査、要約、資料作成、確認作業をAIが支援し、担当者が本質的な判断に集中できる時間を増やします。
属人化の軽減
社内文書や過去の知見を活用し、担当者だけが知っている情報をチームで扱いやすい形に整理します。
品質チェックの強化
文書、仕様、コード、議事録などをAIが多角的に確認し、見落としや確認漏れの低減に貢献します。
業務プロセスの自動化
複数の作業を流れとして定義し、確認、整理、出力までの一連の業務を効率化します。
ナレッジ検索精度の向上
文書の内容や関係性を整理して活用することで、単純なキーワード検索では見つけにくい関連情報や判断材料を探しやすくします。
多角的な視点
人の確認に加えて、AIが品質、リスク、抜け漏れ、関連情報など複数の観点から確認を支援し、判断の精度を高めます。
ChtCortexの利用シーン
開発支援を内製化
Claude Codeなどの開発AgentからChtCortexを通じてローカルLLMへ接続し、Sonnet、Opus（Anthropicのモデル）やGPT（OpenAIのモデル）などの外部クラウドモデルに依存しない開発支援環境を構築できます。
機能開発：仕様に沿った実装案の作成やコード生成を支援します。
Bug調査・修正：原因箇所の洗い出し、修正方針の整理、影響範囲の確認を補助します。
コードレビュー：品質、可読性、セキュリティ観点で確認ポイントを提示します。
自動化テスト：テスト観点の整理、テストコード作成、実行結果の確認を支援します。
業務ワークフローの制御・自動化
ChtCortexのワークフロー機能は、単に処理を自動化するだけではなく、各ステップの入力・出力、判断条件、確認ポイントを管理し、業務品質を確認しやすい形で運用できます。AIの判断をそのまま任せるのではなく、必要な箇所で担当者確認を挟み、結果やログを残すことで、可制御で品質を測りやすい業務フローを構築できます。
例：月次レポート作成では、データ取得、異常値チェック、要約作成、確認用ファイル出力までを段階化し、各ステップの結果を確認・記録できます。処理件数、異常検出数、修正回数、確認結果などを残すことで、担当者が最終判断しやすく、業務品質も定量的に把握できます。
ナレッジ活用を定着
文書を単純に分割して検索するだけでなく、LLMによる解析を通じて内容、関係性、重要語、業務上の意味を整理し、ナレッジグラフ型RAG（検索拡張生成）として活用できます。多元的な検索インデックスを持つことで、資料名やキーワードだけに依存せず、関連する知識をたどりながら回答や判断材料を引き出せます。
たとえば障害調査では、過去の障害報告、設計書、運用手順、問い合わせ履歴の関係を整理し、類似事例、影響範囲、確認すべき手順をまとめて提示できます。
ChtCortexの導入成果
情報持ち出しリスクの低減
ローカル環境や社内ネットワーク内でAIを利用できるため、ソースコード、社内文書、顧客情報などを外部サービスへ送信せずに活用できます。クラウドAIの利用が制限されている職場でも、社内ルールに合わせたAI活用を進めやすくなります。
AI利用コストの抑制
外部APIの利用量に応じて費用が増える運用ではなく、ローカルLLMを活用することで月額固定に近い形でAIを利用できます。開発支援、文書調査、レビューなどを日常的に使っても、利用回数を気にせず運用しやすくなります。
導入・活用事例A
Claude CodeからChtCortexを通じてローカルLLMを利用し、フロントエンド、バックエンド、データベースを含むWebシステム開発を支援できます。設計、実装、Bug調査、コードレビュー、テストまでを社内環境で進められます。
導入・活用事例B
OpenClawとナレッジグラフ型RAG（検索拡張生成）を組み合わせることで、社内ナレッジを参照しながら顧客からの質問に回答するカスタマーサポート・問い合わせ対応システムの構築にも活用できます。過去事例や関連資料をたどり、回答品質の安定化につなげます。
料金体系
月額固定で予算化しやすく、利用形態に合わせて選べる3つのプランをご用意しています。
Standard
Apple Mac mini M4 Pro
14コアCPU、20コアGPU / メモリ 64GB
月額3万円
より高性能な処理に対応
Premium
Apple MacBook M5 Max
18コアCPU、40コアGPU / メモリ 128GB
月額9万円
低コストで導入しやすい
Licence
既存設備へインストール
お客様が保有する端末・サーバーに導入可能
月額2,980円
※本サービスは12ヶ月単位でのご契約となります。
※表示価格は税別です。
機器構成や導入条件により、詳細は個別にご相談ください。