Zylon
規制業界向けのプライベートなエンタープライズ AI プラットフォームで、企業自身のインフラまたは完全なエアギャップ環境に展開できます。
Zylonについて
Zylon は規制業界向けのエンタープライズ AI プラットフォームで、ローカル大規模言語モデル、ベクトルデータベース、GPU オーケストレーションを自己完結型の AI インフラにまとめ、企業自身の環境に展開します。環境はクラウド VPC、ローカルサーバー、完全なエアギャップ環境に対応します。公式ドキュメントによると、AI モデルを含めてすべてがローカルで動作し、データが企業自身の環境から外に出ないため、データ主権とコンプライアンスに厳格な要件を持つ組織に適しています。プラットフォームは低レベル API（ZylonGPT）と高レベル API（Workspace）を提供し、社内の知識を実用的な AI ワークフローに変換できます。token 課金のクラウドサービスと異なり、公式には Zylon は固定コスト・利用量無制限のモデルを採用しています。公式比較ページによると、利用開始までの展開は約 3 時間ですが、企業は GPU インフラを自社で用意し、初期ハードウェア費用を負担する必要があります。プラットフォームライセンス価格は非公開で、見積もりはベンダーへの問い合わせが必要です。
おすすめの利用者
最適な利用シーン
外部クラウドに依存しない完全なエアギャップ環境で生成 AI を動かす場面
企業内の文書やナレッジベースを質問応答・検索可能な AI アシスタントに変える場面
データ保持、監査、AI ガバナンスについてコンプライアンス証跡が求められる業界アプリケーション
選ぶ前に比較
公式比較ページによると、Zylon は自社インフラに展開する完全なエンタープライズ AI プラットフォームで、規制業界や完全なデータ主権を必要とする組織に適しています。数時間での展開、組み込みガバナンス、無制限利用が得られる一方、GPU インフラと初期ハードウェア投資が必要です。
公式比較表によると、ChatGPT/Copilot と比べて、Zylon はデータをローカルに保持し、エアギャップ展開に対応し、token 課金ではなく予測可能なコストを提供します。自社構築と比べると、展開は 12-18 か月ではなく約 3 時間で、保守と更新は社内チームに依存せずプラットフォームが提供し、任意のモデルとローカルデータコネクターを利用できます。
公式ページによると、Zylon は Claude などのクラウド AI アシスタントと異なり、完全にプライベートなオンプレミス展開が可能です。
機能
自己完結型 AI インフラ
公式紹介によると、Zylon AI Core はローカル大規模言語モデル、ベクトルデータベース、GPU オーケストレーションを含む自己完結型の AI インフラで、クラウド VPC、ローカルサーバー、または完全なエアギャップ環境に展開できます。
データ主権
公式ドキュメントによると、AI モデルを含めてすべてがローカルで動作し、データが企業自身の環境から外に出ないため、コンプライアンス要件を満たせます。
ガバナンスと監査
公式ドキュメントによると、Zylon は AI ガバナンス、保持、証拠収集、コントロールマッピングについて個別のドキュメントを提供し、組織の削除や API token の作成などの機密操作の前に再認証を要求します。
利用量無制限
公式ドキュメントによると、token 課金のクラウドサービスと異なり、Zylon には token 数や推論回数の制限がなく、利用拡大による追加コストもありません。
オープン API
公式ドキュメントによると、プラットフォームは低レベル（ZylonGPT）と高レベル（Workspace）の API を提供し、すべて企業自身の安全なインフラ内で動作するため、内部システムと連携できます。
迅速な展開
公式ドキュメントによると、任意のインフラに 3 時間で展開でき、ベンダーロックインがなく、完全なカスタマイズとホワイトラベルに対応します。
長所
- データと AI モデルがすべて企業自身の環境で動作し、公式にはエアギャップ展開にも対応して厳格なコンプライアンス要件を満たします
- 公式には token 数と推論回数が無制限で、コストが固定され予測可能です
- 公式には任意のインフラに約 3 時間で展開でき、ベンダーロックインがありません
- オープンソースプロジェクト PrivateGPT の経験を基盤に構築され、低レベル API と高レベル API を提供します
短所
- 企業が自社で GPU インフラを用意し、初期ハードウェア費用を負担する必要があります。