型落ちのサーバーで動く 企業専用のAI
AIから地球を守るAI
AIの便利さを、
未来の負債にしない
−97%トークン削減同じ資料をAIに読み直させない
8年サーバーのリユースまだ動くサーバーを捨てずに使い切る
4年で買い替え → 8年使い切る
この音が、
あなたが今日AIに投げた質問の音です。
AIの質問を処理するサーバーは、轟音を立て、熱を出し続けています。
AIを使う人のほとんどは、その音も熱も知りません。
そして、まだ動くサーバーが、2〜3年で入れ替えられていきます。
EX4R は、AIが使う量を減らし、古いサーバーを使い切ることで、
AIを使い続けながら、地球への負荷を下げる取り組みです。
EX4R は、環境のためだけの仕組みではありません。AIにかかる費用、機密の扱い、社内での仕事の進め方が変わります。
社内にAIを置くための最新GPUサーバーは、1台およそ1,000万円します。EX4R は、手元の型落ちのサーバーや、データセンターで眠っているGPUで、社内専用のAIを動かします。応答の速さは機材のスペック次第ですが、最新のGPUを社内に置く場合と同じか、やや劣る程度に収まります。
クラウドのAIは使った量に応じて請求され、値上げのたびに毎月の費用が変わります。EX4R はサーバー1台ごとの定額なので、社員が何度聞いても費用は増えません。AIが使うトークンを減らしているので、同じ1台をより多くの社員で使えます。
入力した資料や、誤って打ったパスワードが、外部のAI事業者に残りません。社員は自分のIDでログインし、参加しているプロジェクトの資料だけを見られます。「この資料をAIに入れていいのか」で止まっていた業務にも、AIを使えるようになります。
これまでは、社員が一人ひとり自分だけのAIと会話し、その中身はその人の画面にしか残りませんでした。OptiMizer-X4R は、部署や会社の全員の会話と資料を1つのAIに集めます。「あの人が何をしていたか」「どこまで進んでいたか」を、本人に聞かなくてもAIから知ることができ、同じ説明をAIに繰り返す行ったり来たりもなくなります。
これまでは、社員が一人ひとり、自分だけのAIと会話していました。誰が何を聞き、どこまで進めたかは、その人の画面の中にしか残りません。OptiMizer-X4R は、部署や会社の全員の会話と資料を1つのAIに集めます。
これまで：個人が個人でAIを使う
Aさんの案件の状況は、Aさんに聞くしかない。同じ説明を、人ごとにAIへ繰り返す。
OptiMizer-X4R：組織の1つのAIに集める
CさんAさんの〇〇社の案件、どこまで進んでる？
AI見積の改訂版を先方に送り、返事を待っているところです。（Aさんの会話と送付した資料より）
「あの人が何をしていたか」「どこまで進んでいたか」を、本人に聞かなくてもAIから分かる。
会話の例は説明のためのものです。誰の会話と資料を誰が見られるかは、部門・プロジェクトごとに決められます。
会話と資料を部門・プロジェクトごとに分け、社員は自分が参加している分だけを見る。
同じサーバーの中に呼び出し口を用意し、今の業務の流れにAIを組み込める。
必要な仕組みはサーバー1台に入る形で用意してある。部門単位で試してから広げられる。
契約したデータセンターに置けば、温度管理と物理的な警備もその中に含まれる。
| クラウドのAI | 最新GPUを社内に置く | EX4R | |
|---|---|---|---|
| 機密 | 入力がAI事業者の側に残る | 社内に留まる | 社内か契約データセンターの閉じたネットワークに留まる |
| 初期費用 | 不要 | 1台およそ1,000万円 | 型落ちや眠っている機材を使う |
| 毎月の費用 | 使った量に比例し、値上げの影響を受ける | 電気代と保守 | 1台ごとの定額（金額は検討中） |
| 応答の速さ | 速い | 速い | 機材のスペック次第。最新GPUを社内に置く場合と同じか、やや劣る程度 |
| 組織での共有 | 会話は人ごとに分かれる | 仕組みを自社で作る | OptiMizer-X4R が要点を組織で貯める |
トークン削減とサーバーのリユースは、そのまま環境への効果になります。AIを使い続けながら、電力と、新しい機械を作るときの排出を減らします。
AIの使い勝手を求めて、GPUサーバーの入れ替えは年々早くなっています。データセンターの電力は増え続け、同じ資料を毎回AIに読ませる使い方が、その電力をさらに押し上げています。
AI用GPUサーバーが、導入から入れ替えに回り始めるまでの期間。会計上の耐用年数（5〜6年）より大幅に短い。
世界のデータセンターの電力消費。415 TWh（2024年）から約945 TWh（2030年）へ。
資料1万トークンを読ませる質問が使う電力。普通の質問（0.3Wh）に対して約2.4Wh。
EX4R は2つの柱で動きます。AIが使う量を減らすこと（Refuse・Reduce）と、古いサーバーを使い倒すこと（Reuse・Recycle）。2つを同時に進めると、新しいチップも電力も増やさずに、AIを使い続けられます。
トークン削減とサーバーのリユース
一度読んだ資料の要点を貯め、AIに同じ資料を読み直させません。処理が軽くなるので、5年前の世代のサーバーでも、社外にデータを出さない企業専用のAIが実用の速さで動きます。
一度読んだ要点を残し、同じ資料をもう一度読ませない。外のAIのトークンも買わない。
要点が貯まるほど、読み直しが消えていく。自社の開発チームで1か月後に97%減。
AIを速く動かす仕組みで、型落ちの機械でも実用の速さに。2〜3年で捨てずに使い切る。
収益ゼロのまま眠っていたGPUを、企業専用のAIとして再び稼ぐ資産に戻す。
資料もAIも、導入企業か契約したデータセンターの閉じたネットワークの中で完結します。入力した資料や誤って打ったパスワードが、外部のAI事業者に残りません。
手元の型落ちサーバーで、少ない電力のまま、社外にデータを出さないAIを使い続ける。
収益ゼロのまま眠っていたGPUを、企業専用のAIとして再び動かす。
各社のモデルを EX4R で動かし、トークン効率の良い使い方を一緒につくる。
トップ / 導入する会社にとって
EX4R は、環境のためだけの仕組みではありません。AIにかかる費用、機密の扱い、社内での情報の行き渡り方が変わります。ここでは、導入した会社が得られることを、仕組みと数字で説明します。
社内にAIを置こうとすると、多くの会社は最新のGPUサーバーの購入を検討します。1台およそ1,000万円です。EX4R は、手元の型落ちのサーバーや、データセンターで眠っているGPUで、社内専用のAIを実用の速さで動かします。
| CPU | AMD の第2世代サーバー向けCPU（5年前のモデル・64スレッド） |
|---|---|
| メモリ | 250GB |
| 保存領域 | SSD 2TB × 2 |
| AIモデル | このメモリ量で動く、公開されている大規模言語モデル。用途に合わせて選ぶ |
応答の速さは、使う機材のスペックで決まります。EX4R の高速起動とトークン削減を組み合わせると、最新のGPUを社内に置く場合と同じか、やや劣る程度の速さに収まります。速さが特に必要な業務には、より新しい世代の機材を組み合わせる方法もご相談いただけます。
クラウドのAIは、使ったトークンの量に応じて請求されます。社員が使うほど請求が増え、値上げのたびに毎月の費用が変わるため、「使いすぎないように」と利用を控える会社も少なくありません。EX4R はサーバー1台ごとの定額です。
OptiMizer-X4R が、AIが読む量そのものを減らします。自社の開発チームでは、同じ仕事で使うトークンが、使い始めで70%、1か月後には97%減りました。1回あたりの処理が軽くなる分、同じサーバーを多くの社員で使えます。
自社の開発チームでの実測。同じ仕事に使ったトークン量を、EX4R なしを100として比べた値。
クラウドのAIに入力した資料や、誤って打ったパスワードは、AI事業者の側に記録されます。そのため「この資料はAIに入れていいのか」で止まり、使える業務が限られている会社が多くあります。EX4R では、資料もAIも閉じたネットワークの中で動きます。
入力した内容が外部のAI事業者に残らないので、これまでAIに入れられなかった社内の資料も登録して使えるようになります。
これまでのAIは、社員が一人ひとり自分だけのAIと会話する道具でした。誰が何を聞き、どこまで進めたかは、その人の画面の中にしか残りません。OptiMizer-X4R は、部署や会社の全員の会話と資料を1つのAIに集め、組織の記録として要点を貯めていきます。
部長 Dさん今週、営業部でどの案件が動いた？
AIAさんが〇〇社に見積の改訂版を送り、Eさんが△△社との初回打ち合わせを終えています。（営業部の会話と資料より）
会話の例は説明のためのものです。誰の会話と資料を誰が見られるかは、部門・プロジェクトごとに決められます。
クラウドのAIと同じ感覚で質問できる画面を用意しています。新しい操作を覚える必要はありません。
同じサーバーの中に呼び出し口を用意します。社内の他のシステムから、権限の範囲でAIを使えます。
決まった手順の作業には、AIを組み込んだ業務の流れを画面で組み立てられるようにします。
必要な仕組みはサーバー1台に入る形で用意しています。1部門で試してから広げられます。
サーバーの構成（CPU・メモリ・GPU）を伺って判断します。当社の検証機は5年前の世代で、メモリ250GBの構成です。構成が足りない場合は、データセンターの眠っているGPUを使う形をご提案します。
使い方とサーバーの性能によって変わります。目安は「1社に1台」または「1部門に1台」です。朝一番や昼休み明けなど、同時に使われる時間帯には待ちが出ることがあります。実証の中で、社員数に合った台数を確かめます。
サーバー1台ごとの定額を考えています。金額は現在検討中です。ご相談の際に、使い方と台数を伺ってご案内します。
総合力では、最上位のクラウドのAIが上です。社内の資料に基づいて答える用途では、資料をきちんと読ませることで実用の水準に届きます。当社の検証では、業務の質問360問のうち347問に正答しました。
トップ / 地球にとって
AIを使うほど、データセンターの電力は増え、新しい機械が作られます。EX4R は、トークン削減とサーバーのリユースで、AIを使い続けながら地球への負荷を下げます。この子たちが大人になるころにも、氷の上にペンギンがいるように。
AI用のGPUサーバーは、導入から18〜36か月で入れ替えに回り始めます。会計上の耐用年数（5〜6年）より大幅に短い期間です。まだ動く機械が、新しいAIに追いつけないという理由で止められています。
出典：Relutech（2026年）
世界のデータセンターの電力消費は、415 TWh（2024年）から約945 TWh（2030年）に増える見込みです。
出典：IEA「Energy and AI」（2025年4月）
資料1万トークンを読ませる質問は、普通の質問（0.3Wh）の約8倍、約2.4Whの電力を使います。同じ資料を毎回AIに読ませる使い方が、電力を押し上げています。
出典：Epoch AI（2025年2月）トークン削減（Refuse・Reduce）とサーバーのリユース（Reuse・Recycle）を、4つの行動に分けています。
Refuseトークン削減
Reduceトークン削減
Reuseサーバーのリユース
Recycleサーバーのリユース
Video: gails_pictures / CC BY 2.0
太陽光の事業を始めたとき、機器の騒音と排熱を目の前で体感しました。AIのサーバーも同じです。その熱の先で、氷河が溶けています。AIを使う人のほとんどは、この音も熱も知りません。
宮澤 孝慈（CTO）
事業は2世代先、100年後を基準に考えています。最新のものを買い足すより、今あるものを使い切る方が、子や孫の世界を良くします。
片瀬 開（代表取締役）
パターン 1
すでに持っているサーバー、または社内に置くサーバーで、社内専用のAIを動かします。
パターン 2
サーバーを持たなくても、データセンターで眠っているGPUを、自社専用のAIとして使えます。
パターン 3
収益を生まないまま眠っているGPUを、企業専用のAIとして貸し出します。
パターン 4
各社のAIモデルを EX4R の中で動かし、トークン効率の良い使い方を一緒につくります。
導入を想定した例です。
就業規則や社内規程を登録しておけば、社員からの「この場合はどうなる？」に、規程の該当箇所を示して答えられます。
過去の提案書や議事録の要点から、似た案件で何を提案したかをすぐに確かめられます。
社内の処理手順やルールを登録し、迷ったときに担当者に聞く前に確かめられます。
マニュアルと、先輩が過去に答えた内容の要点から、同じ質問を繰り返さずに覚えられます。
会議の議事録の要点から、何がいつ決まったかを確かめられます。
会話と資料をプロジェクトごとに分け、参加している人だけで最新の情報を共有できます。
お問い合わせフォームからご連絡ください。AIをどの業務に使いたいか、いまどんな資料を扱っているかを伺います。
ご担当者さま ／ EX4R
部門の数、使う人数、扱う資料の種類と量、機密の要件を伺います。手元のサーバーがあれば、構成（CPU・メモリ・GPU）も確認します。
ご担当者さま・情報システムのご担当者さま ／ EX4R
自社のサーバーに置くか、データセンターの眠るGPUを使うかを決めます。通信を許可する相手と、社員のアカウントの単位（部門・プロジェクト）も決めます。
EX4R がご提案し、ご一緒に決めます
1つの部門で1か月使っていただきます。正答率、応答の速さ、使ったトークン量を測り、数字で効果を確かめます。
対象部門の社員の皆さま ／ EX4R
実証の結果を見て、台数と費用を決めます。対象の部門を広げ、社員のアカウントを発行し、資料を登録します。
ご担当者さま ／ EX4R
要点の整理、資料の追加、利用状況の確認を続けます。削減したトークン量も定期的にご報告します。
EX4R
| 会社名 | フラッグシップAI株式会社 |
|---|---|
| 事業内容 | EX4R（型落ちのサーバーで動く企業専用AI）の開発と提供／企業のAI活用の支援／AI活用セミナーの運営 |
| 代表者 | 代表取締役 片瀬 開 |
| 所在地 | ［要確認：所在地］ |
| 設立 | ［要確認：設立年月］ |
| ウェブサイト | flagship-ai.jp（EX4R：ex4r.ai） |
EX は、環境（Environment）とAIを掛け合わせる変革（Transformation）を表しています。4R は、AIの環境負荷を下げる4つの行動です。
Refuse同じことを聞き直さない
Reduceトークンを減らす
Reuse古いサーバーを使い倒す
Recycle眠るGPUを再び動かす
代表取締役
株式会社クラウドシステム 代表取締役社長。IT・クラウドの活用支援と、店舗・事業運営の現場改善を手がける。
EX4R では、サーバーと閉じたネットワークの設計、機材の調達を担う。
CTO
株式会社ワシツ 代表取締役。データサイエンスとソフトウェア工学を背景に、生成AIの事業活用と業務の自動化を支援。
EX4R では、要点を残す仕組み（OptiMizer-X4R）と、古い機械でAIを速く動かす仕組みの開発を担う。
COO
株式会社Digimile 代表取締役社長。経営・IT戦略のコンサルティングで、企業の業務変革とシステム刷新を支援。
EX4R では、企業とデータセンターに広げる事業の設計を担う。
3名はフラッグシップAI株式会社の発起人で、企業のAI活用の支援とセミナーをともに運営しています。
新しいものを買い足す前に、今ある機械と仕組みで何ができるかを考えます。
事業の判断は、子や孫の世代にとって良いかどうかを基準にします。
削減したトークン量、正答率、応答の速さを測り、数字で効果を示します。
ソフトウェア
OptiMizer-X4R（要点を残す仕組み）と、型落ちの機械でAIを速く動かす仕組みを開発します。
インフラ
サーバーと閉じたネットワークを設計し、導入企業とデータセンターの環境を整えます。
事業
企業とデータセンター事業者に EX4R AI を届け、実証から導入までを進めます。
| 雇用形態 | ［要確認：正社員・業務委託など］ |
|---|---|
| 勤務地 | ［要確認：所在地・リモートの可否］ |
| 報酬 | ［要確認］ |
