■ システム開発・ソフトウェア販売
納品書管理システム（オーダーメイド開発） 導入先業種：繊維・織物製造業 提供内容：納品書の発行・管理・検索を一元化する業務管理システムの設計・開発・納品 技術要素：データベース設計、帳票出力、検索機能 成果：手書き伝票からの完全移行により、月次の伝票処理時間を大幅に短縮
■ AI・機械学習コンサルティング
AI業務活用コンサルティング 導入先業種：士業（行政書士事務所） 提供内容：生成AI・機械学習の業務適用に関するコンサルティング。文書作成支援、情報検索効率化、業務フロー改善の提案と導入支援 技術要素：大規模言語モデル（LLM）活用設計、RAG（検索拡張生成）、プロンプトエンジニアリング 成果：定型業務における調査・文書作成時間の効率化を実現
■ ネットワーク・インフラ構築
社内ネットワーク構築およびコンピュータ管理 導入先業種：士業（弁護士事務所） 提供内容：社内LAN設計・構築、サーバー設定、PC端末のセットアップ・保守管理、セキュリティ対策 技術要素：TCP/IP、ファイルサーバー構築、バックアップ設計、エンドポイントセキュリティ 成果：複数端末の安定稼働環境を構築し、業務のデジタル化基盤を整備
■ 自社開発プロダクト
Debate Studio v2.0（AI討論・RAG自動構築エンジン） 公開形態：オープンソース（CC0ライセンス） 概要：複数のAIが肯定・否定・司会の三者で討論を行い、その過程で企業固有の知識ベース（RAG）を自動構築するデスクトップアプリケーション 技術仕様：Python 3.10+／2,687行、4種AIエンジン対応（Cerebras, OpenAI GPT-4o, Google Gemini, Anthropic Claude）、ChromaDBベクトルDB、ファクトチェック機能内蔵、音声合成（VOICEVOX / Qwen3-TTS / Edge-TTS）、多言語対応（日本語・英語・タガログ語） 公開先：https://note.com/tea4you/n/nafc7aa9d8a82
AI販売員構築サービス（クラウドデプロイ型） 提供形態：買取＋月額クラウド利用料 概要：Debate Studioの討論エンジンを核に、企業の製品知識・業務知識をRAGとして自動構築し、スマートフォンから利用可能なAI販売員をクラウド上に展開。テキスト・音声双方で24時間自動顧客対応を実現 基盤技術：さくらインターネット AI Engine、Cerebras API、Google Cloud TTS 対象業種：小売業、EC事業者、サービス業等（業種不問）
AI-OCR簿記自動化システム 提供形態：買取＋保守 概要：通帳・納品書等のスキャンファイルをディレクトリ監視で自動取得し、OCR→データ解析→勘定科目の機械学習分類→簿記データ出力までを自動化。弥生会計CSV連携対応 技術仕様：Python 3.10+、Tesseract 5.x OCR、SQLite、TF-IDF＋SGDによる機械学習分類、Flask GUI、完全ローカル処理
AI在庫・工程管理システム（食品加工業・農業向け） 提供形態：買取＋月額保守 概要：QRコードによる最小タップ在庫入出庫管理（Androidアプリ）と、AIによる工程管理・業務分配の最適化を統合。Google Sheetsリアルタイム連携、オフラインファースト設計、自社SQL/Gitサーバーによるデータ管理 技術仕様：Kotlin / Jetpack Compose / ML Kit / Room(SQLite) / Google Sheets API v4 対象業種：食品加工業、農業、製造業
■ 技術基盤
| 領域 | 実績 |
|---|---|
| ハードウェア | DOS/Vマシン自作組立、サーバー構築（Apple IIからの経験） |
| ネットワーク | LAN/WAN設計・構築、VPN、セキュリティ設計 |
| ソフトウェア開発 | Python、Kotlin、業務系システム、Webアプリケーション |
| AI・機械学習 | LLM活用、RAG構築、OCR、自然言語処理、音声合成 |
| クラウド | さくらインターネット、Google Cloud、Cerebras |
■ 会社概要
| 社名 | 株式会社サラトナ |
| 設立 | 平成14年9月25日（第23期） |
| 本店 | 静岡県浜松市中央区志都呂町1422番地の1 |
| 資本金 | 2,500万円 |
| 法人番号 | 0804-01-006593 |
| 事業内容 | 食料品の輸入販売、ITシステム開発・AI導入支援、コンサルティング |
| URL | https://saratna.com |
| 連絡先 | 050-1807-9056 |
注意事項
この実績一覧は事実に基づいて構成しています。導入先の具体的企業名は守秘義務により非公開としています。導入効果の記述は定性的表現にとどめ、検証不能な数値は記載していません。
依頼されたアプリ
納品書やレシートを携帯電話で読み込み、Googleシートに自動で転記する。それをWindowsで読み込み請求書を作成する。 請求書はPDFとExcelです。携帯電話での読み込みはWebアプリで行います。本体はGitHub […]
![[日本LLM] LLM-jp-3-8x1.8bのイメージ](https://saratna.com/wp-content/uploads/post-1413-featured.webp)
[日本LLM] LLM-jp-3-8×1.8b
これ、LLM-jpでも変な名前なんです。 LLM-jpはV3からV3.1そして最近V4になりました。 8x13B ≠ 104Bを毎token計算 8個のexpert全部を毎回動かすわけではありません。 8 expert中 […]
LLM-JP 3 3.7B 量子化
このサイズを量子化すると非力なWindowsで普通に動くんじゃないかと思いやってみました。 ダウンロード Q4とQ5 悪くないけど、なぜかQ4の方が良さげなOutputをするときがあります。
![[日本LLM] LLM-jp-4 33B 国立情報学研究所 量子化のイメージ](https://saratna.com/wp-content/uploads/llm-llm-jp-4-33b-featured.webp)
[日本LLM] LLM-jp-4 33Bモデルの構造解析とローカル量子化の実践
国立情報学研究所（NII）が公開したLLM-jp-4 33Bを対象に、GGUF量子化におけるメモリ帯域のボトルネックと実用推論の境界線を徹底検証する。
[中華LLM] Qwen3 8B & 30B：非力なローカル環境における推論最適化とメモリ帯域の検証
非力なデスクトップ環境やノートPCでQwen3シリーズ（8B/30B）を実用的に動かすための量子化手法とハードウェア要件を徹底解説。
[中華LLM] Qwen 27B 量子化検証（Q4 & IQ4）とメモリ帯域の考察
Qwen 27Bモデルを対象にQ4_K_MおよびIQ4_NLでGGUF量子化を実施。ファイルサイズ、メモリ帯域、非力マシンでの実用性を徹底検証。
Muse Glimmer 30B 量子化検証：ファイル構造とローカル実行のインプレッション
Muse Glimmer 30BモデルのGGUF量子化（Q4 / IQ4）を実施。生成崩れを防ぐためのパラメータ調整と検証ログを公開。
日本語に強いLLMの現状とライセンス比較、サラトナのモデル開発
クラウドAIや中国製LLM（DeepSeek、Qwen、KIMI）の日本語処理、AIとLLMの包含関係、Apache License 2.0とMITライセンスの違い、そしてサラトナにおけるQwenベースの日本語特化モデル開発と評価ゲートの取り組みについて解説します。
LoRAファインチューニングとは？Qwen3.6 4Bで日本語特化LLMを作る方法
LoRA（Low-Rank Adaptation）によるAIモデルのファインチューニング解説。Qwen3.6 4Bを用いた日本語特化LLMの作成方法、必要なGPU、学習時間、コストを整理。
【特化LLM作成サービス】Qwen3.6 4B・27B 日本語特化モデルの作成と活用支援
Qwen3.6をベースにLoRAを用いた日本語特化モデルの作成サービスを案内。4Bモデルは3日〜1週間、27Bモデルは2〜3週間の学習期間。4ビット量子化によりGPUなしの環境でも動作可能。お問い合わせはoffice@saratna.netまで。
Qwen3.6 4B 日本語LoRA微調整モデル：ローカル環境向け軽量日本語AIの無料公開について
Alibaba CloudのQwen3.6 4Bモデルをベースに、日本語特化のLoRA微調整を施した軽量AIモデルの無料公開予定について解説します。RTX 4090単体での学習完了、VRAM 4GBからの推論に対応し、Hugging FaceやOllama等でApache 2.0ライセンスにて提供予定です。
CHANGELOG_2026_06_AI_HUB_MIGRATION
CHANGELOG — AI Hub / Gateway 統一 & プラットフォーム拡張（2026-06） ブランチ: feat/koma-orchestra-landscape サーバー: MIDAS v6.1 […]
