vDisk ユーザーマニュアル

日本語

简体中文
English
한국어
Español
Français
Русский
العربية

日本語

简体中文
English
한국어
Español
Français
Русский
العربية

Appearance

大学向け AI 教育環境構築ソリューション ​

最新 · AI 融合製品 · 大学機房向け 統合型 AI 教育ソリューション

vDisk クラウドデスクトップ集中管理プラットフォームをベースとして、AI 機能を既存の機房体系に組み込みます：大学が GPU サーバーを追加購入する必要なく、国産商用大規模言語モデル API への統一接続と、イメージマーケットによる一括配布、OpenAI 互換ゲートウェイ、教育用ネットワークドライブ（仮想ディスク）、時間割/IoT 連動を組み合わせることで、「すぐに使える」AI 教育環境を実現します。

提供元： 上海澄成ソフトウェア情報技術有限公司（微蝶（Wedie） vDisk）
本ドキュメントはソリューション概要であり、具体的な機能と価格は商談・納品内容に準じます。ユーザー操作の詳細については vDisk ユーザーマニュアル をご参照ください。

ソリューションのハイライト（概要） ​

観点説明
コスト方針大規模言語モデルや重資産 GPU クラスターを自前構築せず、商用 API に統一接続し、プラットフォーム側で使用量と権限を管理
追加ハードウェア「機房ごとに GPU サーバーを自前構築」する方式と比較して、GPU サーバー追加台数 0 の導入経路を重視（実際の調達・契約内容に準じる）
モデル互換性DeepSeek、文心一言、通義千問、智谱 GLM、豆包、讯飞星火、腾讯混元、Kimi などに対応（商談による接続更新に準じる）
教育クローズドループイメージマーケット + vDisk ネットワークディスク（仮想ディスク） + Token 統計・上限設定 + 会話アーカイブによる授業継続

vDisk AI 教育環境構築ソリューションとは？ ​

vDisk AI 教育環境構築ソリューションは、大規模言語モデルの呼び出し機能を vDisk クラウドデスクトップ集中管理プラットフォームに組み込みます：管理者はイメージマーケットから AI 教育コンポーネントが統合済みのイメージを選択・配布でき、一括デプロイとバージョン統一が可能です。プラットフォームは OpenAI API 互換プロキシを提供し、VS Code、Cursor、一般的なプラグインや自社開発ソフトウェアが統一プロトコルで国産大規模言語モデルに接続できます。

学生はクラウドデスクトップ内で学習とプログラミングを完結でき、AI ビジョンと IoT 機能を組み合わせた授業巡回、アラート、時間割連動が可能です。AI 教育スペースには vDisk ネットワークディスクが付属：仮想ディスク（D: ドライブなど、NTFS 形式）としてマウントされ、AI が生成したコンテンツとユーザーデータはサーバー側に保存され、授業の継続に対応し Token の節約（長いコンテキストの繰り返し入力を削減）にも貢献します。

大学が「フル装備」AI サーバーを自前構築することが適切でない理由 ​

フル性能の DeepSeek-R1（671B 規模）を例にとると：業界の一般的な見解では複数の高性能 GPUが必要であり、1 セットのコストは数百万人民元に達することもあります。コスト以外にも、通常以下の問題に直面します：

  • 予算：教育機関のユーザーは予算が限られており、重資産の調達は承認が困難
  • メンテナンスと調整：研究開発向けの専門的スキルが必要で、日常的な教育運用コストが高い
  • 更新サイクル：商用モデルの更新が速く、自前構築のスタックは継続的なアップグレード圧力にさらされやすい
  • コンプライアンス：生成 AI サービスを外部提供する場合、届出とコンプライアンス手続きが必要なことが多い

vDisk ソリューションのアプローチ： モデルを自前構築せず、市場で成熟した商用 AI API に統一接続し、vDisk 側でコスト管理、権限配分、使用量統計を行い、大学が管理可能なコストで最先端モデルを利用できるようにします。

AI サーバー自前構築 vs. vDisk AI 教育プラットフォーム（比較） ​

比較観点AI サーバー自前構築（典型的な重資産方式）vDisk AI 教育プラットフォーム（API + 集中管理）
初期ハードウェアコスト一般的に 200〜300 万 RMB/セット規模（構成による）GPU サーバー追加なしの方式では増分ハードウェアコストはほぼ 0（契約内容に準じる）
デプロイ期間通常月単位約 4 ステップの接続プロセス（下記参照）
モデル更新ハードウェアとスタックのアップグレードに依存することが多い管理端でバックエンドモデルを切り替え、フロントエンドは同一の OpenAI 互換入口を継続使用
日常運用専任 AI/システムエンジニアが必要なことが多い既存の機房運用体制と連携可能
学生の体験個別環境が多く、設定項目も多い起動すればすぐ使用可能、統一アカウントとゲートウェイ設定

ソリューションの 4 大モジュール ​

モジュール 01 · AI 教育スペース ​

  • イメージマーケット：AI クライアント、教育環境と依存関係が統合済みのイメージを選択・配布でき、端末ごとのインストールとバージョンずれを削減。
  • OpenAI 互換インターフェース：OpenAI 互換のプロキシエンドポイントを提供；VS Code、Cursor、JetBrains 系プラグイン、国産プログラミングアシスタント、自社開発プログラムなどが統一ゲートウェイ + キー設定で接続可能。
  • すぐに使用可能：AI クライアントを学生のデスクトップに配置でき、統一認証と組み合わせることで起動後すぐに接続済みモデルを使用可能。
  • Token 管理：学生ごとに使用量を統計し、個人上限を設定可能で、コストが透明。
  • 会話履歴アーカイブ：次回のコンテキスト読み込みをサポートし、Token を節約、教員も学習過程を確認可能。
  • 専門知識ベース（オプション）：学部・専門分野ごとにカスタム知識ベースを構築し、大学独自のコンテキストに基づいた回答が可能。
  • モデルの柔軟な切り替え：バックエンドのベンダーをバックグラウンドで切り替え、フロントエンドのプロトコルは変更不要。

vDisk ネットワークディスク（教育用ネットワークドライブ、重要）

  • 形態：Webベースのネットワークドライブでも、FTP でも、通常の Windows 共有フォルダでもなく、システムディスクと同レベルの仮想ディスクマウント（「この PC」上でローカルドライブ文字として表示）。
  • 書き込みとリダイレクト：アカウント・パスワードでマウント後、学内ネットワーク経由でサーバーに書き込み；デスクトップ、ドキュメント、AppData などをリダイレクトしてネットワークドライブに保存する「見たまま保存」を実現。
  • AI との連携：モデルが生成したコンテンツがネットワークドライブに保存され、次の授業で継続でき、長いコンテキストの繰り返し入力を削減。
  • セキュリティ境界：データは一般的に vDisk クライアントがデプロイされた教育端末側でクローズドにアクセス（具体的なポリシーはデプロイ内容に準じる）。

モジュール 02 · AI TA スペース（ビジョンと時間割） ​

既存ネットワークの監視カメラを活用した AI ビジョン分析（ソリューション用に別途ハードウェアを追加不要という説明はプロジェクトに準じる）：

  • 授業巡回：授業時間帯に授業状況を記録；授業のない時間帯は設定に基づく録画保存が可能。
  • セキュリティ巡回：人員の滞留、不審物などのリスク情報を検知し、WeChat 公式アカウント / 管理バックエンドに通知、7×24 時間監視体制をサポート。
  • 設備巡回：IoT 設備の状態を大型ディスプレイダッシュボードに集約。
  • 時間割連動：授業なし時の強制巡回、授業終了後のPC/エアコン/照明/ドアロック自動オフ、授業前のウォームアップと自動起動/ドアオープンなどの自動化フロー。

モジュール 03 · IoT デバイス統合管理 ​

監視カメラ、ドアロック、エアコン、照明などを同一 vDisk プラットフォームに統合し、PC コンソールと WeChat ミニプログラムの両方から操作可能、複数システムの切り替えを削減：

  • 監視カメラ：マルチチャンネルプレビュー、画面回転、ミニプログラムへの拡張。
  • ドアロック：リモート開閉、時間割連動。
  • エアコン/照明：ワンクリックと時間割自動制御、省エネ効果。

モジュール 04 · クラウド AI 機房（IDV/キャッシュアーキテクチャ） ​

  • アプローチ：学生の各 PC に GPU を搭載する必要はなく、プラットフォーム側で AI 実行環境のイメージと配布を一元管理；IDV ローカルキャッシュと組み合わせることで、環境が秒単位で起動し、ネットワーク遅延の影響を低減。
  • マルチキャンパス：複数キャンパスでのイメージ統合管理をサポート（実際の事例とネットワーク条件はプロジェクトに準じる）。

適用シナリオ例： コンピュータ/AI 実験授業、AI 一般教養授業、スマート機房セキュリティ、自動運用の電源オン/オフ、複数キャンパスの統合管理、予算が限られた大学への AI 教育導入など。

AI 教育スペース接続フロー（4 ステップ） ​

  1. イメージとネットワークディスクの準備
    イメージマーケットから AI コンポーネント統合済みのイメージを選択・配布；ネットワークドライブのアカウント、ドライブ文字、デスクトップ/ドキュメント/AppData のリダイレクトを設定し、AI が生成したコンテンツと資料がリアルタイムで保存・授業継続が可能であることを確認。

  2. 大規模言語モデルと OpenAI 互換ゲートウェイへの接続
    管理端で国産モデルとゲートウェイを設定し、各種ソフトウェアが統一呼び出しできる OpenAI 互換アドレスを公開。

  3. vDisk ユーザー体系へのバインド
    モデルの認証と学生アカウントをバインドし、ログイン後すぐに Token 割り当てを取得でき、教員・学生が各ベンダーへ個別登録する必要なし。

  4. 授業での使用開始
    学生はデスクトップを開くか、ゲートウェイ設定済みのソフトウェアを使用すればすぐに利用可能；バックエンドで使用量を統計し、上限ポリシーをサポート。

関連製品 ​

製品説明
vDisk クラウドデスクトップ集中管理プラットフォームIDV/VOI クラウドデスクトップ · IoT · 運用自動化 — ユーザーマニュアル
cc-class 電子教室ソフトウェア画面ブロードキャスト · 4K ブロードキャスト · 教員/学生端末の区別なし
cc-LIMS 実験室管理プラットフォーム設備予約 · 危険化学物質管理 · AI セキュリティ巡回など

お問い合わせ · カスタムソリューションと見積もり ​

貴校の機房環境に合わせたカスタムソリューションと見積もり、または成功事例とデモのご予約はお気軽にお問い合わせください。

← リソースセンターに戻る