荏原製作所が選んだオンプレミスAIが実現する高度な技術情報活用

製造業界において、情報の機密性を確保しつつAIテクノロジーを活用することは、ますます重要な課題となっています。そんな中、荏原製作所がSparticle社のオンプレミス型AIソリューション「GBase On-Prem」を導入し、業務効率の向上を図っているというニュースが飛び込んできました。

背景：製造業におけるクラウドAIの壁

荏原製作所は、長年の間に蓄積した設計資料や技術文書、社内規定など、非常に機密性の高い情報を多く保有しています。これらのデータは同社の競争力を支える重要な資源ですが、外部環境への持ち出しは厳格に制限されています。そのため、近年の生成AI技術の進展にもかかわらず、クラウド型AIツールを本格的に導入するには多くの障壁がありました。

例えば、他のクラウド型AIサービスでは、機密情報を外部サーバーに送信するリスクや、データセキュリティポリシーへの懸念が大きな障害となっていました。さらに、特に製造業特有の専門知識に対するAIの精度が不足しているという懸念もありました。

一方で、CPS推進部のある担当者は、「汎用的なAIでは製造業が求める専門的な回答には届かない。しかし重要な技術情報を外部に出すこともできなかった」という回顧を述べています。

選定の決め手：オンプレミス型AI「GBase On-Prem」

荏原製作所は、こういった課題を乗り越える手段として、GBase On-Premを選択しました。このAIプラットフォームの主な特長は以下の通りです。

1. 完全なデータ主権：社内ネットワーク内で運用するため、機密データを外部に持ち出すことなくAIを活用することが可能です。
2. 高精度な日本語処理：70B（700億パラメータ）モデルが一部タスクにおいてGP4to miniと同水準の精度を発揮し、オンプレミス運用においても適切なコストバランスを実現。
3. 柔軟なモデル構成：用途に応じたモデル選択が可能で、次世代のAI機能強化も見込まれています。

特に、GBase On-Premの独自技術であるRAG（Retrieval-Augmented Generation）により、社内ドキュメントを学習し「荏原製作所専用AI」として機能させる点が魅力的でした。

導入効果：業務効率の大幅向上

導入後、荏原製作所でのGBase On-Premの運用は現在、概念実証（POC）フェーズにあり、高評価を得ています。具体的な効率化の成果は以下の通りです。

- 技術情報検索の効率化：従来は技術情報の検索に平均30分を要していましたが、自然言語での質問で平均2分に短縮されました。これにより、ファイルサーバー内での手作業検索も不要になり、即座に情報を取得可能になっています。
- RAG構築の容易さ：専門知識がなくても、ドキュメントをアップロードするだけでナレッジベースの構築が可能になり、現場主導での活用が進んでいます。
- セキュアな検証環境の実現：外部流出リスクを排除したことで、これまで扱えなかった機密データを利用したAI検証が可能となりました。