【導入事例】荏原製作所、機密技術を守りながら生成AI活用を実現

～オンプレミスLLM「GBase On-Prem」で知識駆動型DXを加速～

Sparticle株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：金田達也、以下「Sparticle」）は、世界的な産業機械メーカーである株式会社荏原製作所（以下、荏原製作所）において、オンプレミス型AIソリューション「GBase On-Prem」が導入されたことをお知らせいたします。本導入は、「高度な技術情報の機密性を守りながら、生成AIを業務に活用したい」という製造業特有の課題に対し、オンプレミス環境でAIを運用できる点が評価されたものです。荏原製作所では現在、社内ナレッジ活用の高度化と業務効率向上を目的に、GBase On-Premを活用した検証・運用を進めています。

導入の背景

製造業における「クラウドAI活用」の壁

荏原製作所では、長年にわたり蓄積された設計資料・技術文書・社内規定など、極めて高度かつ機密性の高い情報を多数保有しています。これらは同社の競争力の源泉である一方、外部環境への持ち出しが厳しく制限されてきました。

近年、ChatGPTをはじめとするクラウド型生成AIが急速に普及していますが、

• 機密情報を外部サーバーに送信するリスク

• データ主権・セキュリティポリシーへの懸念

• 製造業特有の専門知識に対応できない精度面の課題

といった理由から、実業務への本格導入には高いハードルが存在していました。

「汎用AIでは、製造業の現場で求められる“専門家レベルの回答”には届かない。

 かといって、重要な技術情報を外部に出すこともできませんでした。」

と、CPS推進部（Cyber Physical Strategy）の担当者は振り返ります。

選定理由

オンプレミス × 高精度AIという最適解

こうした課題を解決する手段として、荏原製作所が採用したのが

オンプレミス型生成AI「GBase On-Prem」 でした。

公式サイト

GBase on-prem公式サイト

主な選定ポイント

① 完全なデータ主権の確保

社内ネットワーク内で完結するオンプレミス構成のため、

 設計図・技術文書・社内規程などの機密データを外部に出すことなくAI活用が可能。

② 高精度な日本語処理とコストバランス

検証の結果、70B（700億パラメータ）モデルは一部タスクにおいて

GPT-4o miniと同等レベルの精度を実現しながら、オンプレミス運用に適したコストを実現。

③ 柔軟なモデル構成と量子化対応

用途に応じて70B / 80Bなどのモデル選択が可能。8-bit量子化技術とNVIDIA A100 GPU(40GB×4基構成)によりGPUリソースを効率的に活用できる点も高く評価されました。

さらに、GBase On-Prem独自のRAG（Retrieval-Augmented Generation）機構により、

社内ドキュメントを学習させることで 「荏原製作所専用AI」 として活用できる点も大きな決め手となりました。

導入効果

ナレッジ活用の高度化と業務効率の向上

現在はPOC（概念実証）フェーズとして約2か月間運用されており、

 担当者からは 「満足度10点中9点」 という高い評価を得ています。

① 技術情報検索の効率化

従来は平均30分かかっていた技術情報の検索が、自然言語での質問により平均2分に短縮。 ファイルサーバー内を手作業で探していた技術情報を即座に取得可能になりました。

具体例:

- 過去の設計仕様書検索: 30分 → 2分(93%削減)

- 社内規程の該当箇所特定: 20分 → 1分(95%削減)

- 技術文書の横断検索: 45分 → 3分(93%削減)

② 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

 ナレッジベースを構築可能。現場主導での活用が進んでいます。

③ 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用いたAI検証が可能になりました。

今後の展望

製造業向けAIソリューションのさらなる進化へ

Sparticleでは製造業に特化したAI活用支援をさらに強化してまいります。

■ 業界特化型モデルの開発支援

H200 GPU等の高性能計算資源を活用した、製造業向けファインチューニングモデルの構築支援を強化。専門用語・設計思想・品質基準など、業界固有の知識を深く理解したAIの実現をサポートします。

■ VLM（視覚言語モデル）への対応拡充

図面・設備写真・検査画像など、製造業特有のビジュアルデータを活用した解析機能の提供を予定。テキスト×画像を組み合わせたマルチモーダルAIによる、より直感的な情報検索を実現します。

■ エージェント機能による業務自動化の推進

GBase On-Premでは、今後以下のような機能拡張を計画しています。

• 複数システム横断での統合検索

• 複数文書の自動要約・比較分析

• 定型レポートの自動生成

• 利用ログからの課題検知と改善提案

「製造業のお客様が持つ膨大な技術資産を、AIで最大限に活用できる環境を提供していきたい」と、Sparticle開発チームは語ります。製造業に最適化されたAIへ。

GBase On-Prem について

「GBase On-Prem」は、企業向けに設計されたオンプレミス型生成AIプラットフォームです。

公式サイト：https://onprem.gbase.ai

主な特長

• 完全オンプレミス対応（データ外部送信なし）

• RAG対応で社内ナレッジを活用可能

• 高精度LLM（70B/80B）対応

• GPUリソースを最適化する量子化技術

• 企業ごとのカスタマイズが可能

製造業・金融・医療・研究機関など、

高いセキュリティと専門性が求められる現場で導入が進んでいます。

会社概要

会社名：Sparticle株式会社

所在地：東京都中央区日本橋小伝馬町6-12 日本橋森ビル3F

代表者：代表取締役 金田達也

事業内容：

 ・AIコンサルティング

 ・AI研究開発

 ・AIプロダクト開発

 ・SaaS / クラウド導入支援

公式サイト：https://www.sparticle.com/

お問い合わせ先

Sparticle株式会社 広報担当

お問い合わせフォーム：https://news.sparticle.com/contact/

TEL：[phone]