08/09/2026
製造業・研究開発のためのローカルLLM / RAG構築サービス
社内技術情報を「現場で使えるAI」に変える 製造業や研究開発の現場では、仕様書、試験成績書、過去の設計資料、装置マニュアル、トラブル対応記録、ソフトウェア仕様書など、膨大な技術情報が蓄積されています。しかし、これらの情報はファイルサーバーやPDF、Excel、Word、社内データベースなどに分散しており、必要な情報を人が検索して探し出すには多くの時間を要します。 過去に同じような試験をしたことがあるか この装置の設定方法はどこに書いてあるか このエラーが発生したとき、過去にはどう対応したか この仕様に対応できる計測器は何か 過去案件で使用したシステム構成は何だったか こうした課題に対して注目されているのが、ローカルLLM（Large Language Model）とRAG（Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせた、社内技術情報検索・活用基盤です。 株式会社ペリテックは、長年培ってきた試験・計測システムインテグレーション（SI）の技術を活かし、製造業・研究開発部門向けに、技術情報を安全かつ実務的に活用するためのローカルLLM/RAGシステムの構築を支援します。 1. ローカルLLMとは LLMとは、Large Language Model の略で、大量の文章データを学習した大規模言語モデルです。ChatGPT などの生成AIを利用すると、自然な文章で質問したり、資料を要約したり、文章を作成したりできます。 一方、一般的なクラウド型生成 AIでは、企業の機密情報や技術資料を扱う際に、情報管理や社内規程、セキュリティポリシーなどを考慮する必要があります。そこで選択肢となるのがローカルLLMです。 ローカルLLMの基本構成 LLMを企業内のPCやサーバーなどで動作させることで、外部クラウドサービスへのデータ送信を抑えた AI 環境を構築できます。特に、機密性の高い技術資料、顧客仕様書、設計資料、試験データ、ソースコード、製造ノウハウ、社内標準などを扱う製造業では、有力な選択肢になります。 2. LLM だけでは「社内のこと」を答えられない ここで重要なのが、LLMとRAGは役割が異なるという点です。LLM は非常に高い文章生成能力を持っているが、自社だけが保有している最新の技術資料や過去案件の情報を、最初から知っているわけではありません。 「2024年に実施した○○装置の試験条件を教えて！」 と質問しても、一般的なLLMはその社内資料を知りません。そこでRAGを利用します。 3. RAGとは RAGはRetrieval-Augmented Generationの略です。簡単に言えば、「AIが回答する前に、社内資料を検索する仕組み」です。一般的なRAGでは、次のような処理を行います。 つまり、LLM＝考えて文章を生成するエンジン、RAG＝必要な社内情報を探してくる仕組み、と考えると分かりやすいです。 製造業や研究開発部門には、一般的な企業とは異なる特徴があります。それは、大量の技術文書が存在することです。 4. 製造業ではRAGが特に有効 製造業や研究開発部門には、一般的な企業とは異なる特徴があります。それは大量の技術文書が存在することです。 設計情報 製品仕様書 回路図 CADデータ 部品表 システム構成図 ソフトウェア仕様書 試験・計測情報 試験仕様書 試験成績書 測定データ 校正記録 試験手順書 評価レポート 製造情報 作業標準書 製造手順書 品質管理資料 不具合記録...
社内技術情報を「現場で使えるAI」に変える製造業や研究開発の現場では、仕様書、試験成績書、過去の設計資料、装置マニュアル、トラブル対応記録、ソフトウェア仕様書など、膨大な技術情報が蓄積されています。しか....
