GENFLUX Local 社内AI基盤

「生成AI」という言葉を、日常的に耳にするようになりました。 ChatGPTやgeminiをはじめとする生成AIは、文章の作成や要約、情報検索、画像生成、プログラム作成など、さまざまな場面で活用されています。 企業においても、業務効率化や情報活用、新しいサービスの創出など、生成AIへの期待は高まっています。 一方で、生成AIが身近になったからこそ、 「そもそも生成AIとは何なのか？」 「これまでのAIとは何が違うのか？」 「企業では、具体的にどのように活用できるのか？」 「生成AIを本格的に活用するには、どのような環境が必要なのか？」 と、改めて基本を整理しておきたいという方も多いのではないでしょうか。 今回は、企業での活用が進む今だからこそ、生成AIについて改めて整理し、その可能性と、それを支えるコンピューティング環境について、おさらいしていきます。

近年、業務効率化の切り札として「生成AI」の活用が急速に進んでいますよね。 しかし、いざ社内で本格的に使おうとすると、さまざまな「壁」にぶつかる企業が後を絶ちません。 「顧客データや機密情報が外部に漏れたらどうしよう…」 「使えば使うほど高くなる従量課金のコストが重たい…」 「AIで発信した情報が嘘（ハルシネーション）だったらどうしよう…」 これらの「セキュリティ」「コスト」「信頼性」という3つの壁を同時にぶち破るブレイクスルーとして、いま非常に注目されているのが 「ローカルLLM × RAG（検索拡張生成）」の組み合わせです。 本ブログで話題の『ローカルLLM×RAG』徹底解説していきます！

製造現場のDXを進める中で、「機密情報であるCAD/CAM関連データ、設計図面、仕様書、加工条件表、技術文書を安全に処理するために、ローカルLLMを検討している」という企業からのお問合せが最近非常に増えております！ 確かに、外部にデータを出さないローカルLLMは、セキュリティ面で非常に強力な選択肢だと思います。 しかしながら、実際に運用を始めようとすると、次のような新たな壁にぶつかるケースが出てくる可能性があることを予め考えておく必要があります！ 「ハルシネーション（もっともらしい嘘）で、間違った図面解釈をされたら、そもそもが時間の無駄になるし、使い物にならない」 「社内の厳格な製図ルールや、JIS規格に準拠しているかなど条件を設定することで、AI活用を安全に進められる体制を整えたい」 これらの課題をワンストップで解決し、ローカルLLMの価値を最大化させるのが、ハルシネーション低減機能とセーフティ機能を備えたローカルAI基盤です。 今回は、CAD/CAM関連データや設計・製造データとローカルLLMの運用に、なぜGENFLUX Localが「必須のパートナー」と言えるのかを解説します。