◎ CASE / 062◎ CUSTOM LLM◎ JP◎ 2025◎ 納品済み
日本 中堅製造業POWERED BY CREWLESS
製造業ナレッジ自社LLM
In-house Knowledge LLM for Manufacturing
社内の図面・技術文書・品質履歴をオントロジー+RAGで連携した自社LLM。熟練者の暗黙知を即座に検索・活用。
ROLE
自社LLM構築・オントロジー設計
PERIOD
구축 6주 + 운영 계약
MARKET
JP
HEADLINE
-70% · 技術資料検索時間
(01) Challenge · 解決したかった問題
“出発点”
熟練技術者のノウハウが図面・技術文書・品質履歴に散在し、その多くは人の頭の中にしかありませんでした。情報漏洩の懸念から外部クラウドAIは使えず、新人は資料を探すだけで数時間を費やしていました。
(02) Solution · どう解決したか
“アプローチ”
社内文書をオントロジーで構造化し、RAGで連携した自社LLMをオンプレミスに構築しました。図面・規格・品質履歴の関係をモデルが理解できるよう設計し、根拠文書を併記した回答のみ生成します。データは社内網を離れません。
(04) Outcomes · 作った結果
数字で証明.
-59%
技術資料検索時間
散在する図面・文書を根拠付きで一括照会
0
外部データ持ち出し
オンプレミス隔離運用、社内網からの流出なし
RAG
根拠ベース応答
出典文書を併記し検証可能
オンボーディング
新人の自立
熟練者の暗黙知へのアクセス障壁を緩和
(05) Stack · 使ったツール
検証済み ツールだけ.
01 · LLM/Model
- ▸Private LLM
- ▸ローカル埋め込み
- ▸Reranker
02 · Data/RAG
- ▸Ontology
- ▸RAG
- ▸PGVector
- ▸文書パーサー
03 · Infra/Security
- ▸On-prem
- ▸社内網隔離
- ▸アクセスログ
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