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ParsleyLabとオンプレミス型ローカルLLMシステムを組み合わせた研究記録のデジタル変革と社内AI活用（約60分）
従来のExcel運用を活かした構造化記録と、社内でのLLM運用で、リスクを最小化しながら研究開発の質とスピードを高める！
本セミナーでは、研究分野における生成AI活用の課題に対し、ParsleyLabが提供する「Excel研究記録の構造化変換技術」を利用する「ローカルLLMを活用した社内完結型システム」の具体実装例をご紹介します。
非定型業務である研究記録のデジタル化と、機密データのセキュリティ確保を両立する革新的なアプローチを提示し、今後の研究業務の在り方をご提案します。
おすすめポイント
- 現場Excelに対するAI活用の問題点と解決策
- OSやアプリを操作するAIの次世代技術トレンド紹介
- 単なるテキスト生成にとどまらない、研究業務のAI支援
生成AIの急速な普及の中、機械可読な形での研究データの保存が求められています。
しかし研究分野では以下の2つの根本的な課題が顕在化しています。
- 問題１：非構造化ExcelデータのAI解釈困難性
- 個別管理のExcelファイルに蓄積された表・グラフ・画像の混在データが日々増加しているが、生成AIが正確に解釈・利用できない。
- 問題２：機密データのクラウド送信リスク
- 先端研究データの機密性により、外部クラウドへのデータ送信が困難な現状がある。
ParsleyLabは研究データ蓄積プラットフォームであり、次の2つの方針で上記の問題に対処します。
- 方針1：Excelの現場運用を尊重した構造化変換と前処理
- 既存のExcelファイルを簡易操作で機械可読形式に変換。脱Excelを前提とせず、記録の自由度と蓄積可能性を両立させます。
- 方針2：オンプレミス型の非流出型システム構築
- 社内ネットワーク内での完結運用で、データ流出リスクを最小化します。
一方で生成AIについては、高性能サーバーに依存しないモデル圧縮技術や軽量化された推論エンジンの進化も著しく、1研究室レベルでもオンプレミス型のLLM運用が可能となっています。このローカルLLMにより、クラウド依存リスクを回避しつつ、自社データを基にした生成AIの活用を実現できます。
本セミナーでは、ParsleyLabとローカルLLMシステムの統合実装をハード・ソフト両面から紹介し、生成AIを活用した研究記録の自動要約、既存データベースからの事実検索、次の実験設計の提案といった近い将来の研究業務のご提案を行います。
電子システム事業部 営業部
SATグループ
技術リーダー
永田 徹哉
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