設計から品質まで AI で即解決。
製造業の暗黙知を、社内に閉じる。

設計・製造・品質・知財 — 製造現場の機密技術文書を、外に出さず AI で横断活用。Sparticle 独自の日本語特化 LLM が、製造業の専門用語と暗黙知に深く対応します。

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CHALLENGES

製造業の現場で繰り返される、4つの「探す・思い出す・聞く」

設計・品質・知財 ── 製造業の競争力の源泉は社内に蓄積された技術資産にあるが、その多くが「探せない」「引き継げない」まま埋もれている。日常業務で繰り返される手戻りと機会損失を、AI で根絶します。

課題 01

設計レビュー（DR）の手戻り

「過去にこの温度条件で類似案件があったはず」を探すのに半日。再設計の手戻りが発生し、開発リードタイムが伸び続ける

課題 02

品質対応・FMEA の遅延

不具合発生時、是正処置記録・類似製品の影響範囲を探すのに数日。FMEA の再評価も属人化し、客先対応のスピードが追いつかない

課題 03

ベテランの技能継承の難しさ

「あの不具合、〇〇さんに聞けばわかる」というノウハウが、退職や異動とともに失われていく。設計・製造・検査の判断知見を、組織として残す仕組みが必要に

課題 04

知財・技術文献の死蔵

自社が保有する特許・技術論文・研究報告が、社内で活用されていない。競合特許の調査も時間がかかり、知財戦略の意思決定が後手に回る

SOLUTION

設計から品質、知財まで貫通する 4 つの解

機密技術文書を社外に出さず、製造業の現場で求められる専門家レベルの回答や、社内に蓄積した暗黙知を、AI でその場で引き出す基盤を提供します。

01 · データ主権の壁を解決

完全オンプレミス、技術機密を社外に出さない

外部ネットワークへの接続を一切必要とせず、社内のセキュアな環境で機密データを学習・運用。設計図・技術仕様書・社内規程といった「漏えいすれば事業に致命的な影響を与える資産」を、データ主権を守ったまま AI で活用できます。閉域環境の前提はオンプレミス AI のセキュリティ解説もあわせてご参照ください。

外部 API 呼び出しゼロ、完全閉域で動作
知財・機密情報・個人情報を社内ネットワーク内で完結処理
外部送信による情報漏えいリスクを排除、コンプライアンス要件を確実に満たす

独自量子化技術で GPU 使用量を最大 75% 削減、推論速度を最大 3 倍に高速化するイメージ

02 · 専門家レベル精度の壁を解決

製造業の専門用語にも届く、
日本語特化 LLM × RAG

Sparticle 独自の日本語特化 LLM が製造業の専門用語・技術知識を深く理解。社内文書を RAG で参照することで、汎用 AI では届かない「自社固有の専門家レベルの回答」を実現します。さらに 独自のハイブリッド量子化技術で GPU 使用量を最大 75% 削減、推論速度を最大 3 倍に高速化し、現実的なハード要件で全社展開できます。導入の全体像はオンプレミス AI 完全ガイド 2026で詳しく解説しています。

製造業の専門用語・社内固有の表記も高精度に扱える
社内文書のアップロードだけで「自社専用 AI」へ成長
独自量子化技術で低コスト構成・全社員規模で展開可能

※ GPU 使用量・推論速度の削減効果は、Sparticle による自社検証環境での測定値です。対象モデル・ハードウェア構成・利用条件により数値は異なります。

03 · 信頼性・技術判断の壁を解決

全ての回答に根拠を明示、
技術判断の信頼性を担保

生成された回答には、必ず出典文書・該当箇所を明示。設計者・品質保証担当は根拠を即座に確認でき、客先対応・社内レビューでも自信をもって判断できます。AI の誤回答（ハルシネーション）による技術判断リスクを抑制し、ベテラン社員の暗黙知を「根拠付きで継承可能なナレッジ」へと変換します。

回答ごとに設計仕様書・技術文書・社内規程の出典を自動表示
客先対応・社内レビューで根拠資料を即座に提示
暗黙知を根拠付きで形式知化、若手社員への継承を支援

04 · ナレッジ分散の壁を解決

CAD・BOM・PLM・是正処置記録を、
製造工程の全フェーズで横断検索

社内に散在する CAD 図面・BOM・PLM データ・MES ログ・是正処置記録（CAPA）・FMEA・変更管理票・特許文献を、RAG エンジンで一元検索。設計・製造・品質保証・知財の部署境界を越えて、必要な情報に即座に辿り着けます。退職・異動による技術継承の壁も低減します。RAG の仕組みはRAG とは？仕組みと導入方法もあわせてご参照ください。

CAD 図面・BOM・PLM・MES・CAPA・FMEA・変更管理票・特許文献に対応
PDF・Word・Excel・CSV・CAD・SQL DB の横断検索に対応
文書内の表・寸法・注記・図解も正確に解析、自然言語で照会可能

WHY GBASE

製造業向けに選ばれる3つの理由

NEDO「GENIAC-PRIZE」登録の
独自量子化技術

Llama・Qwen 等のオープンモデルを、Sparticle独自の量子化技術で軽量化したモデルが登録。精度を保ったままGPU負荷を抑え、現実的なハード構成で全社員規模のAI活用を実現します。

設計・品質・知財の
ドメイン特化チューニング

設計・品質・知財の 3 大領域で実証済みのチューニング手法を提供。お客様の CAD 図面・技術仕様書・FMEA・特許文献を学習させ、専門用語・表記揺れ・暗黙知を含めて高精度に応答します。

最短60日で
本番運用へ

ヒアリング・要件定義・カスタマイズ・データ投入・テストまで、標準2ヶ月でスピーディに本番運用へ。Sparticleのオンプレミスチームが、稼働後の精度チューニングまで伴走支援します。

USE CASES

「過去の蓄積」を、その場で引き出せる業務 AI

設計レビュー、品質トレーサビリティ、知財戦略 —— 製造業特有の業務フローに密着した活用シーンを支援します。

シーン 01

設計レビュー（DR）支援

「この温度条件・材質で過去に類似案件があったか」を 自然言語で問いかけるだけ。CAD 図面・技術仕様書・過去 DR 議事録から、根拠付きで設計判断材料を瞬時に提示します。技術文書の管理手法はドキュメント管理の効率化ガイドもご参照ください。

過去 DR 議事録・設計変更履歴を横断検索
CAD 図面内の表・寸法・注記も自然言語で照会
類似設計案件の温度・材質・公差条件を瞬時抽出
設計判断の根拠資料を出典付きで提示

シーン 02

品質トレーサビリティ・FMEA 更新

不具合発生時、「該当現象 × 類似製品 × 影響範囲」 を一気通貫で AI 検索。是正処置記録（CAPA）・FMEA・BOM データを横断し、原因究明と再発防止策の検討を加速します。

是正処置記録・不適合報告書（NCR）の横断検索
BOM × 不具合履歴で影響範囲をその場で抽出
FMEA 既存項目の自動関連付け、見落とし防止
客先 8D レポート・是正回答書のドラフト生成

シーン 03

知財・技術戦略・暗黙知継承

自社特許・技術論文・研究報告書を 社内環境内で AI 横断分析。ベテラン技術者が残した過去資料を質問形式で引き出し、若手社員が即戦力化する技術継承基盤を構築します。技術継承の仕組み作りはナレッジ管理の進め方完全ガイドもご活用ください。

自社特許・技術論文の社内横断分析
ベテラン議事録・退職者資料から暗黙知を発掘
競合特許との対比、知財戦略の意思決定支援
研究テーマと既存資産のシナジー検討

CASE STUDIES

製造業での導入実績

産業機械の世界的メーカー、株式会社荏原製作所で POC 導入。機密技術文書の AI 活用と技術検索時間の大幅短縮を実証しています。

株式会社荏原製作所

産業機械メーカー

技術文書の探索を 30 分から 2 分へ — 創業 110 年超の技術資産を、機密性を守ったまま AI で活かす

9/10

担当者満足度

-93%

技術情報検索
30 分 → 2 分

-95%

社内規程検索
20 分 → 1 分

0件

情報漏洩リスク
完全閉域・データ主権確保

CPS（Cyber Physical Strategy）推進部にて約 2 ヶ月の POC を実施。「機密情報を外に出せない」と「汎用 AI では届かない専門家レベルの回答」という二律背反を解消し、設計・製造・品質保証の現場で業務効率を大幅に改善しています。

詳細な導入事例を見る

FAQ

製造業の導入でよくあるご質問

CAD データ検索・機密情報保護・導入期間と費用・PLM/PDM 連携・専門用語対応・出典確認 —— ご検討の段階でよくいただくご質問にお答えします。

設計図面や CAD データ (DWG/DXF) も検索できますか？

はい、対応しています。GBase OnPrem は AutoCAD の DWG・DXF 形式、SOLIDWORKS、Creo などの 3D CAD ファイル、および PDF 化された図面を横断検索できます。図面内の寸法や部品番号、注記も自然言語で検索可能で、「φ50 の軸受け部」「M8 ネジ穴」などの指示でも該当箇所をピンポイントで抽出します。荏原製作所での POC でも、技術図面の検索精度が実証されています。

機密技術情報が外部に漏洩するリスクはありませんか？

外部送信による情報漏洩リスクを根本から排除します。GBase OnPrem は貴社内のサーバーで完結する完全オンプレミス構成で、インターネット接続は不要です。学習データ・推論処理・検索履歴のすべてが社内に閉じており、外部 API への通信は一切発生しません。ISO 27001 認証取得済みの Sparticle が構築・運用支援を行い、FISC安全対策基準・個人情報保護法・OTセキュリティ要件にも対応したセキュリティ設計を標準提供します。

導入にかかる期間と初期費用の目安を教えてください

標準的な POC (概念実証) は約 2 ヶ月、本番展開まで含めると 3〜4 ヶ月が目安です。初期費用はサーバー構成により異なりますが、独自のハイブリッド量子化技術により GPU 使用量を最大 75% 削減できるため、従来型 RAG の 1/4 程度のハードウェアコストで導入可能です。荏原製作所では約 2 ヶ月の POC で技術検索時間 93% 削減を実証しています。

既存の PLM や PDM システムと連携できますか？

はい、主要な PLM/PDM システムとの連携に対応しています。Windchill、Teamcenter、ENOVIA、Aras Innovator などの製品データ管理システムから、REST API または定期バッチ処理でデータを取り込み、統合検索を実現します。BOM (部品表) データベースとの連携も可能で、「この部品を使っている設計はどれか」といった逆引き検索もサポートします。既存システムを置き換えるのではなく、「横断検索レイヤー」として機能します。

専門用語や社内独自の略語にも対応できますか？

Sparticle 独自開発の日本語特化 LLM を採用しており、製造業の専門用語 (JIS 規格用語、材料記号、加工用語など) を標準でカバーしています。さらに、貴社固有の略語・社内用語・製品コードを追加学習させることで、「この材質で SUS316L 相当品は？」「DR 議事録の是正処置」といった社内特有の表現にも高精度で応答します。POC 期間中に用語辞書をチューニングし、本番環境で継続的に精度向上を図ります。

回答の根拠となった文書を確認できますか？

すべての回答に出典 (出典ドキュメント名・ページ番号・該当箇所の引用) が自動的に付与されます。「この情報はどこから来たのか」を即座にトレースでき、技術判断の信頼性を担保します。荏原製作所の事例では、設計レビューや品質会議で「AI の回答が正しいか」を即座に原典で検証できることが高く評価されました。品質記録・是正処置の根拠も即座に確認でき、品質マネジメントの運用・監査対応を支援します。

設計・製造・品質・知財の現場で、AI を使い倒す

貴社の CAD・BOM・是正処置記録・特許文献の活用シーンに合わせた、具体的な導入計画をご提案します。POC からの段階的な導入も可能で、荏原製作所での実証実績をベースに、貴社固有の業務フローに最適化します。