ネジクルの視点【2025/08/04-238号】

いつもネジクルをご利用いただきありがとうございます。 今回は日本総合研究所の先端技術リサーチ「ローカルLLMの可能性～オープンなモデルが拓くAI活用の展望」より、製造業や物流業界におけるAI導入の未来を展望し、ネジクルの取り組みと重ねて分析いたします。

1. ローカルLLMとは何か

ローカルLLM（大規模言語モデル）とは、企業や個人がローカル環境で実行できるAIモデルのことです。これまでクラウド環境での運用が主流でしたが、計算資源の進化とオープンソースの発展により、自社内サーバでの運用が可能となってきました。これにより機密データの漏洩リスクを低減しつつ、パフォーマンスの安定化が図れます。

2. 製造業や物流業への波及効果

レポートでは、製造・物流業界におけるLLMの応用事例として、設計支援やナレッジ管理、現場マニュアルの生成が挙げられています。ローカルLLMは社内独自データと組み合わせることで、精度の高い応答や業務改善の自動化を可能にし、属人化の解消にも寄与すると指摘されています。

3. セキュリティとコストのバランス

クラウド型LLMと異なり、ローカルLLMは外部への通信を要しないため情報漏洩リスクが少なく、特に図面や設計書など機密性の高い資料を扱う業界では有効です。運用コストに関しても、小規模モデルを活用すれば費用を抑えながら実用的な環境構築が可能です。

4. オープンソースの進化と国内事例

Metaの「Llama 3」やMistral、国内開発の「ELYZA」など、高性能なLLMが相次いで公開されています。こうしたモデルの登場により、日本企業でも独自用途に特化したLLMの活用が広がっています。自治体や製造業における導入も始まり、実証実験も進行中です。

5. ネジクルにおける将来的な応用の可能性

ネジクルでも、製品Q&A生成や顧客対応チャット、自動タグ付けなど、業務の各所にAIの導入が進んでいます。将来的には、ネジ仕様書・材料証明書をベースにした社内LLMの運用により、技術的問い合わせへの即時対応、仕入先ごとの特性分析などを実現していきたいと考えています。

ネジクル解説コメント

1. 製造業の専門性に合致したAIの進化

ねじという工業製品は多品種小ロットでありながら、材質・形状・強度・規格において専門性が高く、人的判断が多く求められる領域です。ローカルLLMの導入は、こうした業務におけるナレッジ継承や応対品質の均質化に貢献します。

2. クローズド環境の重要性

サプライヤー情報や企業機密を含む見積データ、調達価格といった情報を含む業務では、クラウド型AIの活用にはリスクがあります。ローカルLLMを社内端末上で運用することで、これらの機密情報の保護とAI活用の両立が可能となります。

3. 現場業務支援への応用

ピッキングリストの最適化や製品分類、顧客問い合わせ履歴からのFAQ自動生成など、倉庫業務・販売業務の自動化が見込まれます。これは、ネジクルのようなEC物流業態でも今後重要な競争力となります。

・詳細はこちら
https://www.jri.co.jp/MediaLibrary/file/advanced/advanced-technology/pdf/16012.pdf

記事に関連する商品情報

• 六角穴付きボルト（ステンレス製）
  LLMを用いた材質別分析による最適提案が可能な代表製品。


• タッピングネジ（十字穴付き）
  FAQ生成での問合せ対応支援により、取引回転率の向上が見込まれる商品。


• 座金組込ねじ（SW+PW一体型）
  商品特性の構造分類をAIで自動化する検討対象に適した製品。


• 強力ばね座金（スプリングワッシャー）
  LLMによる図面読み取り支援における小型部品カテゴリの代表。


• ねじ工具セット（精密ドライバー付）
  技術ナレッジと連動した使い方動画生成などにも活用可能。

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