AURA LLM (産業特化モデル)
概要
AURAはPlantPulseが自社開発した**産業専用大規模言語モデル(LLM)**です。
オープンソース最高性能モデルをベースに製造/産業ドメインデータを追加学習(ファインチューニング)し、工場現場の言語、文脈、技術的ニュアンスを正確に理解します。
提供モデル
| モデル | 用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| AURA LLM | 対話/分析/レポート生成 | 産業ファインチューニング、マルチモーダル |
| AURA Embedding | ベクトル埋め込み | RAG検索最適化 |
| AURA Reranker | 検索結果再順位付け | 関連度精密評価 |
ファインチューニングデータ
公式標準機関データ
| 出典 | 内容 |
|---|---|
| KATS(韓国産業安全保健公団) | 産業安全保健法に基づく必須SOPガイド |
| ISO/IEC | 国際標準(ISO 9001等)品質管理SOPテンプレート |
| OSHA/NIOSH | 米国産業安全基準、業種別安全手順書 |
実務検証データ
| データ種類 | 内容 | AI能力強化効果 |
|---|---|---|
| 規定/安全文書 | 内部安全マニュアル、MSDS、法的判例 | 規制順守及び危険状況対応精度の向上 |
| Q&A/討論データ | 現場技術者間Q&A、社内フォーラム、事故報告書 | 文脈理解及び具体的解決策提示能力の向上 |
| 非定型ログ | 設備故障記録、保守ログ、作業者メモ | 予知保全及び問題解決推論能力の強化 |
マルチモーダル対応
- テキスト: 自然言語対話、技術文書理解、レポート生成
- 画像: 設備写真分析、計器盤判読、図面解析
- テーブル/チャート: データテーブル分析、チャート解析
AURAと汎用LLMの比較
| 項目 | 汎用LLM(GPT、Claude等) | AURA |
|---|---|---|
| 産業用語理解 | 一般的水準 | 製造専門水準 |
| SOP/規定解釈 | 文脈不足 | 法的根拠に基づく解釈 |
| データ所在 | クラウド(外部送信) | オンプレミス(内部保持) |
| 費用構造 | トークン課金 | 固定費用で無制限 |
| GPU要件 | 大型GPUまたはAPI | DGX Spark等の低スペックで可能 |
| マルチモーダル | 対応 | 対応(産業画像特化) |
| 埋め込み/リランカー | 別モデルが必要 | 統合提供 |
| カスタマイズ | 制限的 | 現場データによる追加学習が可能 |
技術特徴
低スペックGPU運用
NVIDIA DGX Spark等の低スペックGPU環境でも運用可能です。クラウド大型GPUなしでオンプレミス展開を実現し、工場現場のエッジサーバーでも稼働可能な軽量化を達成しました。
オンプレミス完全対応
外部クラウドAPI依存を排除し、機密性の高い工場データが外部に流出しません。ネットワーク遮断環境でもAIサービスが継続します。
韓国語ネイティブ
韓国製造現場用語を正確に理解します。「劣化」「インターロック」「トリップ」等の現場用語を文脈に合わせて解釈し、韓国の安全保健法規定の文脈も理解します。
活用シナリオ
| シナリオ | AURA活用 |
|---|---|
| コパイロット対話 | コパイロット聞く(チャット)の核心対話エンジン |
| 文書検索最適化 | AURA Embeddingで RAG検索精度向上 |
| 異常原因解析 | センサーデータ+産業知識で原因推論 |
| レポート自動生成 | 日別/シフト別運用レポートの自動作成 |
| 安全規定確認 | KATS/ISO/OSHA基準の規定を即座に参照 |
| 新入教育支援 | 現場質問に専門家水準の回答 |