AURA LLM — 産業特化モデル
概要
AURAは、PlantPulseが独自開発した**産業専用の大規模言語モデル(LLM)**です。
オープンソース最高性能モデルをベースに製造/産業ドメインのデータを追加学習(ファインチューニング)することで、工場現場の言葉、文脈、技術的な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検索に最適化 |
| AURA Reranker | 検索結果の再ランキング | 関連度の精密評価 |
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など)の品質管理SOPテンプレート |
| OSHA/NIOSH | 米国の産業安全基準、業種別の安全手順書 |
実務検証データ
| データ種別 | 内容 | AI能力の強化効果 |
|---|---|---|
| 規程/安全文書 | 社内安全マニュアル、MSDS、法的判例 | 規制順守および危険状況への対応精度の向上 |
| Q&A/ディスカッションデータ | 現場技術者間のQ&A、社内フォーラム、事故報告書 | 文脈理解および具体的な解決策の提示能力の向上 |
| 非定型ログ | 設備故障記録、保守ログ、作業者メモ | 予知保全および問題解決の推論能力の強化 |
マルチモーダル対応
- テキスト: 自然言語対話、技術文書の理解、レポート生成
- 画像: 設備写真の分析、計器盤の読み取り、図面の解釈
- テーブル/チャート: データテーブルの分析、チャートの解釈
AURA と汎用 LLM の比較
| 項目 | 汎用LLM(GPT、Claudeなど) | AURA |
|---|---|---|
| 産業用語の理解 | 一般的なレベル | 製造分野の専門レベル |
| SOP/規程の解釈 | 文脈が不足 | 法的根拠に基づく解釈 |
| データの所在 | クラウド(外部送信) | オンプレミス(内部保持) |
| コスト構造 | トークン単位の課金 | 固定費用で無制限 |
| GPU要件 | 大型GPUまたはAPI | DGX Sparkなど低スペックでも可 |
| マルチモーダル | 対応 | 対応(産業画像に特化) |
| 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 | 限定的 | 現場データの追加学習が可能 |
技術的特徴
低スペックGPUでの運用
NVIDIA DGX Sparkなど低スペックGPU環境でも運用できます。クラウドの大型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動作する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への依存を排除し、機密性の高い工場データが外部へ流出しません。ネットワーク断絶環境でもAIサービスが継続します。
韓国語ネイティブ
韓国の製造現場の用語を正確に理解します。「劣化」「インターロック」「トリップ」などの現場用語を文脈に沿って解釈し、韓国の安全保健法規程の文脈も理解します。
活用シナリオ
| シナリオ | AURAの活用 |
|---|---|
| AIコパイロット対話 | PlantPulse AI Chatの中核となる対話エンジン |
| 文書検索の最適化 | AURA EmbeddingによるRAG検索精度の向上 |
| 異常原因の解釈 | センサーデータ + 産業知識による原因推論 |
| レポートの自動生成 | 日別/シフト別の運転レポートを自動作成 |
| 安全規程の確認 | KATS/ISO/OSHAに基づく規程を即時参照 |
| 新入社員教育の支援 | 現場の質問に専門家レベルで回答 |