「GBase on Spark」とは?機密データを安全に活用するオンプレミス型生成AI環境の全貌を解説

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オンプレミス型生成AIのニーズの高まり

生成AIの業務活用が急速に拡大する中、企業ではナレッジ検索、文書作成、データ分析、ソフトウェア開発支援など、多様な用途での導入検討が進んでいます。一方で、機密情報や社内データを外部クラウド環境へ送信することへの懸念から、セキュリティやガバナンスを重視した生成AI活用へのニーズが拡大しています。これにより、社内データを安全に取り扱いながら大規模言語モデル(LLM)の開発・運用を行えるオンプレミス型AI基盤への関心が高まっています。

「GBase on Spark」の概要

今回SB C&Sが取り扱いを開始した「GBase on Spark」は、Sparticleが提供するオンプレミスで生成AIを活用できるLLMパッケージ「GBase On-premises」と、NVIDIAのAIインフラ「NVIDIA DGXTM Spark」をはじめとする各社対応製品を組み合わせたソリューションです。

高性能GPU基盤上で大規模言語モデル(LLM)の開発・運用を可能にしながら、企業内データを外部に送信しないセキュアなAI活用環境を実現します。独自のRAG技術とカスタマイズ可能なLLMにより、企業ごとの業務要件に最適化した生成AI環境を構築できます。さらに、テキストだけでなく画像やPDFなど複数形式のデータを扱えるマルチモーダル対応により、自治体や教育機関、製造業、建設業、サービス業など、幅広い業界での活用が可能です。

今後もSparticleとSB C&Sは、先進的なAIインフラとソリューションの提供を通して、企業のAI活用を支援し、日本企業の競争力強化に貢献していくとのことです。

主な特長

  • オンプレミス環境による高いセキュリティ
    外部ネットワークに接続することなく、企業内の機密データを安全に活用した生成AI運用を実現します。自治体、教育・医療・金融機関、製造業、建設業、サービス業など、機密性の高い情報を扱う幅広い業界に適しています。

  • 高性能GPU基盤によるAI処理の最適化
    NVIDIAのAIインフラ「NVIDIA DGXTM Spark」をはじめとする各社対応製品上で稼働することで、大規模言語モデルの学習から推論までを高速に実行できます。手のひらサイズのコンパクト設計により省スペース運用を実現し、導入・運用コストの低減にも貢献します。

  • 独自RAG技術とカスタマイズ可能なLLM
    企業独自のデータを活用し、高精度な回答生成を実現します。業務要件に応じた柔軟なAI構築が可能です。

  • マルチモーダル対応と直感的な操作性
    テキストだけでなく画像やPDFなどの複数形式のデータを扱えるほか、専門知識がなくても利用できるユーザーインターフェースを備えています。

製品詳細および関連情報

Sparticle株式会社について

Sparticle株式会社は、AIを専門とするテクノロジーカンパニーです。AIコンサルティングや研究開発を通して企業の課題解決を支援するとともに、独自のプロダクト開発力を生かし、ビジネスの現場で即戦力となるAIソリューションを提供しています。SaaSやクラウドサービスの導入支援にも幅広く対応し、企業のデジタルトランスフォーメーションを総合的にサポートしています。
Sparticle株式会社 ウェブサイト

SB C&S株式会社について

SB C&S株式会社は、ソフトバンクグループのIT流通ビジネスを継承し、市場環境の変化を迅速にとらえ新たなビジネスモデルを創出しています。法人向けには、国内最大規模の販売ネットワークを通じ、クラウドやAIを含めた先進のテクノロジーを活用したプロダクト・ソリューションを提供しています。コンシューマ向けには、独自の企画・開発力を生かし、ソフトウェアやモバイルアクセサリーから、IoTプロダクト・サービスへと商品ラインアップを拡充しています。
SB C&S株式会社 ウェブサイト


AI Workstyle Lab編集部コメント

「GBase on Spark」は、セキュリティとAI活用を両立させたい企業にとって非常に魅力的な選択肢です。特に、金融、医療、自治体など、機密性の高いデータを扱う業界では、外部クラウドへの情報送信が懸念される中、オンプレミス環境での生成AI導入はデジタルトランスフォーメーションを加速させる鍵となります。RAG技術やカスタマイズ可能なLLMにより、各企業の固有の業務要件に最適化されたAIアシスタントの構築が可能となり、大幅な業務効率化や新たな価値創造に貢献することが期待されます。これにより、日本企業の競争力強化にも繋がるでしょう。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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