町工場のDX戦略 — 「軽量Webアプリ」と「重量ローカルLLM」の使い分け

CNC自動旋盤の現場で動く「プログラム生成ツール」を内製しました。
しかし、私たちのAI活用はこれだけではありません。

1. 現場のための「引き算」の設計

HTML/JSのみで動く軽量Webアプリ「ドリルステップ・ジェネレーター」です。 現場のPCやタブレットでネット環境を問わず即座に動くことを最優先しました。

  • 製作時間: わずか1時間（Gemini ProのCanvas機能を活用）。

  • 導入コスト: 月額3,000円程度のAI利用料のみ。

  • 経済的合理性: 外部にシステム構築を依頼すれば数十万〜数百万円掛かる導入費を、実質ゼロベースに抑えています。

2. 裏側で支える「ローカルLLM」とPython基盤

一方で、社内データの連動や機密性の高い見積相談には、外部にデータを出さない「ローカルLLM（Ollama + Llama 3.2）」を自社サーバー内で稼働させる予定です。

  • Python基盤: ai_consultant.py による独自のデータ連動プログラム。

  • 完全オフライン: 社内の蓄積データ（ナレッジ）を安全にAIに学習・参照させる環境を、既存資産の活用により低コストで構築。

3. マルチAIスタックの現在地

私たちは現在、以下のツールを目的別に使い分けています。

メインエンジン：Gemini Pro 　コード生成、Canvas機能によるUI開発の主軸
ナレッジ管理： AI Studio 　長大コンテキストの蓄積、プロンプトエンジニアリング
リサーチ：Perplexity 　Web検索特化、最新技術動向の収集
検証・反証：GPT-4o / Grok / Claude 3.5 　出力結果のクロスチェック、多角的な視点での相談
ドキュメント解析 NotebookLM 　議事録、Web記事、動画の構造的要約
ローカル開発基盤：Python + React / Ollama 　高機能Webアプリ開発、Llama 3等のオフライン検証
今後の課題：TensorFlow

「AIに丸投げ」するのではなく、各AIの特性を理解し、現場に最適な形でデプロイする。
この「手馴染みの良い道具作り」こそが、これからの町工場に必要なDXの形だと確信しています。

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update: 2026/02/01 | 未分類

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