トークン課金なし・完全オンプレミスで動く「エージェント型産業用AI」を日本の製造業へ―設備保全・エネルギー最適化・技術の伝承AXソリューションSORBA.ai／AEC

公開：2026年10月21日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: 旭エレクトロニクス株式会社
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年10月21日 08時30分
転載日: 2026年10月23日

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転載

プレスリリース本文

AECと協力し国内でデモを展開ASUS Ascent GX10×2台のコンパクト構成のオンプレミスで、工場データを社外に出さずに生成AIを活用。年額固定のソフトウェア費用でコストも予測可能に

ノーコード産業用AIプラットフォームを提供するSORBA.ai（本社：米国フロリダ州ジャクソンビル）は、９月に米国で開催された「2026 Ignition Community Conference（ICC）」において、工場の中だけで完結する「エージェント型産業用AI」を実演しました。機密性の高い工場データを外部のAIサービスに送る必要がなく、クラウド型の大規模言語モデル（LLM）のようなトークン課金も発生しない、新しいアーキテクチャとして注目を集めています。日本の販売パートナーである旭エレクトロニクス株式会社（本社：東京都新宿区）と協力しこの仕組みを日本の製造業への提供を推し進めます。

AIに期待しつつも、踏み出せない製造現場

AIへの期待が高まる一方で、日本の製造業には導入をためらう理由も少なくありません。

工場データや技術ノウハウを、社外のクラウドに送ってよいのか
サイバーセキュリティやデータ主権をどう確保するか
使うほど膨らむAIの利用料を、どう予算化するか

SORBA.aiがICCで示したのは、こうした課題に応えるアプローチです。SORBA.ai独自の産業用生成AI「SORBOT」と同社のエージェント型AIフレームワークが、図面や設備資料などの技術情報と、稼働中の設備から得られるリアルタイムデータをつなぎ、工場のエンジニアが現場で直接AIを使える環境を実現します。

AX実現のための３つのポイント

ポイント1：トークン課金ゼロ。AIを「予算化できるインフラ」に

ICCで実演されたデモでは、ASUS Ascent GX10を2台組み合わせた環境で、SORBOTとローカルLLMを稼働させました。コンパクトな構成ながら高度なエージェント型AIの処理に対応し、これまでプライベートAIに必要とされてきた大規模なGPUサーバー不要の構成を実現。SORBOTとLLMはすべて自社内で動作しますのでトークン料金を払う必要もありません。AIを「読めない従量経費」ではなく、「計画的に予算化できる運用インフラ」として扱えるようになります。

ポイント2：日本のものづくりの知見を、社外に出さない

P&ID（配管計装図）、設備資料、制御方式、PLCプログラム、SCADA、ヒストリアン、保全記録、そして熟練エンジニアの経験－日本の工場には、数十年かけて積み上げてきた知的財産が詰まっています。SORBA.aiのオンプレミス型アーキテクチャなら、AI基盤もデータも自社環境の中にとどめられるため、情報をどこで処理し、AIを運用システムとどう連携させるか。その主導権を、製造業者自身が持ち続けられます。

ポイント3：AI導入の「下準備」をAIが肩代わり

産業用AI導入のもう一つの壁が、エンジニアの工数です。工場の有用な情報は、設計図面、PLC、SCADA、ヒストリアン、データベース、設備資料などに散らばっていて、AIで使える形に整えるには多くの手作業が必要でした。ICCのライブデモでは、SORBOTとエージェント型AIフレームワークが技術資料を読み取り、設備とタグの関係を特定して産業コンテキストを整理。さらにOT（運用技術）システムに接続するまでの流れを披露しました。

AIが支援する主な作業

設備の識別、タグのマッピング
データへの文脈付与、データ準備
OTシステムへの接続
産業用AI・機械学習アプリケーションの開発

運用データとつながれば、エンジニアは自然言語でSORBOTに話しかけるだけで、設備の調査やプロセス分析、SORBA.aiの産業用AI・機械学習機能を活用できます。目指すのはエンジニアの置き換えではありません。繰り返しの作業を減らし、エンジニアが専門性を発揮できる時間を増やすことです。

日本の工場へ、スモールスタートからAXを

SORBA.aiと旭エレクトロニクス株式会社は協力して、このアーキテクチャを日本の製造業へ届けていきます。両社はGX10×2台のローカル環境を使い、SORBOT、ローカルLLM、SORBA.aiの産業用AI、Ignitionなどの産業オートメーション基盤がオンプレミスで連携する様子をデモで紹介する予定です。まずは実用的なローカル環境でスモールスタートし、実際のユースケースで効果を確かめてから、運用に合わせて拡張できます。これまでAI導入の検討では「工場データをどこまで社外に出してよいのか」「利用が広がったときにコストがどこまで膨らむのか」といった懸念が先に立ちがちでした。本アーキテクチャであれば、そうした懸念にとらわれることなく「自社工場の中で、年間コストの見通しが立つ高性能な産業用AIを使えるとしたら、現場のエンジニアはどんな成果を生み出せるか」という前向きな視点から検討を始めることができます。

SORBA.aiと旭エレクトロニクス株式会社は、ローカル環境でのデモを通じて、日本の製造業の皆さまがこうしたAI活用の可能性を具体的に検討できるよう、支援してまいります。