世界で最も経験豊富なオペレーショナルAI。
DBR77 VectorはDBR77エコシステムのインテリジェンスの中核です — 1,400以上の実工場変革ケースで学習した産業用AI。これまで出会った中で最も経験豊富なリーンスペシャリストのように機能し、24時間365日、すべての施設で、100%のデプロイメントセキュリティで利用できます。
120Bパラメータ · 実ケースで学習 · 産業推論

モデル
DBR77 Vector LLM (120B)
1200億パラメータの独自産業向けLLM。実際の工場変革ケースでファインチューニングされ、汎用チャットではなくオペレーション判断のために構築されています。これはラッパーではありません。私たち自身のモデルです。
推論
サーバーレスGPU
弾力的なスケーリングと従量課金を備えたサーバーレスGPU推論。アイドルサーバーも無駄な容量もなく、負荷に合わせたデプロイが可能です。
セキュリティ
お客様のデータはモデルの学習に使用されません
オンプレミス、プライベートAPI、または分離された共有アクセスに対応。顧客データが学習に使われることはありません。エンドツーエンドで追跡可能な、完全監査可能・バージョン管理されたデプロイメントパイプラインを備えています。
DBR77 VECTORとは
産業専用に構築された大規模言語モデル。
DBR77 Vectorは、いくつかの産業プロンプトでファインチューニングされた汎用チャットボットではありません。1,400以上の実工場変革ケースに基づいてゼロから学習された独自の大規模言語モデルです — 工場最適化、グリーンフィールドレイアウト設計、生産フロー分析、プロセス改善、現場自動化をカバーしています。結果として、言語だけでなく、工場が実際にどのように機能し、どのように変革するかを理解するAIが生まれました。
独自の120Bパラメータ LLM
DBR77 Vectorは、産業オペレーション専用に構築された独自の1200億パラメータ言語モデルです。ベースモデルに含まれるよりもはるかに多くの実工場データで学習しました。GPT、Claude、その他のサードパーティAPIは使用していません。Vectorは独自の重み、独自のインフラで動作します。
実工場データで学習
実際の工場知識を基盤とし、産業運用向けに最適化されています。学習プロセスは、現実の製造環境から得られた実践的な変革パターン、運用コンテキスト、意思決定ロジックに焦点を当てました。
ドメインネイティブの推論
Vectorは単にテキストを生成するのではありません。ボトルネック、レイアウト、生産フロー、自動化シーケンス、ROIについて推論します — 経験豊富なリーンスペシャリストが考えるように。
サーバーレスGPU推論
弾力的なスケーリングと従量課金を備えたサーバーレスGPU基盤上に展開。効率的な推論、素早い利用開始、そして完全自動化かつ監査可能なデプロイメントパイプラインのために設計されています。
VECTORの構築方法
工場データからオペレーショナルインテリジェンスへ。
4つのステージ。一つの結果:15年以上の経験を持つシニアコンサルタントのように推論するAI。
データ準備
工場導入からの1,400以上の実変革ケース。生産フロー、ボトルネック分析、レイアウト最適化、自動化シーケンスをカバーする66列の生の最適化データ。学習コーパスとして構造化ChatML形式に変換。
ドメイン特化ファインチューニング
工場知識を、汎用チャット応答ではなく運用推論を学習するためのドメイン特化トレーニング形式に整理しました。
結果:産業オペレーションの専門知
モデルは凝縮された運用知識を、本番レベルの提案と産業的な判断力へ変換できるように洗練されています。
サーバーレスデプロイメント
サーバーレス、プライベートAPI、オンプレミスに対応する自動化・監査可能なデプロイメントパイプラインで提供されます。
AIの実際の動作
工場について何でも聞いてください。
Vectorは一般的なアドバイスを生成しません。1,400以上の実変革ケースから推論し、具体的で実行可能な回答を提供します。
120Bパラメータモデルが搭載。GPTではありません。専用設計。
DBR77 Vector
工場インテリジェンスに接続中
VECTORの特長
汎用AIは言語を知っている。Vectorは工場を知っている。
工場最適化、グリーンフィールドレイアウト設計、生産フロー分析、プロセス改善、現場自動化にわたる1,400以上の実ケースで学習 — Vectorは汎用チャットボットと20年の実務経験を持つシニアリーンコンサルタントとのギャップを埋めます。
1 400+
実産業ケース
工場に必要なのは専門知識であり、別のチャットボットではない
汎用AIはテキストを要約できますが、ボトルネックの診断、変革ロールアウトのシーケンス設計、レイアウトのトレードオフの推論はできません。工場には、実際の運用経験からのみ得られるドメインの深さが必要です。
100%
デプロイメントセキュリティ
パブリックAIは産業オペレーションにとってセキュリティリスク
生産データ、レイアウト、変革計画をパブリックLLMに送信することは、ほとんどの製造業者にとって許容できません。セキュリティ境界の外ではなく、内部で動作するAIが必要です。
製品
Consultify、Digital Twin、IoT、Marketplaceを通じてVectorを体験。
詳しく見る最高のコンサルタントは高額で、遅く、スケールが困難
シニアリーンスペシャリストは1日あたり数千ドルのコストがかかり、一度に数週間しか対応できず、1つの工場しか担当できません。同じレベルの専門知識が24時間365日、即座に、すべての施設で利用できたらどうでしょうか?
セキュリティ
DBR77 Vectorが産業オペレーションにAIを導入する最も安全な方法である理由。
詳しく見るアーキテクチャ
お客様の質問からエキスパートの回答まで。
すべてのクエリは同じセキュアなサーバーレスパスを通ります。データは保存されません。GPUは応答後にスリープします。
お客様のアプリ
フロントエンド / APIクライアント
HTTPS POST
暗号化+APIキー
サーバーレス推論レイヤー
GPUオーケストレーション
弾力的なGPUランタイム
オンデマンドで起動
コンテナ化ランタイム
PyTorch + handler.py
DBR77 Vector 120B
フルモデル推論
JSONレスポンス
応答後GPUスリープ
お客様のアプリ
フロントエンド / APIクライアント
HTTPS POST
暗号化+APIキー
サーバーレス推論レイヤー
GPUオーケストレーション
弾力的なGPUランタイム
オンデマンドで起動
コンテナ化ランタイム
PyTorch + handler.py
DBR77 Vector 120B
フルモデル推論
JSONレスポンス
応答後GPUスリープ
0B
モデルパラメータ
Real-world
実工場ケース
Domain-tuned
PEFTアダプターサイズ
Production-ready
コールドスタート(最大)
セキュリティ
セキュリティが譲れない環境のために構築。
お客様のデータはモデルの学習に使用されません
アダプターは匿名化された過去のケースで一度だけ学習されました。クライアントのクエリはメモリ内で処理され、破棄されます。ログなし。フィードバックループなし。
オンプレミス、プライベートAPI、またはサーバーレス
お客様のセキュリティ体制に合ったデプロイメントモデルをお選びください。オンプレミスならデータがネットワークの外に出ることはありません。
CI/CDパイプライン、完全に監査可能
すべてのデプロイはバージョン管理され、再現可能で、デプロイメントパイプライン全体で追跡可能です。
比較
眠らないリーンエキスパート — 代替手段との比較。
DBR77 Vectorは汎用AIではなく、人間の判断の代替でもありません。シニアレベルの産業専門知識をすべての意思決定に持ち込む最もスケーラブルな方法です。
DBR77 Vector
実変革で学習した産業用AI
- 1 400以上の実生産ケース
- 24時間365日利用可能、無限にスケーラブル
- オンプレミスまたはプライベートデプロイメント
- 本番環境で継続的に改良
- コンサルティング費用のごく一部
汎用LLM
汎用言語モデル
- 工場やリーンの経験なし
- データがサードパーティクラウドに送信される
- インターネットで学習、産業ではない
- オペレーショナル推論の深さなし
- エンタープライズセキュリティでブロックされることが多い
従来のコンサルティング
人間の専門知識、限られたスケール
- 人数と出張に制限される
- エンゲージメントごとに高コスト
- 知識はコンサルタントと共に去る
- 成果物まで数週間〜数ヶ月
- 長期的な維持が困難
| 評価軸 | DBR77 Vector | 汎用LLM | 従来のコンサルティング |
|---|---|---|---|
| モデルアーキテクチャ | 独自の120Bパラメータ LLM、1,400以上の実工場ケースでファインチューニング | 175B以上の汎用、産業学習なし | 該当なし — 人間の専門知識 |
| 産業変革の深さ | 1 400以上の実生産・変革ケースで学習 | 汎用言語知識、工場経験なし | 深い専門知識だが、個々のコンサルタントに限定 |
| 可用性とスケーラビリティ | 24時間365日、すべての施設で即座に利用可能 | 24時間365日利用可能だがドメイン推論に欠ける | 人数、出張、エンゲージメントサイクルに制限 |
| セキュリティ体制 | オンプレミス、プライベートAPI、または分離された共有アクセス | データがサードパーティクラウドインフラに送信される | 人間ベースだが、ドキュメントが組織外に出る |
| 継続的改善 | ライブ環境からの匿名化された生産学習を通じて改良 | 一般的なインターネットデータで定期的に更新 | 個々のコンサルタントの経験に依存 |
| コスト効率 | シニアコンサルティングチームの費用のごく一部 | 低コストだが産業的価値も低い | エンゲージメントごとに高コスト、長期的な維持が困難 |
対象者
一つのAIエンジン。すべての意思決定者。
CEO / オーナー
CAPEXを投じる前に、AIグレードの推論で変革投資を検証します。
VP オペレーション
コンサルタントを数週間待つことなく、ボトルネック診断と改善シーケンスを取得します。
CTO / IT
セキュリティ境界内に120Bパラメータモデルをデプロイ。APIファースト。Dockerネイティブ。完全に監査可能。
リーン / CI マネージャー
1,400以上の実変革ケースでお客様の専門知識を強化 — オンデマンドで利用可能。
FAQ
技術的な質問に、率直にお答えします。
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安全な産業向けAIとプライベートデプロイに関する実践的な視点 — スローガンではなく、意思決定に必要な明瞭さを求めるチーム向け。
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