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Copilot×ローカルLLM ― 出せないデータをどう活かすか

Copilot×ローカルLLM ― 出せないデータをどう活かすか

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青野正寛

May 13, 2026

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  1. 青野 正寛 (masahiro) 製造業 設計部門の業務改善 / M365 Copilot利活用推進 経歴 ~2025/3

    設計部門 航空機の降着 / 油圧 / 空調システムの設計開発 2025/4 ~ 技術管理部門 設計部門の業務を支える裏方 いま取り組んでいること • 設計部門の業務改善 社内ナレッジ活用、定常作業の自動化など • Copilot 利活用の促進 事例紹介、ハンズオン、有志勉強会など • 設計部門で扱う基幹システムの維持・更新 図面管理、技術レポート管理システムなど 2 / 9 自己紹介
  2. 3 / 9 Copilot Cowork エージェントが 業務に並走 GPT/Anthropic モデル選択 マルチモデル選択

    PowerPoint / Excel / Word Edit with Copilot Office上で 直接編集 GPT-image2 画像生成品質が 格段に向上 ゲートはいつか開かれる。次は「クラウドに出せないデータ」のゲートへ。 Copilotはここ最近、神アップデートが連発 No Picture Coming Soon... 早く使ってみたい! PowerPointの モデル選択肢の頼もしさ
  3. THE WALL / 何度もぶつかった壁 クラウドに上げられないコアデータがある — 設計部門のコアデータは図面 ただし、クラウドに上げられない — 検索性向上、検図、流用判定など、

    改善したい業務は山ほどある — 「Copilot のように図面も探したい」と いう声は多い THE OPENING / 別ルートが見えてきた ローカルLLM という別ルート — モデルもハードも、現実的に試せる水準まで 来た — 図面読み取りなど、実業務に効く用途が見え 始めた — 社内外コミュニティのつながりで、検証の きっかけも得られた 4 / 9 クラウドに上げられないコアデータにも、 別ルートが見えはじめた 図面の検索は図面番号検索が中心で、部品属性や設計意図では探しづらい 似た部品を見つけるにも、人が一つ一つ図面を開いて確認する必要あり → 図面情報をAIで構造化し、簡単に「探す・比べる」られるようにしたい BACKGROUND / なぜ図面× AI なのか
  4. CLOUD M365 Copilot GPT-5.5 Think Deeper ✓ 部品表・寸法・公差を正確に抽出 ✓ 図面情報を構造化して出力

    クラウドに上げられれば、十分実用レベル LOCAL ローカルLLM Qwen3.5 122B 5 / 9 図面データの読み取り、AI がめっちゃ使える ✓ 構造化抽出はCopilotと同等レベル ✓ オンプレ完結で図面を扱える ローカルでもここまで来たーという現在地 どちらも部品表を正確に読み取れている。その他の要素もかなり正確に読み取れます。
  5. ① 推進の場が、そのまま使えた 既存のCopilot推進の枠組み(社内コミュニティ、 定例会、Teams)でローカルLLMを取り上げたこ とで、周りへの働きかけがしやすかった。 ② 進め方も、いつもと同じ Copilot推進で日々取り組んでいる業務改善の 流れと、やることは同じ。 ヒアリング

    → PoC → 成果共有のサイクルがその まま回せた。 ③ コミュニティから、検証のきっかけ 社内外コミュニティのつながりから、ローカル LLMを検証できる環境になった。机上論ではなく、 実際に試せる状態になった。 ④ 「使える」と、すぐ分かった Copilotで散々踏んだ「これは使える」の体感が、 ローカルでも即座に効いた。 Copilot 推進で得た経験・つながりは、対象が変わっても効いた 6 / 9 Copilot 推進の経験が、ローカルLLM検証を前に進めた
  6. ローカルLLMでぶつかった壁 M365 Copilot だと当たり前だった 計算リソース・実行環境を用意する必要がある 計算リソースなしで、既存の業務環境から使い始められる 自前で更新・運用の仕組みを構築する必要があり、 それができる人が身近にいない Microsoft が提供する更新・運用の仕組みに乗れる

    RAG 構築・権限設計の大変さ M365エコシステム統合 / Work IQ の強さ とんでもなく高コスト (さらに利用ユーザー数に応じて予算が膨れ上がる) ¥4,497 (ユーザー/月相当、年払い) 7 / 9 ローカルに触れたから、Copilot のありがたさが見えた Copilot 推進で得た経験・つながりは、対象が変わっても効いた https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365-copilot/enterprise#Pricing
  7. Copilot 推進、突破できなかった壁 → ローカルLLM という選択肢 → 実際に触れてみた そして気づいた—— ローカルに触れたからこそ、Copilot がもっと好きになった

    クラウドで扱えるものは、どんどん Copilot を活用 どうしても出せないデータは、ローカルLLM を現実的な選択肢に 両方を使い倒して、現場の困りごとを解決したい!! 8 / 9 今日のメッセージ