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安心・効率的な医療現場の実現へ ~オンプレAI & ノーコードワークフローで進める業務改革~
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W&B Si
May 30, 2025
Science
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安心・効率的な医療現場の実現へ ~オンプレAI & ノーコードワークフローで進める業務改革~
W&B Si
May 30, 2025
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Transcript
© Ricoh 2025年5月21日 株式会社リコー リコーデジタルサービスBU AIサービス事業本部 AIインテグレーション統括センター DXシステム開発室 システム開発グループ Difyエバンジェリスト
村沢義寛 安心・効率的な医療現場の実現へ ~オンプレAI & ノーコードワークフローで進める業務改革~
© Ricoh 自己紹介 村沢 義寛 (むらさわ よしひろ) 2013年4月入社 2021年4月~ デジタル戦略部
デジタル技術開発センター リコーのAI開発に従事 2024年5月~ RDS AIインテグレーションセンター DXシステム開発室 2025年4月~ RDS AIサービス事業本部 AIインテグレーション統括センター DXシステム開発室 AI導入のご提案・導入支援
© Ricoh 本日のアジェンダ 2025/5/30 2 本講演から得られること 生成AIを業務で使いこなすには?? 生成AIで機微な情報を安全に使うには??
© Ricoh 生成AIを業務導入するうえでの課題 2025/5/30 3 生成AIの業務利用が加速中 ・ 2023年度→2024年度 16%増加 ・
25%の企業が生成AIを導入 75%の企業が生成AIを導入できていない 株式会社矢野経済研究所 https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783 生成AI導入の三大課題 セキュリティ面 クラウドLLMだと情報流出リスクが・・・ PoC止まりの壁 本格導入しようとすると課題山積・・・ 導入コストの高さ ペイできるかが心配で二の足を・・・
© Ricoh RICOH オンプレLLMスターターキット 2025/5/30 4 オンプレLLMスターターキットを発売しました! 三種の神器を搭載 ① RICOH製LLM
② LLM活用アプリケーション 「Dify」 ③ GPU搭載オンプレミスサーバ 全てローカル環境で完結、データ漏洩リスクなし オンプレミス GPUサーバ × Open WebUI LLMとの対話型のUIを提供 Dify ノーコードAI開発ツール インターネット 環境 RICOH製 LLM
© RICOH ① RICOH製LLM リコーのLLM開発の履歴 5 23年3月 リコーLLM 6B 24年1月
リコーLLM 13B • 国内では最速グループ • LLama2ベース • AWSのAIチップを採用、 高速、安価な学習 • GPT3.5と同等 24年9月 リコーLLM 70B 25年4月 リコーLLM 70B • LLama3ベース • 日英中対応 • AWSのAIチップ最大 512台を使用。大規模 AI学習技術を確立 • 独自の日本語インスト ラクションデータ開発 • GPT4と同等 • マージキットを活用 • リコーLLMやSwallow、 Llamaを合体 • 顧客モデルの最適化 技術を確立 • GPT-4oと同等
© RICOH ① RICOH製LLM RICOH製LLM 最新版70Bモデルのコード生成能力 複雑なコードの生成も楽にこなすことができます 6
© RICOH ② LLM活用アプリケーション 「Dify」 プライベートLLM×DifyによるAIアプリの市民開発を推進 社内実践事例:3C分析を自動で行うアプリをノーコードで開発
© RICOH ② LLM活用アプリケーション 「Dify」 プライベートLLM×DifyによるAIアプリの市民開発を推進 業務活用例:DifyとTeamsを連携させることで実業務への落とし込みが可能に
© RICOH ② LLM活用アプリケーション 「Dify」 リコー社内でも市民開発の横展開を加速中
© Ricoh ③ GPU搭載オンプレミスサーバ 2025/5/30 10 RICOH製LLMやDifyのGPUインフラ - Lenovo製 ThinkSystem
SR650、NVIDIA製 L40Sを3機搭載 - CUDA Toolkitの利用による高速処理 企業の内部ネットワークにサーバをつなぐだけ - 特別な設定いらずですぐ利用可能 - サーバ内のローカルLLMを使うため情報漏洩なし 安心・安全 全てローカル環境で完結、データ漏洩リスクなし オンプレミス GPUサーバ × Open WebUI LLMとの対話型のUIを提供 Dify ノーコードAI開発ツール インターネット 環境 RICOH製 LLM
© RICOH ③ GPU搭載オンプレミスサーバ NVIDIA CUDA Toolkitの利用、LLMのモデルサイズ小型化により、 オンプレミスでの高速動作を実現
© RICOH 2025/5/30 12 導入事例のご紹介
© Ricoh 事例紹介:那須赤十字病院様 2025/5/30 13 導入の狙い – 患者様と向き合うための時間の確保 – その手段としての生成AI活用
生成AI活用のターゲット – 医師の事務作業時間を削減したい – まずは「退院サマリ」作成時間短縮にトライ リコーのご提案と実施事項 那須赤十字病院 https://www.nasu.jrc.or.jp/ 機微なデータの取扱いへの対応 LLMスターターキットを病院内ネットワークに接続 ローカルLLM利用によりクローズドな環境での生成AI活用を実現 電子カルテシステムとWebAPIを介して接続 (那須赤十字病院様で開発) Difyアプリの共同開発 リコーの伴走支援によるお客様主幹でのアプリ開発 検証と精度改善の繰り返しにより目標精度を達成
© Ricoh 事例紹介:那須赤十字病院様 2025/5/30 14 導入の効果 – 医師の退院サマリ作成時間を約50%・3000時間削減 – 関連する事務職員の作業時間削減にも貢献
Dify活用のメリット – 電子カルテシステムとの連携もワークフローを利用して開発が可能 – Difyのシンプルなワークフロー構成により、お客様主幹での共同開発が容易 導入コスト – 補助金の活用により導入コストを抑えることが可能 – LLMスターターキットの利用によりスモールスタートを実現 – 予算感に合わせてハードウェア構成をカスタマイズ (GPUの搭載枚数を予算・要求性能に合うようにカスタマイズ実施)
© Ricoh 事例紹介:那須赤十字病院様 2025年4月30日にニュースリリースを出させていただきました
© Ricoh リコーが生成AIの業務導入をお手伝いします! 2025/5/30 16 サーバの導入前からしっかりとサポート – ご要望を満たすハードウェア構成をご提案 – Difyアプリでの事前検証のご相談も可能
サーバ構築~設置 – サーバのキッティングからお客様先への設置までワンストップで対応 – 最低限の労力でオンプレミスの生成AI利用環境が手に入ります 導入後のアフターフォロー – 従業員の皆様へのDify使用教育を承ります – Difyアプリの保守のご相談もお受けいたします – LLMは年2回のバージョンアップを予定、最新版のRICOH製LLMがお手元に
© Ricoh まとめ 2025/5/30 17 生成AIを業務で使いこなすには?? Difyを活用したノーコード・市民開発・業務システム連携 生成AIで機微な情報を安全に使うには?? オンプレミス環境で動作するローカルLLMの活用 リコーのLLMスターターキットはこれらを両立!
これらの組み合わせで業務改革を推進します!
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