日本語の指示が、機械語に変わる瞬間。
プロンプトインジェクション検出 → PII マスキング → 国産 LLM → ホワイトリスト → パラメータ安全検査 → 承認ゲート の 6 層を通過し、初めてデバイスが動きます。
- ①プロンプトインジェクション検出
- ②個人情報マスキング
- ③国産 LLM 実行
- ④ホワイトリスト照合
- ⑤パラメータ安全検査
- ⑥承認ゲート
—
現場の DX を止めているのは、
デバイスではなく「指示の届かなさ」かもしれません。
| 現場の悩み | 何が起きているか |
|---|---|
| 海外クラウド AI に頼ると、社内データが越境してしまう | コンプラ部門 NG / 顧客契約違反 / 監査で指摘 |
| 工場・山間部・災害現場で通信が途切れる | クラウド前提の AI が止まり、現場判断が遅れる |
| プロンプトインジェクションで誤動作が怖い | デバイスが暴走したら人命・設備に直結 |
| LLM が「それっぽい返答」を返すだけで、機械を動かせない | 結局オペレーターが手動操作する羽目に |
| AI モデルが頻繁に変わり、毎回作り直し | 投資対効果が出ない、属人化 |
クラウドの先ではなく、現場の中で動く AI へ。
クラウドに送らない、だから止まらない
インターネット接続不要。センサーデータも制御信号も社外に出ず、工場・倉庫・山間部・災害現場でも安定稼働します。
「それっぽい返答」ではなく、検証済みの機械語
日本語指示を構造化コマンドに変換。危険コマンドや想定外パラメータは多層防御で自動拒否し、個人情報は LLM に渡る前にマスキングします。
モデルに縛られない、現場資産になる
国産 LLM (GGUF 互換) を自由に差し替え。LLM が進化するたびに最新版へ載せ替え可能、顧客専用アダプタも追加できます。
自社の現場が無くても、近い使い方が必ずあります。
製造業
工場内ロボット・搬送装置の音声制御、異常検知と自動対処。
物流
倉庫内ドローンの自動点検、自動搬送ロボットの動作指示。
インフラ管理
橋梁・ダム・送電設備のドローン点検自動化。
農業
農業用ドローンの自動散布、ハウス内環境制御。
スマートビル
空調・照明・セキュリティの統合制御。
介護・見守り
高齢者見守りカメラ、生活支援ロボット連携。
6 層セキュリティパイプライン
日本語の指示が、ホワイトリスト照合と承認ゲートを越えて、はじめてデバイスに届きます。
現場前提で組まれた構造
6 層セキュリティパイプラインに加え、1,256 サンプルの日本語 IoT データセットを同梱。実機向け学習をすぐに開始できます。
幅広いプラットフォームで動作
Linux / macOS / Windows (WSL) / Jetson / Raspberry Pi に対応。クラウド GPU から組込デバイスまで、現場の条件に合わせて配置できます。
商用利用しやすいライセンス
Apache License 2.0 で公開。社内検証・PoC・本番組込まで、追加のライセンス交渉なしで進められます。
試すのは無料、本番運用は Pro。
| nllm OSS | nllm Pro | |
|---|---|---|
| ライセンス | Apache 2.0、自由利用 | 年間ライセンス |
| 制御ランタイム | ◯ | ◯ |
| サンプルデータ | ◯（1,256 件） | ◯ + 業種別追加データ |
| 実機コネクタ | 参照実装 | 認定済み（DJI / ROS2 / ONVIF / Modbus 等） |
| マルチエージェント実行 | 単一フロー | 状態遷移 / 承認 / スケジューリング |
| RBAC / 監査エクスポート | — | ◯ |
| GCP / クラウド運用基盤 | — | GCP Ops Pack |
| 顧客専用チューニング | 自前で実施 | Private Adapter として提供 |
| サポート | コミュニティ | SLA 付き |
現場 → 業務 → 経営、の順に解像度が上がる。
業務をひとつの指示で
複数ステップの業務をひとつの指示で実行。状態管理・承認ワークフロー・スケジュール実行に対応。
- 例：朝 7 時に点検ルートを開始、異常時は通知して承認待機
実機をすぐ動かす
DJI SDK / ROS2 / MAVLink / ONVIF / Modbus / RTSP に対応した認定コネクタ群。
- 例：DJI ドローンを購入後すぐに日本語制御を開始
現場データを経営判断へ
IoT 現場のログ・センサー・操作履歴を、そのまま経営ダッシュボードへ。
- Pub/Sub・Dataflow・BigQuery・Looker を統合構築
- 監査・ISMS・規制対応に必要なログを集約
大規模運用の信頼性
RBAC、監査ログエクスポート、PII 完全マスキング、SSO 連携 (OIDC / SAML)。
業務語彙に合わせた専用モデル
顧客専用 LLM 追加学習、業務特化評価セット、業種別の安全ポリシー組込。
組合せで価値が最大化
5 製品はそれぞれ独立して導入可能。現場・業務・経営の課題に合わせて組合せます。
GCP Ops Pack
「IoT 現場のデータ、結局どこにも貯まっていない」を解決する。
| 役割 | 構築物 |
|---|---|
| データ収集 | Pub/Sub にデバイスログを集約 |
| 加工 | Dataflow でリアルタイムストリーム処理 |
| 蓄積 | BigQuery に長期保存・分析 |
| 可視化 | Looker / Looker Studio で経営ダッシュボード |
| 監視 | 異常検知アラート → Slack / メール |
導入効果
「現場が見えない」状態を初日から可視化し、センサー異常から経営判断までの距離を最短化します。
監査・規制対応
ISMS・各種業界規制で求められるログを、GCP の堅牢な基盤に集約・保管します。
なぜ NUP WHITE か
BigQuery / Dataflow / Looker の構築実績を持つ専業チームが、nllm と同じ思想で IoT 現場向けに最適化したパッケージとして提供します。
最短 1 ヶ月で PoC、3 ヶ月で本番。
ヒアリング
無料 / 30 分。業務・既存デバイス・データの所在を整理。
PoC スコープ設計
何を成功条件とするか合意し、進め方を可視化。
PoC 実装
1〜4 週間。既存環境に nllm を当て、現場で検証。
本番展開
Pro ライセンス・コネクタ・GCP Ops Pack の組合せを確定。
運用・チューニング
Private Adapter・監査・ダッシュボードを継続改善。
導入前に整理しておきたいこと
AI が誤動作したら誰が責任を持ちますか？
危険コマンドは多層防御で自動拒否し、最終的な制御はホワイトリスト照合と承認ゲートで保護されます。OSS としてコードを公開しているため、セキュリティ機構を独立検証いただけます。
クラウド AI と何が違いますか？
nllm はオフラインで動くこと、IoT 制御に特化していること、データを社外に出さないことが大きな違いです。汎用対話ではなく「現場で機械を動かす」に絞っています。
既存のロボット・ドローン・カメラに後付けできますか？
Connectors Pro が DJI / ROS2 / ONVIF / Modbus 等の主要プロトコルに対応しています。標準外プロトコルは Private Adapter または受託開発で対応可能です。
価格はいくらですか？
利用範囲・接続デバイス数・GCP 構築有無で変動します。資料請求いただければ、用途に応じた構成と概算をご提示します。
オープンソース版だけで使えますか？
はい。Apache 2.0 でご自由にお使いいただけます。本番運用や認定済みコネクタ、SLA、GCP 基盤が必要になった段階で Pro をご検討ください。
国産 LLM である必要はありますか？
日本語の指示精度・データ主権・公的研究成果の活用という観点で国産を採用していますが、GGUF 互換であれば差し替え可能です。
用途に応じた資料・構成案をお送りします。
製品概要 PDF・業種別ユースケース集・GCP Ops Pack 構成サンプルをご用意しています。