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オンプレミス版「SCUTI AI-OCR」でカタログのデータ抽出を自動化。機密情報を守る環境での検証結果をまとめたホワイトペーパーをスクーティーとHPE社が共同公開

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TL;DR · 这代表什么

株式会社スクーティーは、日本ヒューレット・パッカード合同会社(以下、HPE)の最新サーバー「HPE ProLiant DL380 Gen11」を活用し、外部ネットワークと完全に遮断されたオンプレミス環境における商品カタログスキャンシステム「SCUTI AI-OCR」の共同検証を実施しました。

(摘自原文导言,非改写)

新闻正文

完整中文翻译制作中,以下为原文。

株式会社スクーティーは、日本ヒューレット・パッカード合同会社(以下、HPE)の最新サーバー「HPE ProLiant DL380 Gen11」を活用し、外部ネットワークと完全に遮断されたオンプレミス環境における商品カタログスキャンシステム「SCUTI AI-OCR」の共同検証を実施しました。本日、その検証プロセスと圧倒的なパフォーマンス成果をまとめたテクニカルホワイトペーパーを公開したことをお知らせいたします。

手作業による商品カタログのデータ入力業務の課題

卸売業界(建材、化学製品、アパレル、食品、電子部品など)では、数百社に及ぶサプライヤーから提供されるPDF形式の商品カタログから、手作業で商品情報をExcelや社内システムに入力する業務が常態化しています。この作業はカタログが更新されるたびに発生し、企業にとって多大な人件費と時間を消費する要因となっていました。

しかし、これらの課題をAI-OCRで解決しようとしても、金融機関や医療機関、製造業などでは、機密情報を含む文書をクラウド環境にアップロードすることが規約上難しく、セキュリティと利便性のトレードオフがデジタル化の大きな障壁となっていました。

完全オフラインで動作するオンプレミス版「SCUTI AI-OCR」による解決策と実証

この課題を解決するため、当社はクラウド環境で提供している商品カタログのデータ抽出に特化したAI-OCRサービス「SCUTI AI-OCR」をオンプレミス環境に移植し、完全オフラインでの有効性を検証しました。本システムでは、Meta社のマルチモーダル大規模言語モデル「Llama3.2-vision (11B)」と「PaddleOCR」を採用し、高精度な文字認識とAIによる意味解釈・構造化を実現しています。

強固なインフラ基盤「HPE ProLiant DL380 Gen11」の採用

機密データを安全かつ高速に処理するため、ハードウェアには卓越した処理能力と信頼性を備えた「HPE ProLiant DL380 Gen11」と、汎用万能型GPUのNVIDIA L40Sを採用しました。シリコンルートオブトラスト(Silicon Root of Trust)をはじめとするハードウェアレベルの高度なセキュリティ機能を備えることで、インフラ層からアプリケーション層まで一貫して外部ネットワークから完全に遮断された安全な環境を担保しています。

クラウド版に匹敵する精度と圧倒的な処理速度

検証の結果、シンプルなレイアウトのカタログにおいては94.45%の精度を達成し、クラウド版(GPT-4o利用:96.53%)に肉薄する結果を得ました。さらに注目すべきは処理速度であり、1ページあたりの処理時間が約13秒と、クラウド版(約30秒)を大きく上回る圧倒的なパフォーマンスを記録しました。

また、JMeterを用いた負荷テストでは、同時に700ユーザーのアクセス(CCU)が発生しても安定して動作し、実運用において十分すぎるほどの性能を持つことが実証されました。

公開したテクニカルホワイトペーパーの内容

公開したホワイトペーパーでは、以下の項目について詳細な技術情報や検証データを解説しています。

オンプレミス版「SCUTI AI-OCR」のシステム構成: ネットワーク分離環境における最適なアーキテクチャ。

AIモデルの性能比較: オンプレミス版(Llama3.2-vision + PaddleOCR)とクラウド版(GPT-4o + Google Cloud Vision OCR)のベンチマークおよび精度比較。

詳細な負荷テスト結果: CPU、RAM、GPUの各リソース使用率と安定性の限界値。

実運用に向けた推奨事項: 専用ツールキットを活用した精度向上のアプローチ。

想定されるオンプレミス版「SCUTI AI-OCR」のユースケース

本ソリューションは、以下のように機密性の高い情報を扱う様々な業界ですぐにご活用いただけます。

電子部品商社: 多数の海外サプライヤーから提供される多言語カタログ(英語、中国語など)の日本語化と構造化データの高速抽出。

化学品商社: 安全データシート(SDS)などの機密性が高く、見落としが許されない法規制情報の正確な読み取りと管理。

食品商社: カタログからのアレルゲン情報など、食の安全に直結する重要情報の確実な抽出。

総合物流業: 物流センターにおける多種多様なフォーマットの手書き入出庫伝票の自動処理。

ホワイトペーパーのダウンロード方法

詳細な検証結果を記載したホワイトペーパーは、以下のURLより無料でダウンロードいただけます。

ホワイトペーパーを無料ダウンロード

今後の展望

株式会社スクーティーは、本検証で得られた知見を活かし、セキュリティレベルの要求が厳しくクラウドサービスの利用に課題を抱えていた企業様に対し、オンプレミス型AI-OCRおよびRAGシステムの導入コンサルティングから実装までを強力に支援してまいります。膨大なデータ入力作業を自動化し、従業員がより創造的な業務に専念できる環境を構築することで、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進に貢献いたします。

株式会社スクーティーについて

社 名 : 株式会社スクーティー

代表者 : 取締役社長 掛谷 知秀

東京拠点: 東京都豊島区南池袋1丁目16-15 ダイヤゲート池袋5F

本 社 : 岡山県岡山市南区山田2117-3

設 立 : 2015年11月

概 要 : AIを活用したシステム開発を提供しており、開発拠点がベトナムにあります。「本当に現場で使える」製造業向けAIソリューション【iFactiS(アイファクティス)】、商品カタログを読み取って商品情報を一覧化するAI-OCR【SCUTI AI-OCR】、「探すコスト」を圧倒的に削減するAI文書検索【セキュアGAI】、生成AIで顧客の業務効率を実現する【生成AIコンサルティング】など、生成AIを活用した様々なサービスを提供します。

公式WEBサイト : https://www.scuti.jp/

お問い合わせ先 : https://www.scuti.jp/contact.html

引用级事实单元(F-Units)

株式会社スクーティーは、日本ヒューレット・パッカード合同会社(以下、HPE)の最新サーバー「HPE ProLiant DL380 Gen11」を活用し、外部ネットワークと完全に遮断されたオンプレミス環境における商品カタログスキャンシステム「SCUTI AI-OCR」の共同検証を実施しました。

F1 本站收录原文的原句(仅去排版记号与多余空白)· 第 1 段 · PR TIMES 来源类别:未分类(尚未核实)

本システムでは、Meta社のマルチモーダル大規模言語モデル「Llama3.2-vision (11B)」と「PaddleOCR」を採用し、高精度な文字認識とAIによる意味解釈・構造化を実現しています。

F2 本站收录原文的原句(仅去排版记号与多余空白)· 第 6 段 · PR TIMES 来源类别:未分类(尚未核实)

強固なインフラ基盤「HPE ProLiant DL380 Gen11」の採用

F3 本站收录原文的原句(仅去排版记号与多余空白)· 第 7 段 · PR TIMES 来源类别:未分类(尚未核实)

機密データを安全かつ高速に処理するため、ハードウェアには卓越した処理能力と信頼性を備えた「HPE ProLiant DL380 Gen11」と、汎用万能型GPUのNVIDIA L40Sを採用しました。

F4 本站收录原文的原句(仅去排版记号与多余空白)· 第 8 段 · PR TIMES 来源类别:未分类(尚未核实)

検証の結果、シンプルなレイアウトのカタログにおいては94.45%の精度を達成し、クラウド版(GPT-4o利用:96.53%)に肉薄する結果を得ました。

F5 本站收录原文的原句(仅去排版记号与多余空白)· 第 10 段 · PR TIMES 来源类别:未分类(尚未核实)

常见问题(FAQ)

このニュースの要点は?

株式会社スクーティーは、日本ヒューレット・パッカード合同会社(以下、HPE)の最新サーバー「HPE ProLiant DL380 Gen11」を活用し、外部ネットワークと完全に遮断されたオンプレミス環境における商品カタログスキャンシステム「SCUTI AI-OCR」の共同検証を実施しました。

原文に出てくる主な数字は?

本システムでは、Meta社のマルチモーダル大規模言語モデル「Llama3.2-vision (11B)」と「PaddleOCR」を採用し、高精度な文字認識とAIによる意味解釈・構造化を実現しています。 強固なインフラ基盤「HPE ProLiant DL380 Gen11」の採用

このニュースの出典と公開日時は?

出典:PR TIMES(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000025.000108940.html)。原文の公開日時:2026-10-27。