メタリンク株式会社
(MetaLinc K.K.)

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PLM関連テクノロジーリファレンス – 私的参照サイト (備忘録)

 　普段、必要に応じて参照しているあるいは参照した各社サイトについて、私的備忘録をしてリストしました。尚、固有の企業を宣伝するものではありません。

AI LLM データを学習する上で日本語圏と英語圏の格差 (@20251205)

Google AI による概要 By「ai llm データを学習する上で日本語圏と英語圏の格差」

AIのLLM（大規模言語モデル）の学習データにおいて、日本語圏と英語圏にはデータの「量」と「質」の両面で圧倒的な格差が存在します。これにより、英語ベースのモデルの方が一般的に高い推論精度と思考の質を示す傾向があります。
格差の主な要因
  • 学習データの「量」の格差:
    • インターネット上のデジタルデータの総量として、英語のデータセットが圧倒的に多く存在します。これは、AI企業がウェブからデータを抽出する際に最も主要な言語となるためです。
    • 日本語のデータ量は少なく、これが日本語LLMの性能を制限する大きな要因となっています。
  • 学習データの「質」の格差:
    • 英語圏のデータは、多様な話題や社会経済的背景を反映したものが豊富に集まりやすいです。
    • 一方、日本語の学習データは、特定の情報源に偏ったり、機械翻訳されたコンテンツが含まれたりする可能性があり、真正性や文化固有の文脈での性能が制限されることがあります。
  • 言語特性の違いと「トークン化」の非効率性:
    • LLMはテキストを「トークン」という単位に分割して処理しますが、日本語は英語に比べて情報密度が低いという言語特性があります。また、日本語の複雑な文字体系（漢字、ひらがな、カタカナ）は、トークン化の効率を低下させ、同じ情報量を処理するためにより多くのトークンを必要とすることがあります。これにより、処理コストと計算負荷が増加します。
  • 研究開発のリソースと文化的な偏り:
    • 多くの主要なLLMは、まず英語を主要言語として開発され、英語圏の文化的背景や考え方（RLHFにおけるバイアス）を強く反映して設計される傾向があります。
    • 英語以外の言語では、ローカルなデータを用いた追加学習や、言語固有の研究開発リソースが不足しがちです。

結果としての影響

これらの格差により、グローバルモデルの日本語での応答は、情報不足による「知識の抜け落ち」や「誤った補完（ハルシネーション）」が発生しやすくなります。一方で、日本の研究機関や企業は、日本語の特性に合わせた独自のモデル（例: Swallow）や効率的なトークナイザーを開発し、この格差を埋める努力を続けています。

Google Search – 一般サイト参照

Google AI による概要 By 「ai llm disparity between japanese speaking area and english speaking area abput learning data」

There is a significant disparity in Large Language Model (LLM) performance and development between English-speaking and Japanese-speaking areas, primarily due to the vast imbalance in the volume and quality of available training data. English has a much larger digital footprint, resulting in more robust, culturally attuned AI models, while Japanese faces challenges inherent to a “low-resource” language in the context of global AI development.

Key Disparities

  • Data Volume and Quality: English text makes up a disproportionately large percentage of the internet data used to train major LLMs (around 44% of datasets like Common Crawl), whereas Japanese accounts for a much smaller fraction (around 4.9%). This abundance of English data ensures a richer, more diverse, and contextually varied dataset for model training, leading to higher performance.
  • Performance Gaps: General-purpose LLMs perform better in English than in Japanese. Performance disparities manifest in various tasks; models may struggle with linguistic phenomena unique to Japanese, complex reasoning, or domain-specific knowledge queries in Japanese compared to English.
  • Cultural Bias: AI models trained predominantly on English data often embed Western cultural values and assumptions, which may not align with Japanese cultural contexts. This can lead to outputs that are unnatural, culturally inappropriate, or less useful for Japanese users.
  • Linguistic Complexity: Japanese has unique grammatical structures, a high degree of context dependency, and a complex writing system (hiragana, katakana, kanji). These features make developing NLP applications more complex compared to English, which uses a more regular, alphabet-based system.
  • Prompting Efficiency: English has been found to be approximately two times more efficient for prompting current LLMs compared to CJK (Chinese, Japanese, and Korean) languages, meaning users get better results with fewer tokens

Efforts to Bridge the Gap

To address these disparities, researchers and developers in Japan are pursuing several strategies:
  • Local LLMs: There is an increased focus on developing and fine-tuning Japanese-specific LLMs (e.g., the Japanese version of ChatGPT or models like “ELYZA”) using curated Japanese datasets to better capture the nuances of the language and culture.
  • Advanced Techniques: Researchers are exploring techniques such as fine-tuning with limited data (e.g., using Low-Rank Adaptation (LoRA)), transfer learning, and data augmentation to improve performance without needing a massive ground-up corpus.
  • Community-Driven Data Collection: Efforts are underway to create more representative data sets in collaboration with local communities, ensuring data quality, cultural relevance, and addressing data ownership issues.
Overall, while there is a significant data disparity leading to a performance gap, dedicated efforts are being made to develop more equitable and effective AI solutions for Japanese speakers.

Google Search – 一般サイト参照

"デジタルスレッド どのように繋ぐのか？” (@20251130)

Google AI による概要

デジタルスレッドを構築するには、製品のライフサイクル全体に関わるデータを、ITシステムや部署の壁を越えて一元的に連携させるプロセスが必要です。特定の技術を導入するだけでなく、情報共有の仕組みを根本から構築することが重要です。
デジタルスレッドを繋ぐ基本的なステップは、以下の通りです。

1. 接続対象のデータとシステムを特定する

デジタルスレッドの目的は、製品のライフサイクル全体を可視化することです。最初に、どの工程の、どのシステムにある、どのデータを接続すべきかを洗い出します。
  • 設計データ： CAD（コンピューター支援設計）ツールで作成された3Dモデル、図面、仕様書など。
  • 製造データ： 生産設備やIoTセンサーから収集される稼働データ、製造指示書、品質検査記録など。
  • サプライチェーンデータ： 部品サプライヤー情報、在庫管理、物流追跡データなど。
  • サービス・保守データ： メンテナンス履歴、顧客からのフィードバック、修理記録など。

2. データ連携基盤を構築する

各システムから発生するデータを集約・連携するための基盤を構築します。製品ライフサイクル管理（PLM）システムがこの中核を担うことが多く、PLMが設計情報や製造プロセスを一元管理し、他のシステムと連携します。
  • データの標準化： 各システムで異なる形式のデータを、共通のデータモデルに変換します。
  • API連携： 各システム間のデータ連携にAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を利用します。
  • クラウド活用： 柔軟なデータ連携と拡張性を持たせるため、クラウド環境を活用します。

3. デジタルツインを活用する

デジタルスレッドによって集約されたデータをもとに、現実の製品や設備をデジタル空間に再現した「デジタルツイン」を作成します。デジタルツインは、デジタルスレッドのデータを活用し、シミュレーションや分析を可能にします。
  • デジタルツインの作成： 製品の3DモデルやIoTデータなど、デジタルスレッド上の情報を組み合わせてデジタルツインを構築します。
  • シミュレーションと分析： デジタルツイン上で性能予測や故障シミュレーションを行い、設計改善や製造プロセスの最適化に役立てます。

4. フィードバックループを構築する

デジタルスレッドは一方通行のデータの流れではありません。製品の運用・保守段階で得られたデータを設計部門へフィードバックすることで、製品の改善につなげる「フィードバックループ」が重要です。
  • リアルタイムデータの活用： 顧客からのフィードバックや保守履歴をデジタルスレッドを通じて設計部門に共有します。
  • 設計変更への反映： 現場の声を活かした製品改善を迅速に行えるようになります。

5. 組織文化の変革を推進する

部門間の壁を取り払い、全社でデータを共有・活用する文化を醸成します。
  • 全社的な意識改革： デジタルスレッドの重要性を浸透させ、全従業員が当事者意識を持ってデータ活用に取り組む環境を整えます。
  • 部門横断チームの結成： デジタルスレッドの設計から運用までを担う、部門横断型のチームを設置します。
デジタルスレッドをどのように構築すべきかは、企業の規模や目的によって異なります。まずは、特定の製品ライフサイクルに着目し、小さく始めて徐々に範囲を広げていく方法が効果的です。詳細な導入ステップについては、PTCのデジタルスレッド戦略ブログなども参考にしてください。

Google Search：一般サイト参照

What is MODSIM? (@20251126)

Google Search：一般サイト参照

BOM – “engineering BOM data model” by Google (@20251107)

Google Search：一般サイト参照

データ統合 & オントロジー (@20250711)

Google Search：一般サイト参照

20250711 Original
20251107 Added
20251129 Reforamtted
20251130 Added