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（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。あわせて、その検証プロセスや性能成果をまとめたテクニカルホワイトペーパーを公開しました。

完全オフライン環境でのAI-OCR移植とシステム構成

卸売業界では、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情報を入力する業務が常態化しており、人件費と時間の消費が課題となっていました。一方で、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、デジタル化の障壁となっていました。

この課題に対し、株式会社スクーティーはクラウド環境で提供している商品カタログデータ抽出向けAI-OCRサービス「SCUTI AI-OCR」をオンプレミス環境に移植し、検証を行いました。システムにはMeta社のマルチモーダル大規模言語モデル「Llama3.2-vision (11B)」と「PaddleOCR」が採用されています。また、ハードウェアには「HPE ProLiant DL380 Gen11」と汎用万能型GPUのNVIDIA L40Sを採用し、シリコンルートオブトラスト（Silicon Root of Trust）をはじめとするセキュリティ機能を備えることで、外部ネットワークから遮断された環境を担保しています。

処理速度は約13秒を記録、クラウド版を上回る性能

検証の結果、シンプルなレイアウトのカタログにおいて94.45%の精度を達成し、クラウド版（GPT-4o利用：96.53%）に迫る結果となりました。処理速度の面では1ページあたりの処理時間が約13秒を記録し、クラウド版の約30秒を上回るパフォーマンスを示しました。

さらに、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することが確認されました。

公開されたテクニカルホワイトペーパーには、以下の技術情報や検証データが掲載されています。

• 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

あわせて、電子部品商社における多言語カタログの日本語化と構造化データ抽出、化学品商社での安全データシート（SDS）の読み取り、食品商社でのアレルゲン情報の抽出、総合物流業の手書き入出庫伝票の自動処理といったユースケースが挙げられています。株式会社スクーティーは今後、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の支援を行っていく方針です。

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
• 本社：岡山県岡山市南区山田2117-3
• 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
• 設立：2015年11月
• 公式WEBサイト：https://www.scuti.jp/
• お問い合わせ先：https://www.scuti.jp/contact.html

本記事は株式会社スクーティーの発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

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