はじめに
エネルギー業界が直面する課題の一つに、膨大で複雑な掘削データの効率的な処理と活用があります。Infosysは、AWSのマネージド生成AIサービスであるAmazon Bedrockを用いて、石油・ガス業界に革新をもたらすソリューションを構築しました。本記事では、その取り組みと技術的背景、そして業界への影響について詳しく解説します。
掘削データの課題
石油・ガスの掘削では、掘削記録(日報)、掘削パラメータ、地質構造、作業記録など、膨大かつ非構造的なデータが日々生成されます。これらはPDFや画像形式など多様で、検索や分析が困難でした。通常、エンジニアは時間をかけてこれらの情報を探し、洞察を得る必要があります。
Amazon Bedrockによる解決アプローチ
InfosysはAmazon Bedrock上で生成AIソリューションを構築し、非構造データを素早く構造化・要約・検索可能とする仕組みを実現しました。使用された主なコンポーネントは以下のとおりです：
- Amazon Bedrock：Anthropic ClaudeなどのファウンデーションモデルをAPI経由で使用可能。インフラ管理が不要。
- Pinecone：ベクトルデータベース。埋め込みデータの保存と検索に使用。
- LangChain：言語モデル連携のアーキテクチャとして利用され、RAG（検索強化生成）を実装。
ユーザー体験の最適化
ソリューションでは、ユーザーがPDFファイルなどをアップロードすると、LangChainにより情報が分割・埋め込み化され、Pineconeへ保存されます。ユーザーの質問に対しては、ベクトル検索で関連情報が抽出され、Amazon Bedrockで生成された回答が提示されます。これにより、エンジニアの情報探索時間が大幅に短縮されます。
RAG（検索強化生成）の魅力
Infosysが採用したRAG手法は、特定の業界ドメインで活躍する生成AIに必要不可欠です。一般的な大規模言語モデルが持たないドメイン知識を、社内文書や業界特有文献から補強することで、より信頼性の高い応答を得られるようになります。これにより、ヒューマンエラーの阻止や、熟練者のノウハウ継承にも効果的です。
企業と現場に与えるインパクト
このアプローチによって、掘削現場における意思決定の迅速化、トラブル発生時の対応の効率化、そしてトレーニングコストの削減といった恩恵がもたらされました。情報を必要とする人に、正確で文脈に沿った形で提供できることは、業務の質を大きく向上させます。
セキュリティとガバナンスにも配慮
生成AIの導入においては、機密データの取り扱いや運用モデルの一貫性も重要です。Amazon Bedrockのようなマネージドサービスは、セキュリティとコンプライアンスの観点からも安心して利用できる環境を提供しており、企業のガバナンスポリシーに対応しやすいのが特徴です。
今後の展望
今後、Infosysはこのアプローチを石油・エネルギー業界以外にも展開し、さまざまな業界で類似の問題解決に活用していくことを視野に入れています。また、企業ごとのカスタムデータを活かしたより高度な分析や予測も可能となり、生成AI基盤はさらに強固なものとなっていくでしょう。
まとめ
InfosysがAmazon Bedrockを中心に構築した生成AIソリューションは、エネルギー業界のデジタル変革において大きな一歩と言えます。生成AIとRAGの組み合わせにより、企業は自社ドメインに即した迅速で正確な意思決定を支えるツールを手に入れることができます。今後の応用にますます期待が高まります。
