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半導体

自社モデルで動かすAI。

長年の研究開発が技術文書に眠り、言語をまたぐと検索できません。検索・アシスタント・コンテンツ生成をDifyに集約し、自社の内製モデル上でオーケストレーションします。戦略の核となるAIは社内に残します。

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本番環境に導入。

ある世界有数の半導体企業

従業員数約 58,000 名を擁する世界有数の半導体企業は、Dify Enterprise を Red Hat OpenShift AI 上に展開し、底層では自社開発の大規模言語モデルが動いています。

このアーキテクチャでは、Dify が外部ベンダーではなく自社モデルの上でオーケストレーションを行い、戦略の核となる AI 層を一貫して社内に置いています。

ユースケースは情報検索、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成にわたり、複数の言語・地域に対応しています。コーディング関連の作業は専用の開発ツールが別途担い、各ツールを最も得意な領域に集中させています。

事例の全文を読むグローバル半導体大手が Dify Enterprise で自社 LLM 上に AI を構築した方法
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  • 58,000

    名の従業員が一つのDifyプラットフォームを共有

  • 3

    種のユースケースがDifyで稼働(検索/アシスタント/コンテンツ生成)

  • 54

    拠点の研究開発センターの技術文書を、Dify上で横断検索

  • 10+

    言語を自動で翻訳・要約、マルチリージョン対応

出典:ある世界有数の半導体企業におけるDify導入事例

なぜ今、
この業界に AI が必要か

制約

半導体の研究開発や顧客エンジニアリングの現場には、膨大な社内ナレッジが蓄積されています。アプリケーションノート、マニュアル、データシート、顧客向け資料いずれも多言語・多地域で書かれ、読まれてきたものです。技術の意思決定は数年単位で動くため、プラットフォーム層はセルフホストでベンダーに縛られない構成が前提であり、サイクルごとに見直すものではありません。さらに近年は、研究開発の一環として独自の社内LLMに投資する企業も少なくありません。すると問いが変わりますAIプラットフォームは外部ベンダーを包む殻ではなく、すでに自社が持つモデルの上でオーケストレーションできるものでなければなりません。

AI の役割

この業界では、AIツールは一つの箱で完結せず、レイヤーで分かれます。コンテンツ・ナレッジ・アシスタント系の業務は一つのプラットフォームへ、コーディングのような開発者向けタスクは専用の開発ツールへ。Dify上では三つを担います。自社の内製LLMの上で検索・アシスタント・コンテンツ生成をオーケストレーションし、戦略の核となるAIとデータを社内に留めます。膨大な多言語の研究開発リポジトリを、エンジニアが実際に検索できる状態に変えます翻訳と要約は標準で組み込まれています。そしてプラットフォームチームが意図して境界を引き、それぞれのツールを最も得意な領域に専念させます。

よく見られるパターン

自社の内製LLM上でのオーケストレーション
独自の社内LLMを持つ企業は、Difyを外部ベンダーの殻としてではなく、そのモデルの上に重ねるオーケストレーション層として使います。戦略的なAI投資を社内に残したまま、オーケストレーションが本来もたらすものWorkflow、検索、agent、ガバナンスを、すでに信頼するインフラの上ですべて手にできます。
研究開発リポジトリ横断の検索
RAGとagentの組み合わせが、エンジニアにも顧客対応チームにも、アプリケーションノート・マニュアル・データシートといった大規模な技術リポジトリへの素早いアクセスをもたらします。翻訳と要約は標準装備のため、ある地域で書かれた文書が、別の地域からの問いに答えます。ナレッジが、検索できないフォルダに埋もれたままになることはありません。
コンテンツとコードのあいだの明確な境界
コンテンツ・ナレッジ・アシスタント系のユースケースはDifyで動かし、コーディング支援は専用の開発ツールに任せます。それぞれのツールが最も強い領域に留まり、その境界はプラットフォームチームが意図して管理します一つのツールが、想定されていない仕事へと際限なく広がるのを防ぎます。

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