２０２６年３月１５日作成
２０２６年５月２１日更新
各種GPB構築
はじめに
AAC社GPBはPythonで開発していますが、GPBというのは概念の名称なので、同等機能
を市販のAIアプリで構築することも想定しています。
ここではGPB概念をベースにAAC社GPB/Python版に加えて、市販アプリでのGPB実現に
ついてご説明させて戴きます。
尚、弊社は製造業のBPR等の業務コンサル、プロジェクト管理支援が主業であり、PLM、
生成AI、その他のソリューションも中立の立場であり、お客様の課題解決に必要な解決方
法をご紹介させて戴いています。
AIや生成AIもしかりですが、必要に応じて必要な課題解決方法をご提案させて戴くので、
不必要な場合は、その旨お伝えさせて戴きます。
[０] AAC社GPB概念図（２０１５年～）
先ずはGPB概念図です。
GPBはCLMを構築してLLMを選択してプロンプトへの最適回答を得る仕組です。
一般的にはRAGと言われる技術を使っています。
[1] AAC社GPBのPython版（２０２３年～）
Python版はChatGPTにサイドメニューと複数LLMを同時選択して実行するイメージです。
[２] AAC社GPBのDify版（２０２６年～）
別頁Dify版GPBからEnterprise版本格運用について
で述べて参ります。
[３] その他関連技術・注力製品（GPB実現想定）
・ LangChain
・ Flowise
・ Stack AI
・ Vellum AI
・ Lleverage
・ Dynamiq
[４] 進め方 （社内、受発注共通）
１ GPB概要説明
２ NDA締結
３ GPB理解（Q＆A含む）
４ RFP説明
５ 新GPBの提案書・見積作成＆合意
６ 契約
７ 実装・構築
８ 各種テスト（単体・結合・総合・運用）
９ ドキュメント整備
１０ 検収
※１ AAC社のPython版GPB、Dify版GPB、その他GPBの比較表も準備中です。
現時点では、ChatGPTの回答では総合評価でAAC社Python版GPBが一番高い
ものの、お客様導入時においてはメリット・デメリットがございます。