製造現場のAI活用はローカルが主流に！学習・推論から部署ごとの導入まで、多様な活用ニーズに応えるZシリーズ

製造業におけるAI活用が加速している。プロセッサーのAI処理性能がここ1～2年で飛躍的に高まり、ローカル環境で使える状況になりつつあることが後押ししている格好だ。高まるニーズに向けて、日本HPはAIの学習にも使えるトップエンドモデルから小規模拠点向けのモデルまで、多彩なワークステーション製品をそろえている。その特長や活用メリット、これからの時代の企業競争力を左右するローカルAI活用の在り方について紹介する。

※本掲載内容は2026年1月30日 『日経クロステック』 に掲載された記事広告を転載したものです

ローカル環境でのAI活用が製造業で当たり前に

製造業の現場で、日常的なワークフローの効率化・自動化や業務改革に生成AIを活用する動きが加速している。出張精算などのバックオフィス業務を効率化して、コア業務に使う時間を増やすといった汎用的な使い方から、海外向けの製品マニュアルや業務マニュアル、工場向け指示書の翻訳、役員に提出する書類のドラフト作成まで、広範な業務に用いられている。

「ある服飾メーカーでは、過去に制作したデザイン案を有効利用するためにAIを活用しています。膨大な画像から服の種類や配色を読み取りキーワード化することで、社員の写真検索を効率化しているのです」と日本HPの勝谷 裕史氏は紹介する。

このようなAIによる業務効率化を推進する際、従来は社内のPCからAI対応アプリケーションを使ってデータを入力し、クラウド環境でAI処理を実行する形態が一般的だった。しかし、ここ1～2年でプロセッサーのAI処理性能が飛躍的に向上。ローカルにインフラを構築し、処理を実行できる状況が整ってきた。

また、特に製造業は、設計・開発に関わる機密情報を多く有しており、それがSaaS型のAIサービスを使う上でのネックになっていた。著作権絡みのリスクを抑えるために、AIがインターネットから収集する“出どころの分からないデータ”を社内に入れたくないという声もある。「ローカル環境であればこのような懸念も不要になります。製造業では、いまや『ローカルでなければダメだ』というお客様のほうが多いくらいの印象です」と勝谷氏は言う。

AI推論用途においてはGPUサーバーに匹敵する性能を、価格を抑えて提供するZ8 Fury

このような最新のニーズに見合うデスクトップ型ワークステーションとして、日本HPが提供するのが「Zシリーズ」だ。エントリーからトップエンドまで十数機種をそろえて、ユーザーの多様な使い方に応える（図1）。

図1 デスクトップ型ワークステーション「Zシリーズ」ラインアップ（2025年12月現在）

ラインアップの最上位機種が「HP Z8 Fury G5 Workstation」（以下、Z8 Fury）である。インテル製のサーバー用CPU「Xeon®」、エヌビディア製GPU「RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition」を搭載したタワー型モデル。AI処理性能が3511TOPSのGPUを最大4枚、GPUメモリーは最大384GBを実装でき、最大14,044 TOPS（※理論値、演算精度・モデルに依存）の高速処理が可能だ。

サーバーとしての使用にも応えるため、全社でリソースを共有して高度なAI推論処理を実行するといった用途でも使える。実際、社内Webサーバー経由でデータの入出力を行い、AI処理をZ8 Furyで行っているユーザー企業があるという。また、Z8 FuryにLinuxOSをインストールしてGPUサーバーを構築し、社内で用意した10Gbps程度のLANを経由してリソースを共同利用するケースもあるそうだ。GPU1枚で導入し、ユーザーや用途の増加に合わせてGPUを増設するといった使い方もできるだろう。

「GPU4枚を駆動するため、合計2250Wの電源容量を確保しています。100V電源2系統で動作するのでサーバールームでなくても設置できます」と同社の大橋 秀樹氏は説明する。

なお、AIによる推論の速度はGPUの処理性能にほぼ比例するが、AIアプリケーションの利用開始時にはSSDにダウンロードしたAIモデルをGPUに読み込ませる必要がある。その際、重要になるのがCPUの性能だ。CPU性能が高いほど、データ処理開始までの時間を短縮できる。また、単純な行列計算を繰り返す作業はGPUが強みとするところだが、その結果を合成したり、命令セットとして処理したりする際にはCPUの性能が必須になる。

「インテル製マルチコアCPUを搭載したZ8 Furyであれば、AIモデルの読み込み、複雑な命令セットの並列処理のいずれも高速に実行できます。全体の処理時間を大きく短縮できるでしょう」と大橋氏は言う。

さらに、GPU、CPUの性能を引き出す上で重要なのが冷却だ。Z8 Furyは、筐体内に20個以上の温度センサーを配置し、必要な箇所のみファンを回すなどの効率的な排熱機構を備えている。これにより、学習や解析などでGPUを長時間フル稼働させるといった場合にも、性能を維持することが可能だという。「静音ファンを採用し、回転数も最適化することで通常会話程度の静音性（約60dB）も実現しています」と大橋氏は続ける。

部署ごと、用途ごとのAI活用にも好適なZ2

もう1つ注目したいのが、エントリーモデルの「HP Z2 Tower G1i Workstation」（以下、Z2）である。こちらは「インテル® Core™ Ultra 9 プロセッサー」をオーバークロックして処理性能を高めたクライアント用プロセッサーを搭載。今回の取材では、GPUにGeForce RTX™ 5090を1枚搭載したモデルが使用された（図2）。

図2 HP Z8 Fury G5 Workstation （左）／HP Z2 Tower G1i Workstation（右）の内部機構

「電源容量が1200Wなので、ハイエンドの高速GPUに交換して用途の幅を広げることもできます。ユースケースとしては、本社の個別部署や地方拠点ごとの、領域特化型の言語モデル活用などに向いたものといえるでしょう。Z8 Furyが全社で1台なら、Z2は目的ごとに1台を使えるイメージです」（大橋氏）

加えて、より高度かつ高効率なAI活用を目指す場合はクラウドを併用することも視野に入れたい。ローカル環境で高速AI処理を運用すると、クラウドサービスの月額料金を抑えられる半面、電力使用量が増加する。電気料金の負担が高くなるほか、そもそも建屋の電力のキャパシティが制約になる場合もあるだろう。「AI活用の目的や内容、データの機密性などとの兼ね合いで、ハイブリッドな環境を構築することが現実解になると思います」と勝谷氏は述べる。

知見の蓄積によって製品納入までの期間を短縮

日本HPはワークステーションのユーザーを対象に、AIの導入支援を含めた手厚いサポートも提供している。エンジニアが直接電話を受けるサポート窓口を用意し、ハードウエアの故障からアプリケーションのエラーまで広範なトラブルに対応。大規模に導入する顧客には、不具合や故障に最長5年間対応する有償サポートも用意している。

また、導入前のフェーズでもユーザー企業が想定する用途や導入規模の実現可能性をPoC（概念実証）で検証し、その結果を踏まえて選定機種の仕様検討をサポートするといったサービスを提供可能だという。

「多くのお客様を支援する過程で、当社も、当社のパートナー企業も知見を蓄積してきました。それを生かすことで、PoCのフェーズは短縮できるようになっています。その結果、これまで1年弱かかっていたお客様への製品納入も、現在は半年程度で実現できています」と勝谷氏。日本HPと取り組むことで、AI活用プロジェクトを速やかにスタートすることが可能だ。

ローカル環境でのAI活用ニーズは、製造業以外の業界・業種でも今後ますます高まっていくだろう。建設、医療、教育そして自治体の現場などでも、業務の効率化・高度化に役立てるユースケースが登場しつつある。HPのZシリーズワークステーションは、そのようなニーズに幅広く応える強力なソリューションといえる。

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