ライオン、AWS協力で自社生成AI「LION LLM」開発を開始　製造現場の知見をAI化

2025年10月8日、ライオン株式会社はアマゾン ウェブ サービス ジャパン（AWSジャパン）の協力を受け、独自の大規模言語モデル「LION LLM」の開発に着手したと発表した。
長年蓄積した研究開発データを活用し、ものづくり領域における暗黙知の継承とDX推進を図る。

ライオン、独自LLMで研究知見を学習　AWS支援のもと開発基盤を構築

ライオンは、2030年を見据えた経営ビジョン「次世代ヘルスケアのリーディングカンパニーへ」の実現に向け、デジタル領域の中核テーマとして「ものづくりDX」を推進している。
今回、AWSジャパンの生成AI実用化推進プログラムを通じた協力を受け、自社特化の大規模言語モデル「LION LLM」の開発を開始した。

2025年4月からAWSによる技術支援およびクレジット提供を受け、内製の学習環境を整備した。
研究報告書や製品組成情報、品質評価データなど数十年分の社内知見を追加学習データとして投入。基盤技術にはAWS ParallelCluster（※）とNVIDIAのMegatron-LMを用い、Qwen 2.5-7Bモデルをベースに構築した。
複数GPUを分散連携させた学習環境により、膨大なデータを効率的に処理し、過去の研究成果を統合した回答を生成できることを確認している。
初期フェーズの成果として、既存ツールと比較して回答内容の網羅性が大幅に向上したと社内で評価された。

今後はデータ構造化の精度向上を進め、非構造的な社内資料も学習対象に拡大する予定である。

※AWS ParallelCluster：AWSが提供する高性能コンピューティング環境の管理ツール。多数のGPUを効率的に連携させ、大規模AI学習を実現する仕組み。

生成AIが変える知識継承の形　内製化で競争優位を確立できるか

ライオンの「LION LLM」開発は、製造業におけるAI活用の新たな段階を示す取り組みといえる。
熟練技術者の退職で失われつつある暗黙知をAIに学習させることで、企業の知識資産をデジタル上で再利用できる体制を整えた点は大きい。
AWSの支援を受けながらも内製化を進めたことにより、セキュリティと独自性の両立を図れるのも強みと言える。

一方で、専門領域に特化したLLM開発は継続的なデータ更新と精度検証を要し、運用コストの増大が避けられない。
AIモデルの構築には高度な人材確保も不可欠であり、開発体制の維持が課題となる可能性がある。それでも、企業独自の知見を再活用できる環境を整えれば、製品開発のスピードと品質が両立する「知識駆動型ものづくり」への転換が進むだろう。
ライオンの取り組みは、生成AIを活用した製造業DXの実証モデルとして、他社にも波及する可能性が高いとみられる。