In-Lab LLM Base
ライフサイエンス向け「研究室内完結型」オンプレAI
In-Lab LLM Base
LLM運用が研究室や病院内の閉域サーバーで完結。
ゲノムや診療情報などの高機密データを外部に出すことなく、対話ベースによる解析のサポートが実現します。
仮説生成、解析コードの自動生成、結果解釈までを一貫支援。
研究サイクルの短縮と運用リスクの低減を同時に実現する環境を提供します。
About
In-Lab LLM Base
ライフサイエンス分野におけるAI開発を専門とする株式会社ヒューマノーム研究所と共同で、ライフサイエンス分野に特化した研究室内完結型AI解析プラットフォーム「In-Lab LLM Base」を提供開始します。
本サービスは、研究開発の現場に、ChatGPT相当の対話性能を持つgpt-ossを完全オフライン環境で提供します。これにより遺伝情報、診療情報、最新の実験仮説など、極めて機密性の高い情報を研究室外に出すことなく例えば遺伝子変異位置による関連論文の調査や、実験データを直接入力することによる類似研究との比較などの解析を安全に実行することが可能となり、研究のスピードアップに寄与します。
![](https://ferret-one.akamaized.net/resized_images/68e8978784043220d0ed6938/original.{"image_content_type"=>"png"}?utime=1760073607)
Background
背景
クラウド型LLMには、入力データが学習に使われる可能性や外部漏洩リスクがあり、特に遺伝情報・診療情報・創薬研究データを扱う分野では導入が困難でした。しかし、オープンウェイトモデル「gpt-oss」の登場により、研究室内完結型サーバーで高性能LLMを安全に運用する選択肢が現実的となりました。
生成AIの急速な発展は、あらゆる研究分野において飛躍的に生産性を向上させ、科学研究の在り方そのものを変革しようとしています。現在、日本政府はAI for Scienceによる先進国の地位を確立すべく、プロジェクト型・チャレンジ型の両輪で科学研究革新プログラムを開始しました。
一方、ソブリンAIやデータ主権の考え方が勃興し、自ら獲得した生物全般の研究データは自分達で管理し解析しようという攻めの時代に発展しつつあります。研究者には、自前の解析基盤と自前データAI解析を統合して整備することが求められています。
本製品は、ヒューマノーム研究所のAI開発力とナベインターナショナルのインフラ構築技術を融合し、ライフサイエンス研究を加速するソリューションとして「In-Lab LLMスターターキット」に続き「In-Lab LLM Base」を開発しました。
Benefits
AI対話で完結する解析環境
生成AIを用いた論文要約や、統計解析のコード生成は、すでに研究現場で急速に普及しつつあります。しかしこれまでは、機密性の高い生データを外部クラウドに入力することが難しく、活用場面が限られていました。
「In-Lab LLM スターターキット」を導入することで、研究者は閉域環境のブラウザから生データを直接入力し、まるでChatGPTに話しかけるように仮説生成や解析を進めることができます。
これにより、以下のようなシームレスで高速な研究開発サイクルを実現します。
仮説の立案
研究データを入力すると新たな仮説を提示。In-Lab LLMが次の質問を提示することで、対話を通じたアイデアの深化と検証ポイントの明確化を実現。
解析コードの
自動生成
立案した仮説検証に必要な解析パイプライン（スクリプト、コマンド等）を対話形式で生成。
即時実行と
結果の解釈
生成したコードをその場で実行。エラー解決や結果の解釈は In-Lab LLMに相談可能。結果要約や、次のアクション提案も行うため、試行錯誤のサイクルが大幅に短縮。
![](https://ferret-one.akamaized.net/resized_images/68bfd4c463c4430a2c8a2ae4/original.{"image_content_type"=>"png"}?utime=1757402308)
Features
In-Lab LLM Baseの特長
従来の構成を刷新し、GPUメモリ容量に基づいた3つのグレード（N96 / N48 / N24）を展開。大規模言語モデルの運用に最適化された最新アーキテクチャを採用しています。研究室独自のLLM・解析環境も拡張可能です。
完全独立型のセキュア環境
ゲノムデータや臨床データなど、機密性の高い情報を外部に出すことなく安全に扱えます。
外部クラウドに依存せず、研究室内完結型の専用サーバー上で稼働します。
予算規模と研究目的に応じたグレード展開
最新のNVIDIA Blackwell世代GPUを全面的に採用し、N96（96GB）、N48（48GB）、N24（24GB）をラインナップ。仮説の立案と深化、解析コードの自動生成、研究アイデアの整理などを、研究室内で安心して行えます。
ブラウザ経由で手軽に利用
ヒューマノーム研究所が整備したDockerコンテナ環境を標準搭載。研究室単位で導入可能で、メンバー全員がブラウザ経由で利用できます。
利用者ごとにアカウントを追加購入する必要がなく、研究室の規模に応じて柔軟に活用できます。
操作画面イメージ図
Lineup
製品仕様
予算規模や研究目的に応じて選択できる3つの仕様をご用意しました。
In-Lab LLM Base
N96
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q（96GB） 使用
In-Lab LLM Base
N48
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell（48GB） 使用
In-Lab LLM Base
N24
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell（24GB） 使用
共通ソフトウェア・設定
- OS：Linux（構築済）
- LLM環境：gpt-oss-20b、Ollama + OpenUI、ヒューマノーム社提供Dockerコンテナ
- 開発・可視化：CUDA、Python、機械学習ライブラリ、ナベ インターナショナル標準ライフサイエンス系解析ソフトウェア（※ご希望の場合）
オプション
- RAG構築サポート：研究室内の文書や解析データを取り込み、研究特有の知識を活かした応答を可能に。設計から日常的な運用支援まで、現場に即したサポートを提供します。
- ファインチューニング支援：研究目的に最適化した独自LLMを構築。生成AIモデル開発の実績をもつヒューマノーム研究所が、独自モデルのファインチューニングまでサポートします。
- ハードウェア仕様拡張：計算資源やストレージの増強など、研究の規模や進展に応じた環境を整備。解析ツール群の追加、より高性能な gpt-oss-120bの実装、AlphaFold 2を含めたバイオインフォマティクスツールとの連携環境の整備にも対応します。
Contacts
お問い合わせ
研究で利用されるバイオインフォマティクスツールとの連携や、より大規模な解析への対応についてもお問い合わせください。
株式会社ヒューマノーム研究所
株式会社ナベ インターナショナル
