ChatStream α1(プレビュー)提供のお知らせ

ChatStream α1(プレビュー)提供のお知らせ

株式会社 Qualiteg は LLMアプリケーション開発ツールキット ChatStream™ のαプレビュー版の提供を開始いたしました。

ChatStream™ とは 高品質な商用 LLM アプリケーションを簡単に構築できる Python ライブラリです。

Web フロントエンド(チャットUI) と 推論実行サーバーソフトウェア で構成されており、追加のソフトウェア開発をせずに ChatStream™ だけで LLM アプリケーションを実現することができます。

また、頭脳となる LLM には HuggingFace 等で提供されているオープンソースLLMを使用することができます。(ChatGPT等のAPIをつなぎこむことも可能です)。

2023年9月 現在は、 Pythonのライブラリ として AGPL および 商用ライセンスで提供しています。

以下サイトよりオンラインデモをご体験ください!

https://chatstream.net

このデモのようなアプリケーションをほぼノーコードで作成することができます。

ChatStreamは本格的な商用用途に向けて設計されており、以下のような特長を持っております

ChatStream の特長

  1. 高いUXを実現したチャットUI

    1. ChatGPTライクなユーザーインタフェースで迷わない
    2. マルチモーダルに対応した柔軟なチャットUI設計
  2. 短TATで高性能・高品質なチャットアプリを構築可能

    1. コマンド1つでインストール
    2. ローコード。数行のコードで本格的なLLM対話チャットを構築可能
  3. 高負荷設計

    1. 非同期文章生成処理により多ユーザー同時アクセスにも安定した応答
    2. 多ノード構成によりスケールアウトが容易
  4. 柔軟な動作環境(特定の環境に依存しない)

    1. Llama、RedpajamaIncite、Rinna など主要なLLM対応の動確済
    2. 各種ユーザー認証機構に柔軟に対応できる設計
    3. オンプレおよび各種クラウドプラットフォームに対応
    4. 推論実行はCPUおよびNVIDIA製 GPU (マルチGPUも可)対応
  5. 高UXなアプリ開発を加速化

    1. カスタマイズ可能なUIプリセットを豊富に準備
    2. LLM出力適正化を行う開発支援機能

動作環境は以下のとおりです。
(標準的な Python + NVIDIA GPU 環境で動作いたします)

動作環境

  • Python

    • Python 3.10 ~
    • Pytorch
  • GPU

    • NVIDIA CUDA 11.7 対応 GPU
  • 負荷分散

    • マルチGPUスケールアウト対応
    • マルチノードスケールアウト対応
    • リクエストキューイングによる負荷コントロール
  • OS

    • Linux
    • Windows Server
  • API

    • LLM の API 化に対応
  • 暗号化(TLS/SSL)

    • 対応
  • ユーザー認証

    • OAuthによる認証
    • メール認証
    • (他、独自認証に対応可能)

サポート

  • 豊富な日本語ドキュメント
  • 手厚いサポート
    • フルスクラッチ開発であるため、すみずみまで知り尽くしたエンジニアによるハンズオンサポートを英語・日本語にて提供
    • 時差なく、日本のワーキングタイムにサポート対応

次回以降、ビジネス面、技術面についてより詳しくご紹介してまいります!


株式会社Qualitegでは、 生成AIを活用した貴社課題解決、ChatStream 基盤とした LLM アプリケーション構築、PoCのコンサルティング、ご支援を行っております。

ご相談・ご用命は当社営業担当または以下コンタクトにてお問合せください。

https://qualiteg.com/contact


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PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない

PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない

こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です! 本日は、PII( Personally Identifiable Information→個人情報)の非識別化に関する内容を解説いたします。 当社ではこれまで、高精度なPII検出技術やLLM利用時の段階的PIIマスキング、PII検出のテスト設計など、個人情報検出とAIセキュリティに関する技術解説をお届けしてきました。 現在、当社では、PII検出マスキング技術「PII-FIエンジン」と、それを活用したPIIのマスキング・非識別化サービス「PII-FI Scan」「PII-FI API」を開発・提供しています。 本記事では、「PIIを検出したあと、それをどう書き換えるか」の設計原則を、1つの例文を試金石にして、私たちが実際のプロダクトで採用している整理をご紹介します。 先にことわっておきますと、本記事でいう「非識別化(de-identification)」は、文書やログを安全に共有・分析するための技術的な加工(個人を特定できないように加工する処理)のお話です。 個人情報保護法上の「仮名加工情報」「匿名加工情報」に該当することを

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg AIセキュリティチーム
日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(7月10日版)

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(7月10日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2026/7/10版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2026/3/6 版の分析レポート を公開しましたが、 約4か月ぶりとなる今回も、上位勢の顔ぶれが大きく入れ替わる激動の回となりました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。汎用的言語性能(GLP)とアラインメント(ALT)の2軸で構成され、翻訳・要約・推論・コーディングから毒性・バイアス・真実性まで、幅広い観点をカバーしているのが特徴です。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。まず、今回の3大トピックを先にご紹介します。 * Claude Opus 4.8がリーダーボード史上初の総合スコア0.8

By Qualiteg プロダクト開発部
Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

こんにちは! 2026年6月に登場した Claude Fable 5 は、公開直後の輸出規制による一時停止、グローバル再展開、そしてサブスクリプション枠からの離脱と、わずか1か月でめまぐるしい動きを見せています。 当ブログでもその時々の状況を追ってきました。 まず全体像は ついに一般公開、Claude Mythos 5 / Fable 5 を実務視点で読み解く で、公開直後の停止騒動は 公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5 をめぐる米政府指令が示した、AI の新しい可用性リスク で、料金と今後の見通しは Claude Fable 5 はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通し で扱っています。 本記事は、それらを踏まえた「実務で使うための決定版ガイド」です。 とくに 2026年7月12日(日本時間7月13日)を境にサブスクリプション枠から外れ、使用クレジットを有効化しないと使えなくなる (この期限は当初2026年7月7日とされていましたが、のちに5日間延長されて7月12日になりました。

By Qualiteg プロダクト開発部
AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

こんにちは! 前回の記事では、AI時代のデータ漏洩防止における技術的な基礎として、HTTPSインターセプトの仕組みと限界について詳しく解説しました。プロキシサーバーによるSSL/TLS通信の復号化、中間CA証明書の運用、そして証明書ピンニングという技術的制約まで、企業がWeb通信を監視する際の技術的な現実を明らかにしました。 しかし、これらのプロキシ技術は、実は既存のDLP製品でも広く採用されている一般的な手法です。メール監視、ファイル転送の制御、Webアクセスの監査など、従来型のデータ漏洩防止においても、HTTPSインターセプトは中核的な役割を果たしてきました。 では、なぜAI時代において新たにDLPを考え直す必要があるのでしょうか。 前回にひきつづき、従来型DLPでは対応できないAI固有の課題と、AI-DLPとして新たに考慮すべき要素に焦点を当て、より本質的な議論を展開していきます。 1. AI時代が要求する新たなDLP要件 従来のDLP製品は、クレジットカード番号や社会保障番号といった定型的なパターンの検出において優れた実績を持っています。これらの技術は今後も重要な

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング