生成AI研究用PC発売します

生成AI研究用PC発売します

生成AIパソコンのオンラインショップを開設いたしました。

https://shop.qualiteg.com/

AIやLLM(大規模言語モデル)の研究を開始する際、研究者や開発者が最初に直面する課題の一つが、適切なハードウェアの選定です。特に、この分野の研究用途では、単に高性能なコンピュータを選ぶだけでは不十分で、研究の目的や要求に応じた特化した構成が求められます。しかし、研究目的に合わせた適切なパソコンの構成を決定することは、多くの研究者や開発者にとって大きな挑戦です。

自作の選択肢もありますが、GPUとその周辺機器は高価で、選定をミスするととても高くついてしまいます。(そもそもそのケースにGPUがおさまるか、や、冷却性能、2枚以上挿す場合は、そもそもCPUやバス幅などまで考慮に入れる必要がありAIマシン初心者にとってはハードルが高いものとなります)

今回は、お求めやすく、130億パラメータクラスの LLM が快適に扱えるスペックのPCからラインナップしております。GPUは A4000 を1枚または2枚を搭載してモデルをご用意しております。

当社とPC販売店やHPC(高性能コンピューティング)販売店との最大の違いは、私たちが提供する充実したHW/SW統合技術サポートです。私たちはGPUハードウェアだけでなく、ソフトウェアスタックに深い知識と経験を持っており、特にLLMに関しては、当社の主力プロダクトである ChatStream(TM) の Express Edition(無償バンドル版)を同梱しています。これにより、お客様は箱を開けてすぐに、各種オープンソースのLLMを用いたストリーミングチャットの検証を始めることができます。面倒なインストール作業や複雑な設定の手間を省くことが可能です。

Meta社の Llama などより大規模なモデルにも対応できる Xeon アーキテクチャのGPU4枚挿し生成AIパソコン等もカスタム対応可能ですので、ご相談くださいませ。

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モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部
Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code を使っていると、ツール呼び出しの XML(<invoke> や <parameter>)が画面にそのまま表示されたり、実際にはコマンドや PR 作成が実行されていないのに「完了しました」と報告されたりして、動作がおかしくなることがあります。 そして、その呼び水となる文字列 court や course や count が出現します 本稿では、 この現象(本稿では「XML露出」と呼びます)を実ログから解説し、検知と対策をまとめました。 ● ● ●  claude-code — bash➜ ~/qualiteg-project claude> プロジェクト配下のストレージ使用量を調査します。court<invoke name="Bash">

By Qualiteg プロダクト開発部
AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

ここ数年で、サイバーセキュリティをめぐる議論の前提は大きく変わりました。かつての中心は「いかに侵入を防ぐか」でしたが、いまは攻撃側も防御側も、ともにAIを使い始めています。攻撃が機械の速度で自動化・大規模化する一方、防御も人手だけでは追いつかない領域に入りつつあります。本記事では、公開されている市場データをもとに、AI時代のセキュリティ市場を「どこが伸び、どこが重なり、どこに注意すべきか」という観点から整理します。 「AIとセキュリティ」には三つの市場がある 最初に、用語を整理しておきます。「AIセキュリティ」とひとくくりにすると分かりにくいのですが、実際には少なくとも三つの異なるテーマが同時に進んでいます。 この三つの違いは、「誰がAIを使うのか」と「何を守るのか」で考えると分かりやすくなります。 第一は、防御側がAIを使う「AIで守る」領域です。 攻撃者がAIを使っているかどうかにかかわらず、企業やセキュリティ事業者がAIを利用して、サイバー攻撃やインシデントを検知・分析・阻止します。大量のログやアラートの分析、脅威の優先順位付け、異常の検知、初動対応の支援などは、すでに

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム
Claude Opus 4.8 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 Opus 4.8 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5月に、AnthropicからClaude Opus 4.8がリリースされました。 そして、2026年6月には Fable5 /Mythos5がリリースされました。 しかし都合により現在(2026/6/18)は利用できないため、実質 Claude Opus 4.8 が一般人がつかえるClaudeシリーズの最上位モデルということになります。 そこで、今回は長く付き合うことになるかもしれない Opus 4.8 について徹底解説したいとおもいます。 Opus4.8は従来の4.7の延長線上にあるアップデートですが、「ベンチマークが少し上がった」では片付けられない変化を含んでいます。 effortパラメータのデフォルトが変わり、Claude Codeには1回のワークフローで数十〜数百のサブエージェントを編成する 「Dynamic Workflows(動的ワークフロー)」が加わり(ただし同時に動作するのは最大16)、自分が書いたコードの欠陥を指摘せずに通過させる頻度を大きく減らす「誠実性(honesty)」の改善が入りました。 つまり、4.7時代に組んだ運用や

By Qualiteg プロダクト開発部