JID 2025 に出展いたしました

JID 2025 に出展いたしました

こんにちは!

2025年2月28日(金)に浜離宮となりにあるベルサール汐留にて開催された JID 2025 by ASCII STARTUP に出展してまいりました。

当社からは、AIアバター動画生成ソリューションMotionVox™を中心に出展させていただきました。

JID2025 出展概要記事はこちらです

当ブースにお立ち寄りいただいた皆様、ご商談いただいたお客様各位、また開催に尽力いただいたASCIIさま、スポンサーさま誠にありがとうございました!

当社はお客様と一対一で丁寧にご説明するスタイルをとっており、当日は最新のフィーチャーに関するご紹介およびデモンストレーションを行わせていただきましたが、混雑時にご対応できなかったお客様も多くいらっしゃり、この点たいへん失礼いたしました。今後改善してまいります!

デモンストレーションのご要望や、ご商談につきましてはお気軽に当社までご連絡くださいますようよろしくお願い申し上げます。

MotionVoxで作った各種ご案内動画

MotionVox使い方

当日お誘い動画

当日の思い出フォト

カンファレンスルーム型のコンパクトな展示会場だったため&開場一番ノリだったためか、あっというまにセットアップが終わりました。

受付
ASCIIさま、当日は大変おせわになりました
いちばん乗りで準備完了

多くの企業様がご出展されていますので、私たちも時間をみて、ご挨拶させていただきました!ご来場者さまだけでなく、出展者同士の横のつながりも貴重です

コンパクトな会場ながら多くの出展社、AI系企業は26社出展

ブース配置がアルファベット順だったので、当社ブースの近隣は「Qu」からはじまる会社さまとなっておりまして、「名前の順」で席が決まる、というスタイルでした。

お客様が多い時間帯は、同時に多くの方に当社ブースにお越しいただきました、誠にありがとうございます!

講演会も盛り上がっていました
無事展示おわりました~
無事撤収作業完了いたしました。一番乗りして、最後に撤収となりました

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AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第1回 AI DLPとPROXY

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こんにちは!本日はAI時代のデータ漏洩防止について、とくにその通信技術面に焦点をあてつつ、AIセキュリティにどのように取り組んでいくべきか、解説いたします。 1. はじめに 生成AIの急速な普及により、企業のデータガバナンスは新たな局面を迎えています。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル(LLM)は、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、意図しない機密情報の漏洩という深刻なリスクをもたらしています。 従業員が何気なく入力した顧客情報や営業秘密が、AIサービスの学習データとして使用される可能性があることを、多くの組織はまだ十分に認識していません。従来のDLP(Data Loss Prevention)ソリューションは、メールやファイル転送を監視することには長けていましたが、リアルタイムで行われるWebベースのAIチャットやAIエージェントとの対話で発生しうる新しい脅威には対応できていないのが現状です。 本記事では、AI時代のデータ漏洩防止において中核となる技術、特にHTTPS通信のインターセプトとその限界について、技術的な観点から詳しく解説します。プロキシサーバー

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LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

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こんにちは!これまでのLLM推論基盤プロビジョニング講座では、推論速度の定義、リクエスト数見積もり、メモリ消費量計算、推論エンジン選定について詳しく解説してきました。 今回は、残りのステップである「GPUノード構成見積もり」「負荷試験」「トレードオフ検討」について一気に解説し、最後に実際のサーバー構成例をご紹介します。 STEP5:GPUノード構成見積もり GPUメモリから考える同時リクエスト処理能力 LLMサービスを構築する際、どのGPUを何台選ぶかは非常に重要な決断です。今回はLlama 8Bモデルを例に、GPUメモリ容量と同時リクエスト処理能力の関係を見ていきましょう。 GPUメモリの使われ方を理解する ここは復習となりますが、 LLM推論においてGPUメモリは主に2つの用途で消費されます 1. モデル重みデータ: LLMモデル自体を格納するためのメモリ 2. KVキャッシュ: ユーザーとの対話コンテキストを保持するための一時メモリ Llama 8Bを16ビット精度で実行する場合、モデル重みデータは約16GBのメモリを占めます。これは固定的なメモリ消

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発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

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こんにちは! 前回の記事では、当社のMotionVoxで使用している「リップシンク」技術について、wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組みを解説しました。音声から正確な口の動きを予測するための基礎技術について理解いただけたかと思います。 今回は、その続編として、リップシンク制作における重要な技術的課題である「累積ドリフト」に焦点を当てます。wav2vecで高精度な音素認識ができても、実際の動画制作では複数の音声セグメントを時系列に配置する際、わずかなタイミング誤差が蓄積して最終的に大きなずれとなる現象が発生します。 本記事では、この累積ドリフトのメカニズムと、機械学習を活用した最新の補正技術について、実際の測定データを交えながら詳しく解説していきます。前回のwav2vecによる特徴抽出と今回のドリフト補正技術を組み合わせることで、MotionVoxがどのように高品質なリップシンクを実現しているのか、その全体像が見えてくるはずです。 累積ドリフトとは何か 基本概念 累積ドリフトとは、個々の音声セグメントが持つ微小なタイミング誤差が、時間の経過とともに蓄積していく現象で

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AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

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こんにちは!今日は先日ガートナーが発表したガーディアンエージェントについて解説します ガートナーの公式定義 ハイプカーブで有名なガートナーは2025年6月に、ガーディアンエージェントに関する見解を発表しました。ガーディアン・エージェントとは、AIとの安全で信頼できるやりとりを支援するために設計されたAIベースのテクノロジです。 ざっくりいうと、 「AIエージェントが来るよ」と予言したガートナー社は、次は、「ガーディアンエージェントが来るよ」と予言しました。なぜガーディアンエージェントが来るのでしょうか?本稿では、そのあたりを考察していきたいと思います。 なぜ今、AIの「監視役」が必要なのか 2025年、私たちは本格的なAIエージェント時代の入り口に立っています。AIが単なるツールから、自律的に判断し行動する「エージェント」へと進化する中で、新たな課題が浮上しています。 従来のAIとエージェント型AIの違い さて、ガーディアンエージェントが必要になる理由として、生成AI(以後AIと呼びます)の急速な進化があげられます。従来のAIとエージェント型AIの違いを思い出

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