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JID 2025 に出展いたしました

Qualiteg　ビジネス開発本部 | マーケティング部, Qualiteg ニュース

2025年3月4日 — 3 min read

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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個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

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こんにちは。Qualiteg研究部です。私たちは、個人情報（PII）や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。その中で日々向き合っているのが、「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」という問題です。たとえば、検出器の Recall（再現率）が 0.95 だったとします。これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに：「Recall 0.95

一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

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こんにちは！本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします！「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam（ベストラム）が掲げるテーマです。今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します

NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

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こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です！今日は、Windows + WSL2 のマシンに RTX 4090 を2枚挿して、大規模なオープンモデルを vLLM で動かそうとしたら、NCCL の初期化で見事に詰まった話を書きます。世の中に断片的にしか情報がなく、抜けるまでにかなり粘ったので、同じ構成で消耗している方の時間を少しでも節約できれば嬉しいです。経緯今回の目的は、次々と登場する最新のオープンモデル（オープンウェイトのLLM）を、手元で評価することでした。オープンモデルは数週間単位で新しいものが出てきます。ベンチマークの数字だけでなく、自分たちのユースケースに対して実際にどう振る舞うのか——出力の質、速度、量子化したときの劣化具合、エージェント的なタスクの得手不得手——を、手を動かして確かめています今回の環境は Windows + WSL2(Ubuntu) に RTX 4090 を2枚(各24GB)挿したマシンです。 nvidia-smi 上の CUDA Version は 12.8。動かすのは大規模オープンモデルを

Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

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こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code（CLI）を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ（jsonl）を解析して特定した原因と、その対策について共有します。結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7（1Mコンテキスト）+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグでした。現象エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.