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ASCII STARTUP TechDay 2025に出展します！

Qualiteg ニュース

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ASCII STARTUP TechDay 2025に出展します！

株式会社Qualitegは、2025年11月17日（月）に東京・浅草橋ヒューリックホール＆カンファレンスで開催される「ASCII STARTUP TechDay 2025」に出展いたします。

イベント概要

「ASCII STARTUP TechDay 2025」は、日本のディープテックエコシステムを次のレベルへ押し上げ、新産業を創出するイノベーションカンファレンスです。ディープテック・スタートアップの成長を支えるエコシステムの構築、そして成長・発展を目的に、学術、産業、行政の垣根を越えて知を結集する場として開催されます。

開催情報

  • 日時：2025年11月17日（月）13:00～18:00
  • 会場：東京・浅草橋ヒューリックホール＆カンファレンス
  • 住所：〒111-0053 東京都台東区浅草橋1-22-16ヒューリック浅草橋ビル
  • アクセス：JR総武線「浅草橋駅（西口）」より徒歩1分

出展内容

当社ブースでは、以下の3つの主要サービスをご紹介いたします。

1. AIアバター動画生成サービス「MotionVox®」

法人向けフォトリアリスティックAIアバター動画生成サービス「MotionVox®」の最新版を実演デモンストレーションでご体験いただけます。

主な特徴

  • 簡単操作：テキスト・音声・セルフィー動画を入力するだけで、リアルな動画を生成
  • 多様な用途：商品説明動画、SNS投稿、社内研修、営業トレーニング、動画マニュアル、自治体案内など
  • 最新アップデート：Expression Aware® Ver2.0により、より自然な相槌やしぐさを実現
  • 多言語対応：日本語から世界27言語への動画一括生成
  • セキュリティ重視：国内サーバー完結プランで厳格な情報管理要件にも対応

こんな課題を解決します

  • 動画制作の高額な費用と長い制作期間を大幅削減
  • 顔出し・声出しせずに情報発信が可能（プライバシー保護）
  • 特別なスキル不要で誰でも動画制作が可能

2. エンタープライズLLMプラットフォーム「Bestllam」

企業・自治体のAI活用をセキュアでスマートに実現する、複数LLM同時活用プラットフォームです。

主な特徴

  • 最先端LLMの契約一本化
  • 20種類以上の最先端LLM対応：Claude 4.5 Sonnect、Gemini 2.5 Pro、ChatGPTなど主要LLMを網羅
  • 6つのLLMを同時実行：複数のLLMに同時に問い合わせ、最適な回答を選択可能
  • 高度なセキュリティを確保(LLM-Auditによる入出力監査)

セキュリティ機能

  • 入出力監査機能による情報漏洩防止
  • 個人情報（PII）と企業機密情報の検出・マスキング
  • ジェイルブレイク検出とプロンプトインジェクション対策
  • シングルサインオン対応

契約体系のメリット

  • 複数のLLMベンダーとの個別契約が不要
  • 従業員数・使用量に応じた柔軟な料金プラン
  • 一本化された請求と支払い管理

特に公共機関・自治体向けには、高性能なオープンLLMを活用した「越境プロテクションプラン」をご用意。海外製サービスを一切使用せず、貴組織管轄のデータセンターでのオンプレミス運用も可能です。

3. オープンイノベーション支援「Innovation-Cross」

外部連携と現場実装までを一気通貫で伴走する専門コンサルティング・実行支援サービスです。

支援メニュー例

  • アイデアワークショップの企画・運営
  • ハッカソン・社内アイデアコンテストの開催支援
  • 新規事業開発の伴走支援
  • オープンイノベーションプロジェクトマネジメント
  • AI技術の実践的活用支援

当社の強みであるAI技術の専門知識と、実務に強いプロフェッショナルチームが、戦略立案から実装まで一貫してご支援いたします。

来場者特典

ブースにお越しいただき、お申し込みくださった企業様の中から、抽選で限定数、後日オンラインによる無料コンサルティングを提供いたします。AI導入、オープンイノベーション、新規事業開発など、貴社の課題解決に向けた具体的なアドバイスをご提供します。

ご来場お待ちしております

日本のディープテックエコシステムの最前線で、当社の最新AI技術とイノベーション支援サービスをぜひご体験ください。皆様のご来場を心よりお待ちしております！

お問い合わせ

株式会社Qualiteg
Email：jid2025@qualiteg.com
公式サイト：https://qualiteg.com/
MotionVox(モーションボックス)：https://motionvox.com/
Bestllam(ベストラム): https://bestllam.com/
Innovation-Cross：https://innovation-cross.com/

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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
Claude Fable 5はこれからどうなる？ 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

Claude Fable 5はこれからどうなる？ 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

こんにちは！ 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

By Qualiteg コンサルティング
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