Startup JAPAN 2025 に出展いたしました

Startup JAPAN 2025 に出展いたしました

こんにちは!

2025年5月8日(木)-5月9日(金)に東京ビッグサイトで開催された Startup JAPAN 2025 に出展いたしましたので、簡単にレポートいたします😊

開催概要

出展概要

今回は当社が開発するアバター動画生成AI「MotionVox™」を中心に出展させていただきました!


展示会について簡単にふりかえってみたいとおもいます

当社ブース

当社ブースはこんなかんじです。

今回は、ブースというか、このイーゼルのような雰囲気の木枠にポスターをくっつけるというスタイルでの展示方式でした。

こういう方式ははじめてなので斬新でした。おそらくこの方式で相当なコストダウンを図れておりスタートアップにはうれしいですね。セットアップも数分で終わりました。

会場

今回の会場はビッグサイトの南ホールでした。南ホールは、ビッグサイト入口からすぐそこなので駅から会場までたいして歩かず、疲れずに行くことができアクセスがとても良いです。

ホールは広めですが、ところせましと400社の出展会社がひしめきあっておりスタートアップの勢いのある会場となっておりました。当社のブースは 講演会場ちかくのS4-47という場所で展示させていただきました。

いよいよ展示会開始!

5月8日(木)10:00 いよいよ展示会の開始です😆

当社から3名体制で参加

会場は朝からお客様が途絶えることがなく、かなりの盛り上がりをみせておりました。当社からは3名体制でご説明させていただきましたが、多くのお客様にご関心をいただきまして、むしろお待たせしまう状況が多く発生したり、さらに、準備していたパンフレットが品切れしてしまうという不手際もありまして、ご迷惑をおかけいたしました。
次回以降、しっかり改善させていただければと存じます。想定以上のお客様にご訪問いただき御礼申し上げます。

接客の様子

体験デモご好評

来て見て触って体験するのが一番わかりやすいと考え、今回は、「MotionVox体験会」をコンセプトに、多くのお客様に実際に自分のお顔をアバター化する体験をしていただきました。

体験会の様子

みなさまご自分のお顔が別人になり、声も別人になる体験をしていただきたいへん喜んでいただけました。「面白い!」「個人でも使いたい!」のお声をちょうだいし多くの笑顔もいただけて私たちとしても大変楽しくデモをさせていただきました。ご体験いただき、フィードバックをいただけましたこと感謝申し上げます。

現地より、こんな投稿もさせていただきました

当初は、4G のSIMカードをつかってMotionVoxサービスにつないで動画生成をしていましたが、会場のWIFIの性能がかなりよく途中からWIFIベースに切り替えさらに快適なデモ体験をしていただけました。

デモの合間に自らをイケメン化してよろこぶメンバー
はい、イケメン化 完了です

体験会では男性→男性アバターへの変換のみならず、男性→女性アバターへの変換、女性→男性アバターといった異性への変身はとくにウケていました。

展示を終えて

今回も多くのお客様に当社サービスにご興味をいただき、ご紹介、ご説明をさせていただきまして、誠にありがとうございました。

ご商談予約をいただけましたお客様には順次ご連絡させていただきますので、今しばらくお待ちいただけますようお願い申し上げます。
急ぎのご連絡が必要な場合は恐れ入りますが、名刺交換させていただきました営業担当の連絡先にその旨ご連絡いただけますと大変幸いです。

またこのように素晴らしいイベントを開催してくださったeightさま、会場運営・サポートをしてくださった皆様に感謝御礼申し上げます。

Read more

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?

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?

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

By Qualiteg コンサルティング
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第4回 推論エンジンの選定

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第4回 推論エンジンの選定

こんにちは!前回までの講座では、LLMサービス構築に必要なリクエスト数の見積もりや、使用モデルの推論時消費メモリ計算について詳しく解説してきました。今回は7ステッププロセスの4番目、「推論エンジンの選定」について詳しく掘り下げていきます。 推論エンジンとは何か 推論エンジンとは、GPU上でLLMモデルの推論計算(テキスト生成)を効率的に行うために設計された専用のソフトウェアプログラムです。一般的なディープラーニングフレームワーク(PyTorch、TensorFlowなど)でも推論は可能ですが、実運用環境では専用の推論エンジンを使用することで、大幅なパフォーマンス向上とリソース効率化が期待できます。 推論エンジンは単なる実行環境ではなく、様々な最適化技術を実装しています。特定のモデルアーキテクチャに特化した最適化機能を実装したものや、推論速度の高速化に特化したもの、前回解説したKVキャッシュのメモリ効率化機能を備えたものなど、それぞれ特徴が異なります。そのため、自社で採用したLLMモデルや運用環境、要件に合致した推論エンジンを選定することが重要です。 推論エンジン選定のアプロ

By Qualiteg コンサルティング
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第1回:音素とwav2vec

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第1回:音素とwav2vec

こんにちは! 今日は当社のMotionVox でも実際に使っている「リップシンク」技術について総合的に解説してみたいとおもいます。 音声に合わせて自然な口の動きを生成するリップシンク技術は、AIアバターや3Dアニメーション制作においても重要な技術です。 本記事では、最新のディープラーニング技術を活用したリップシンク学習の基礎から実装まで、技術的な観点から詳しく解説します。 1. リップシンク学習の基礎概念 1.1 問題設定 リップシンク学習とは、音声データから対応する口の動きを予測する回帰問題ととらえることができます f: 音声特徴量(t) → 口の動きパラメータ(t) この問題のコアは 音韻(音の特徴)と視素(視覚的な口の形)の対応関係を学習する ことにあります。 1.2 音韻-視素マッピングの複雑性 ただし! 人間の発話における音と口の形の関係は、単純な1対1マッピングではないんです。 同じ音でも文脈で変化 「あ」の発音でも: - 「か」の後の「あ」→ 口がやや狭めから開く - 「ん」の後の「あ」→ 口が閉じた状態から大きく開く 調音結合

By Qualiteg 研究部, Qualiteg コンサルティング
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第3回 使用モデルの推論時消費メモリ見積もり

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第3回 使用モデルの推論時消費メモリ見積もり

こんにちは!前回はLLMサービスへのリクエスト数見積もりについて解説しました。今回は7ステッププロセスの3番目、「使用モデルの推論時消費メモリ見積もり」について詳しく掘り下げていきます。 GPUメモリがリクエスト処理能力を決定する LLMサービス構築において、GPUが同時に処理できるリクエスト数はGPUメモリの消費量によって制約されます。 つまり、利用可能なGPUメモリがどれだけあるかによって、同時に何件のリクエストを処理できるかがほぼ決まります。 では、その具体例として、Llama3 8B(80億パラメータ)モデルをNVIDIA RTX A5000(24GB)にロードするケースを考えてみましょう。 このGPUには24GBのGPUメモリがありますが、すべてをリクエスト処理に使えるわけではありません。最初にモデル自体が一定量のメモリを消費し、残りの領域で実際のリクエスト処理を行います。 GPUメモリ消費の二大要素 GPUの消費メモリ量は主に以下の2つの要素によって決まります 1. モデルのフットプリント LLMをGPUに読み込んだときに最初に消費されるメモリ

By Qualiteg コンサルティング