IT & AIテクノロジー

日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～

LLM

日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/10/11版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、総合スコアとコーディングスコアの2つの観点から、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、LLM選択の参考情報として、ベンチマークデータから読み取れる傾向や特徴を提示するものです。最終的なモデル選択においては、これらの情報を踏まえつつ、実際の使用環境での検証を行うことをおすすめいたし

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部
その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも ～ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策～

日々の開発Tips

その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも ～ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策～

こんにちは！ 本日は、ONNX RuntimeでGPU推論時の「libcudnn.so.9: cannot open shared object file」エラーの解決方法についての内容となります。 ONNX Runtimeを使用してGPU推論を行う際、CUDAプロバイダの初期化エラーに遭遇することがありますので、このエラーの原因と解決方法を解説いたします。 エラーメッセージの詳細 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:2195 TryGetProviderInfo_CUDA] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1778 onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::Get() [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Failed to load

By Qualiteg プロダクト開発部
大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第3回 クライアントとサーバーのドメイン参加

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第3回 クライアントとサーバーのドメイン参加

こんにちは、今回はシリーズ第３回クライアントとサーバーのドメイン参加について解説いたします！ はじめに こんにちは！シリーズ第3回「クライアントとサーバーのドメイン参加」へようこそ。 前回（第2回）では、Active Directoryドメイン環境の構築手順について、ドメインコントローラーのセットアップからDNS設定まで詳しく解説しました。ドメイン環境の「土台」が整ったところで、今回はいよいよ実際にコンピューターをドメインに参加させる手順に進みます。 「ドメインユーザーアカウントを作ったのに、なぜかログインできない」「新しいPCを追加したけど、ドメイン認証が使えない」といった経験はありませんか？実は、Active Directoryの世界では、ユーザーアカウントを作成しただけでは不十分で、そのユーザーが使用するコンピューター自体もドメインに「参加」させる必要があるのです。 本記事では、このドメイン参加について、単なる手順の説明にとどまらず、「なぜドメイン参加が必要なのか」「裏側で何が起きているのか」という本質的な仕組みまで、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。Win

By Qualiteg コンサルティング
NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

PyTorch

NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

こんにちは、PyTorch 2.6.0 環境で以下のような問題が発生したときの対処方法について解説いたします。 NVIDIA GeForce RTX 5090 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90. 他のBlackwell GeForce の場合は以下のようなメッセージとなります。 NVIDIA GeForce RTX

By Qualiteg プロダクト開発部
OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

日々の開発Tips

OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

こんにちは！ 画像処理や動画解析の現場で広く利用されている OpenCV。 しかし実務で動画処理を行っていると、時折以下のようなエラーに遭遇することがあります。 cv2.error: OpenCV(4.11.0) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:929: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'imwrite' このエラーは、cv2.imwrite() に渡された画像が空（None またはサイズ0） の場合に発生します。 一見単純に見える問題ですが、背後には「入力動画の不安定さ」や「並列処理の競合」といった要因が潜んでいることが少なくありません。 本記事では、このエラーの発生原因を掘り下げ、実務で効果のある解決策として 「動画の安定化（正規化）」 を紹介します。 TL;

By Qualiteg プロダクト開発部
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第5回(前編)：Transformerの実装と実践的な技術選択

AI数理

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第5回(前編)：Transformerの実装と実践的な技術選択

こんにちは！リップシンク技術シリーズもいよいよ終盤となりました。 前回（第4回）では、LSTMの学習プロセスと限界について詳しく解説しました。限られたデータでも効果的に学習できるLSTMの強みを理解する一方で、長距離依存の処理に限界があることも明らかになりました。そして、この問題を解決する革新的なアプローチとして、すべての位置の情報を同時に参照できるTransformerのSelf-Attention機構を紹介しました。 第５回の今回は、 Transformerの具体的なネットワーク設計から始め、その実装上の課題を明らかにします。（前編※） そして、LSTMとTransformerの長所を組み合わせたハイブリッドアプローチを紹介し、実際の製品開発における技術選択の指針を示します。最後に、感情表現への拡張という次なる挑戦についても触れていきます。（後編※） ※Transformerの仕組みは複雑であるため、第５回は前編と後編に分けて解説させていただく予定です。 1. Transformerベースのネットワーク設計 1.1 全体アーキテクチャ図 では、さっそく、Tran

By Qualiteg 研究部, Qualiteg コンサルティング
大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第2回 ドメイン環境の構築

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第2回 ドメイン環境の構築

こんにちは、今回はシリーズ第２回ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順について解説いたします！ 連載の構成 第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 【★今回です★】第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 第3章：クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 第4章：プロキシサーバーと統合Windows認証 第5章：ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 第6章：トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 第7章：セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 第8章：実践的な構成例 - AIセキュリティツールとの統合事例 第2章：ドメイン環境の構築 2.1 ドメイン名の設計 2.1.1 ドメイン名の命名規則 Active Directoryを構築する際、

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PyTorchの重いCUDA処理を非同期化したらメモリリークした話と、その解決策

日々の開発Tips

PyTorchの重いCUDA処理を非同期化したらメモリリークした話と、その解決策

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！ 今回は同期メソッドを非同期メソッド(async)化しただけなのに、思わぬメモリリーク※に見舞われたお話です。 深層学習モデルを使った動画処理システムを開発していた時のことです。 「処理の進捗をリアルタイムでWebSocketで通知したい」という要件があり、「単にasync/awaitを使えばいいだけでしょ？」と軽く考えていたら、思わぬ落とし穴にはまりました。 プロ仕様のGPUを使っていたにも関わらず、メモリ不足でクラッシュしてしまいました。 この記事では、その原因と解決策、そして学んだ教訓を詳しく共有したいと思います。同じような問題に直面している方の参考になれば幸いです。 ※ 厳密には「メモリリーク」ではなく「メモリの解放遅延」ですが、 実用上の影響は同じなので、この記事では便宜上「メモリリーク」と表現します。 背景：なぜ進捗通知は非同期である必要があるのか モダンなWebアプリケーションの要求 最近のWebアプリケーション開発では、ユーザー体験を向上させるため、長時間かかる処理の進捗をリアルタイムで表示することが

By Qualiteg プロダクト開発部
ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド：ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

LLM セキュリティ

ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド：ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

こんにちは！ 今日はセキュリティの新たな考え方「ゼロトラスト」とLLMを中心としたAIセキュリティについて解説いたします！ はじめに 3つのパラダイムシフトが同時に起きている いま、企業のIT環境では3つの大きな変革が起ころうとしています。 1つ目は「境界防御からゼロトラストへ」というセキュリティモデルの転換。 2つ目は「LLMの爆発的普及」による新たなリスクの出現。 そして3つ目は「AIエージェント時代の到来」とそれに伴う「ガーディアンエージェント」という新概念の登場です。 これらは別々の出来事のように見えて、実は密接に関連しています。本記事では、この3つの変革がどのように結びつき、企業がどのような対策を取るべきかを解説いたします 目次 1. はじめに：3つのパラダイムシフトが同時に起きている 2. 第1の変革：ゼロトラストという新しいセキュリティ思想 3. 第2の変革：LLM時代の到来とその影響 4. 第3の変革：AIエージェントとガーディアンエージェント 5. 3つの変革を統合する：実践的なアプローチ 6. 実装のベストプラクティス 7. 日本

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4回：LSTMの学習と限界、そしてTransformerへ

AI数理

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第4回：LSTMの学習と限界、そしてTransformerへ

1. 位置損失 (L_position) - 口の形の正確さ 時間 口の開き 正解 予測 L_position = Σᵢ wᵢ × ||y_pred - y_true||² 各時点での予測値と正解値の差を計算。重要なパラメータ（顎の開き、口の開き）には大きな重みを付けます。 jaw_open: ×2.0 mouth_open: ×2.0 その他: ×1.0 2. 速度損失 (L_velocity) - 動きの速さ 時間 速度 t→t+1 v = y[t] -

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第1回 基本概念の理解

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第1回 基本概念の理解

こんにちは！ 今回から数回にわたり Active Directory について解説してまいります。 Active Directory（AD:アクティブディレクトリー）は、Microsoft が開発したディレクトリサービスであり、今日の大企業における IT インフラストラクチャーにおいて、もはやデファクトスタンダードと言っても過言ではない存在となっており、組織内のユーザー、コンピューター、その他のリソースを一元的に管理するための基盤として広く採用されています。 AIセキュリティの現実：単独では機能しない ChatGPTやClaudeなどの生成AIが企業に急速に普及する中、「AIセキュリティ」という言葉が注目を集めています。情報漏洩の防止、不適切な利用の検知、コンプライアンスの確保など、企業が取り組むべき課題は山積みです。 しかし、ここで注意しなければいけない事実があります。それは、 AIセキュリティソリューションは、それ単体では企業環境で限定的な効果しか期待できない ということです。 企業が直面する本質的な課題 AIセキュリティツールを導入する際、企業のIT部門

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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

LLM セキュリティ

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

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

By Qualiteg プロダクト開発部, 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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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

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

AI数理

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

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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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

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

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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

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

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