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TOKYO DIGICONX 「MotionVox™」出展レポート

Qualiteg　ビジネス開発本部 | マーケティング部

2025年1月13日 — 4 min read

こんにちは！

2025年1月9日～11日に東京ビッグサイトにて開催された TOKYO DIGICONX に出展してまいりました。

開催中3日間の様子を簡単にレポートいたします！

TOKYO DIGICONX

TOKYO DIGICONX は東京ビッグサイト南３・４ホールにて開催で、正式名称は『TOKYO XR・メタバース＆コンテンツビジネスワールド』ということで、xR・メタバース・コンテンツ・AIと先端テクノロジーが集まる展示会です

「Motion Vox™」のお披露目を行いました

当社からは、新サービス「Motion Vox™」を中心とした展示をさせていただきました

MotionVox™は動画内の顔と声を簡単にAIアバター動画に変換できるAIアバター動画生成サービスです。

自分で撮影した動画をアップロードし、変換したい顔と声を選ぶだけの3ステップで完了。特別な機材は不要で、自然な表情とリップシンクを実現。

社内研修やYouTube配信、ドキュメンタリー制作など、幅広い用途で活用できます。

当社ブースの様子

「MotionVox™」の初出展ということで、当社はスタッフ３名体制、一同いつも以上に気合をいれて臨みました😊

ビジネスDAYである、初日と２日目は、多くの企業や自治体のお客様がご来訪くださいました。

「これ本物の人間じゃないの？」「自分の声が別人の声になるの？」など、デモンストレーションに対する新鮮な驚きの声をお聞かせいただきました。ほかにも、デモンストレーションをご予約いただいたり、世界のAI企業に負けないように、など応援や激励の声もいただきスタッフ一同大変感謝しております。

デモンストレーション

当日のデモンストレーション内容の一部を本ブログでもご紹介いたします！

MotionVoxの使い方

まとめと御礼

このたびの展示会、多くのお客様にご来場・ご期待いただき、誠にありがとうございました。

当日お客様からいただいた貴重なご意見、またデモ・アポイントメントご要望につきましては、順次ご連絡させていただきます！

Motion Vox™の可能性を広げていけるよう、より一層サービスの向上に努めてまいりますので、今後ともご支援のほど、よろしくお願い申し上げます。

番外編～写真でふりかえるDIGICONXの思い出😁 ～

今回はブース設営日、本番ともにとってもお天気にめぐまれました😊

会場入り口のチラシ置き場にも、MotionVoxリーフレットを置いていただきました

商用サービス開発チームによる超実践的生成AI研修も大変高いご関心をいただいております

SNSからも、ご来訪よびかけ。MotionVoxを使ってしゃべるポスター😉つくりました

最終日ビッグサイトから見える富士山。ビッグサイト周辺は本当にマジックアワーが綺麗😍

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

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

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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.