大型言語モデルLLM の小型化技術が 次世代の生成AI を創造します
企業
理念MISSION
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Missionミッション
- 持続可能な“超高齢化社会"
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Visionビジョン
- クオリティ オブ ライフの向上
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Valueバリュー
- AIモデルの小型・高速化
- 誤答(ハルシネーション)のないAI開発
Geek Guildの
推進プロジェクトOUR PROJECT
京都の薬局プロジェクト
昭和の古き良き時代、「おなかが痛い」ときには、まずは、近くの薬局の先生(薬剤師)に相談し、薬をもらうというのが日常で、第一次受けの医療機関が病院やクリニックではなく「町の保健室」の役割をする薬局でした。
現在は、多くが病院併設の門前薬局またはドラッグストアが主流です。 薬剤師も調剤作業に追われ、患者の待ち時間への配慮から、必要最小限のこと伝えるのに精いっぱいの様子が伝わり、患者としても質問や相談をするには申し訳ない気持ち、薬剤師の作業負担を軽減してあげたいという気持ちになります。
京都には50年、100年と続く古い薬局が多く、今でも昭和の町の薬局の良さをもつお店があります。このような薬局には、後継問題、競争激化による経営難の状況に加え、コロナの感染拡大、オンライン薬局の流れもあり、薬局は変革期にあります。
便利なシステム、オンライン購入のしくみは患者として求めるが、一方で、昔ながらの町の薬局の良さも残してほしいと切に願う気持ち、便利なシステムで薬剤師の負担軽減をしたいという気持ちから、「京都の薬局プロジェクト」を始め、3年になります。
「デジタル化と対面の良さを融合する」という難題に取り組んでいます。
SmallTrainオープンソースプロジェクト京都エコノミックガーデニング推進事業採択
自社開発のAIエンジン「SmallTrain」を公開。オープンソースにしています。
あらゆる種類のデータセットで汎用的に学習させたAIモデルだけでなくライブラリなど、AI開発に役立つ開発ツールを持ち合わせています。数週間で、1/10の価格でAIを開発できます。
- Small1/10のデータ、1/10の工数で
- Train学習できる
当社の製品開発で培ってきた技術を公開しています。
(商用利用OKのMITライセンスに準拠)
AI-OCR の研究開発
OCRとは、Optical Character Recognition/Reader、光学的文字認識のこと。手書きや印刷された文字を、スキャナやデジタルカメラによって読みとり、コンピュータが利用できるデジタルの文字コードに変換する技術です。 AI-OCRとはAI技術を活用したOCR技術です。海外ではICR(Intelligent Character Recognition)と呼ぶこともあります。 機械学習やディープラーニングによって、文字の補正結果を学習し、文字認識率を高めます。
オフィスシーンでのAI-OCRの利用には、認識精度、認識速度を十分に担保しなくてはならず、一般的に、高コストのGPUサーバを使う必要があります。しかし、1枚の書類を認識するのに100円以上の処理コスト(サーバー費用)がかかると割りにあいません。当社のAI-OCRは90%以上の文字認識精度を高速処理でき、1枚の単価を10円以下に抑えた実運用に最適なAI-OCRです。当社では、1枚あたりの単価をさらに抑える研究開発を進めています。
当社のAI-OCRは薬局製品に利用されています。多様な処方箋フォーマットにも対応できる高精度の処方箋認識AI-OCRや薬剤監査アプリに使われています。
AI-OCRのAPIサービス提供などに関しては、サービスページをご覧ください。
AIの基礎技術の研究開発
「省力化」と「小型化」
ディープラーニング基礎技術の研究開発を進めています。
AI開発を省力化する SmallTrain
当社がこれまで開発してきた時系列データ予測や画像認識などの学習済みモデルは、全て同じモデルです。
1つ1つのコード、関数に対して汎用性を持たすことで、あらゆるデータに対応できるようにコツコツと作り上げてきました。この汎用性の高いモデルに、転移学習という手法でデータを入れ替えて学習し直しています。
多様なデータセット(学習のために加工されたデータの集合)で繰り返し学習させているので、新しいデータセットを使う際にも、1から学習させることなく、学習コストが大幅に削減できます。
当社は、この方法で、開発を効率化し、高品質で手頃な価格のAI製品を生み出しています。
この汎用性の高いモデルを、SmallTrain(スモールトレイン)としてオープンソースにしています。
高品質なAI製品が世の中に生み出されることを願い、SmallTrainを皆さんに共有しています。MITライセンスに準拠していますので、安心して商用利用してもらえます。
関数ライブラリを備えていますのでフレームワークとして使えます。
今後は、TensorFlow(Google)とPyTorch(旧Facebook)のラッパー機能を兼ね備えた便利なツールとして開発していきます。
個別データを用い、ユーザ独自の学習済みモデルに転移学習しやすく、次の特徴をもちます。
- 環境構築が不要
- ノーコード(入力層に数行必要な場合はあります)
- 簡易な転移学習を実行するだけ
SmallTrainは、学生からデータ サイエンティスト、AIリサーチャー、商業利用に使いたい企業エンジニアまで、皆さんの作業を効率化するのに役立てたいと願っています。皆さんに使ってもらい、便利なツールに一緒に育てて欲しいと願ってオープンソースにしています。
詳しくは、SmallTrainのページをご覧ください。VIEW MORE
SmallTrainのオープンソース サイト SmallTrain
AIの小型化技術
ディープラーニング型のAIモデルは、大きいもので100階層ほどのニューラルネットワークの階層構造になっています。その階層構造を小さくすると、AIの高速化、軽量化ができ、従来は必須とされるGPUがなくても結果が出せます。
小型化されたAIは、非力な端末であるスマホで利用できます。
ディープラーニング型のAIモデルの開発や運用には高スペックなサーバが必要で、製品化の際、サーバ代が原価の半分以上を占めます。AIの小型化により、製品サービスの原価を下げ、製品サービスの提供価格を下げることができます。
当社は高品質のAI製品サービスを手頃な価格でご提供するために、AIの小型化の研究開発を進めており、およそ1/10の小型化に成功し、この度、自社製品サービスを提供する運びとなりました。
NEWS
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2024.02.16
KSB京都「kyobiz」で放送されました
「▽ビジタネ…持続可能な超高齢化社会へ!まちの薬局DX化を支援する京都発AIベンチャーを取材しました。」
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2024.01.23
『FASTER』に採択されました
中小機構主催アクセラレーション事業『FASTER』第10期に採択されました
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2021.07.06
日本代表
「グローバル・イノベーション・フォーラム(GIF)」の『日本代表スタートアップ選抜コンテスト』で、日本代表スタートアップとして当社が選抜されました。
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2021.02.26
受賞
関西NBCニュービジネスアワード2020で、ニュービジネスグランプリと近畿経済産業局長賞を受賞しました。