AI課題の発掘から運用まで企業のAI変革の全工程を伴走します

モデルを一度導入するだけでは組織は変わりません。データの構造化からエージェント構築、内製化までを支援します

AI変革を相談する AXエージェントを見る

累計顧客数

万 +

累計利用者数

件

技術特許

件

国際学術誌論文発表

AIの導入は、なぜこれほど難しいのでしょうか

課題が定まらないまま進む導入

「導入しなければならないのは分かっていますが、どこから始めればよいのか分かりません」

散在したまま眠る社内データ

「AIが社内データを活用すべきだとは分かりますが、どう整理すればよいのか分かりません」

セキュリティに阻まれる外部AI

「社内データは外部AIに上げられないので、手をつけられていません」

運用に進めない一度きりの導入

「PoCまでは作りましたが、運用に移すのが難しいです」

汎用モデルでは解けない業務

「GPTやClaudeでも解けないことがあります。むしろ自社に合った専用モデルを作りたいです」

使う人だけが使うAI

「結局うまく使える人だけが使い、全員で学ぶ時間もありません」

AI変革を完成させる4つのステップ

モデルの導入は出発点にすぎません。課題発掘から運用までが揃って初めて組織が実際に変わります

AI課題の発掘
現場の業務を分析し、AIで変えられる課題を見つけて優先順位を決めます
データの構造化
散在する文書や画像、表をAIが理解できる形に整理します
プライベートエージェントの構築
社内の知識を業務ツールにつないだ企業専用のAIエージェントを構築します
クラウド運用
セキュアな環境でモデルとエージェントを安定的に運用できるインフラを提供します

AI課題の発掘
現場の業務を分析し、AIで変えられる課題を見つけて優先順位を決めます
データの構造化
散在する文書や画像、表をAIが理解できる形に整理します
プライベートエージェントの構築
社内の知識を業務ツールにつないだ企業専用のAIエージェントを構築します
クラウド運用
セキュアな環境でモデルとエージェントを安定的に運用できるインフラを提供します

これらの課題を解決するエリスAXエージェント

資料をデータに変え、社内の知識としてつなぎ、業務で実行する流れへと続きます

ヘルピービジョン

AI文書分析ソリューション

文書認識のベンチマークで最高性能を記録したモデルで、HWPや画像、PPT、エクセルなどの非定型資料をAIが学習できるデータに変換します

3.4倍

速い変換速度

95.3%

表抽出の精度

結合セルや複数行のヘッダーまで、元の表構造をそのまま保ちます
グラフや画像の内容を文章に書き起こし、AIがそのまま引用できます
数式は標準表記に変換し、意味を損ないません
構造化データとして出力し、社内のナレッジ検索にそのままつなげます

ヘルピービジョンを相談する

ヘルピーコンテキスト

オントロジー構築エージェント

ヘルピービジョンが構造化した資料から、社内の協業ツールやERP、SCMに散在する記録までを一つのナレッジマップにつなぎます。AIはこのマップを見て自社の文脈に沿って回答します

社内に蓄積された資料がどこにあるかを教えるだけで済みます
複数の部署に散在する記録もプロジェクト単位でまとめ、文脈とともに示します
JiraやConfluence、GitLabなど社内ツールの修正がリアルタイムで検索結果に反映されます
閲覧権限のある資料だけが検索結果に表示されます

ヘルピーコンテキストを相談する

ヘルピーコード

AIコーディングエージェント

データ流出の心配なく、CSAP認証のセキュアクラウドで稼働するプライベートAIです。エリスが自ら検証した高性能オープンソースモデルで、外部のコーディングエージェントを使えない環境でも開発生産性を確保します

コードが社外に出ることなく、社内環境でそのまま動作します
エリスが検証したオープンソースモデルを選び、いつでも入れ替えられます
GitLabやJiraなど、すでに使っている開発ツールにつなぎます

ヘルピーコードをもっと見る

ヘルピーチャット

生成AIソリューション

セキュリティを気にせず社内ですぐに使える業務用AIです。最新モデルから社内知識ベース（RAG）の対話までサポートします

最新モデルを社内で安全に選んで使えます
社内文書を学習し、自社の基準で回答します

ヘルピーチャットをもっと見る

エリスクラウドと連携し、組織が求める環境のどこにでも構築します

パブリッククラウド

公共ゾーンクラウド

専用GPUサーバー

オンプレミス

自分の部署では何が変わるのでしょうか

部署が毎日行っている業務から出発します。ヘルピーチャットを基本に、資料の多い部署はヘルピービジョンとヘルピーコンテキストを、開発組織はヘルピーコードを加えます

部署ごとに一緒に使うエージェント

文書・企画業務

議事録の整理も報告書の初稿もAIが先に用意し、担当者は確認から始められます

生産・品質管理

数百ページの設備マニュアルや品質文書をめくらなくても、尋ねれば根拠とともに探してきます

人事・教育

従業員のAI能力を診断し、職務に合った研修コースを推薦します

セキュリティ・IT運用

セキュリティ規程や社内文書をすぐに探し出し、繰り返しの運用業務を自動で処理します

営業・顧客対応

次々と届く問い合わせを分類して要約し、応対履歴から次に提案すべきことを示します

マーケティング・コンテンツ

コピーもコンテンツも成果レポートも初稿の状態で用意されるので、あとは仕上げるだけです

ヘルピービジョン
ヘルピーコンテキスト
ヘルピーコード

ヘルピーチャット

組織に合わせて選んで導入してください

チーム単位で必要なエージェントだけを先に使い、全社導入はその後で決めても構いません

スピード検証

対象

AI導入を検討する企業

ヘルピーチャットで複数のAIモデルを安全に試し、自社の業務に合うかを確認します

セキュリティ強化

対象

アカウントと権限の管理が必要な企業

従業員アカウントを一元管理し、部署や役職ごとに利用権限と利用量を制御します

開発支援

対象

開発組織

GitLabやJiraなど既存の開発環境にヘルピーコードを連携し、開発生産性を高めます

専用ソリューション構築

対象

金融、公共、大企業

顧客専用サーバーや社内環境に合わせたAIシステムを構築し、運用とセキュリティまで担います

AI変革がもたらす変化

どこにAIを使うべきかが明確になります
ばらばらだった社内文書がAIの読める形に整理されます
社内規程や文書について尋ねるとAIがすぐに答えます
繰り返しの業務をAIが代わりに処理します
社内データを外に出さないため安全です
AI教育とシステム構築をエリス一社で解決します

顧客が証明したエリスのAX

「データは蓄積される一方で、処理する方法がありませんでした。エリスがさまざまな方法を一緒にリサーチし高度化してくれたおかげで、満足のいく結果を得られました」

現代自動車グループ南陽研究所

AI変革をともに進めたパートナー、エリス

完璧なオンライン学習体験のための5つの必須要素

シンガポール経営大学 (SMU)このプログラムを指導したJack Hong教授、助教のJack Teeさん、Jinghaoさんからのフィードバックを通じて、Elice LXPの5つの主要な機能に関するインサイトを得ることができました。それでは、これらの機能がどのようにプログラミング教育体験を劇的に変革したのか見てみましょう。1. 基礎から開発まで、段階的なプログラミングの旅の完成。 Elice LXPは統合環境内で、基本的なコーディング作業から高度なソフトウェア開発までの道のりを提供します。初心者はまずCLI（コマンドラインインターフェース）環境で短いコードを試しながらプログラミングの基礎を学びます。プログラミングに自信がついた学習者は、Jupyter Notebookを使ってより深いプロジェクトを実行することができます。最終的には、開発専門の環境であるVS Code（Visual Studio Code）で実際のアプリケーションを開発できるようになります。このアプローチは、プログラミングへの敷居を下げる点で特に効果的です。プログラミング初心者にとって、VS Codeのようなプラットフォームの多機能性はむしろ恐怖を感じさせることがあります。最も単純な環境であるCLIから始めることで、恐れずにコーディングの基本概念を習得できます。そして、スキルが向上するにつれて、徐々に複雑なプラットフォームを使用しながらプログラミングの技術を発展させていくことができます。2. 講義からコード実習まで、すべてを一箇所で。Elice LXPの重要な機能の一つは、講義を実際の学習体験に変えることができる点です。リアルタイムのビデオ講義を聞き、講義で使用されたPPTファイルで復習し、課題を提出した後に試験を受けるまで、Elice LXPは学生と教師にもう一つの教室を提供します。さらに、Elice LXPは学生が実際の製品を開発するのと似た環境で直接実習できるように設計されています。このような有機的な教育環境は、学んだ内容を覚えるだけでなく、直接実践し応用する必要があるソフトウェア関連の講義に特に有用です。3. 学習効率を最大化するElice LXPの統合環境。多くのオンライン教育環境では、学生や講師がZoom、Discord、Google Colabなど複数のプラットフォームを同時に使用する不便さを経験していますが、これは学習過程を分断し、効率的な学習を妨げます。Eliceは学習に必要なすべてのツールとデータを一つの統合されたプラットフォームであるElice LXPに集め、さまざまなプログラム間の切り替えの必要性を排除し、ユーザーが学習に集中できる環境を提供します。実際に助教のJinghaoさんは、Elice LXPを通じてZoomのブレイクアウトルーム機能とDiscordの質問・ディスカッション機能を一箇所で利用でき、指導過程がより簡単になったと話しています。上の図は、Elice LXPの導入によって簡素化された学習過程を示しています。Eliceの統合環境がもたらす効率性と一貫性をよく表しています。4. チュータリングモードによるリアルタイムの学生サポート。講師は多くの学生を同時に管理しなければならない困難に直面することがよくあります。このようなリアルタイムサポートの困難さはオンライン環境でも現れやすいですが、Elice LXPは学生のコードをリアルタイムでモニタリングできるチュータリングモードを通じてこの問題を解決します。チュータリングモードでは、講師と学生が画面共有なしでお互いのコードを簡単に確認できるため、質問がある学生に即時にサポートを提供できます。5. リソースの切り替えが必要ない最適化されたコンピューティングリソース。 Google Colabのようなプラットフォームでは、学生は必要なGPU、CPU、またはA100リソースを使用するためにローカル環境と外部プラットフォームを頻繁に切り替えなければならない不便さを経験します。このような繰り返しの切り替えは学習を妨げ、貴重な時間を無駄にしてしまいます。Eliceはこの問題を解決するために強力なインプラットフォームリソースを提供します。Elice LXPの学生は単一の環境内で必要なリソースにスムーズにアクセスでき、外部リソースを管理する手間を省いて学習に集中することができます。Elice LXPEliceとSMUの協力は、コーディング教育の未来を示す事例です。Elice LXPはすべてのユーザーに効率的で安定した学習環境を提供します。上で紹介した5つの機能は、単なる改善ではなく、学習体験を豊かにする必須の要素です。もし、あなたが教育プログラムを革新し、学生にデータ中心の世界で成功できるスキルを提供したいと考えているなら、Eliceとのパートナーシップを検討してみてください。👉Elice LXP 導入のご相談 Eliceはこのコンテンツに対する著作権を所有しており、著作権法によって保護されています。このコンテンツの無断転載および商用利用は禁じられています。

2024/8/14

PBL実習を通じたマーケティング/CSR教育

慶應義塾大学Eliceはこのような実践ベースのプロジェクトをさらに発展させるため、日本のマーケティングおよびCSR教育を一段と飛躍させる教育を提供しました。この過程で、慶應義塾大学の学生たちはElice LXPを通じて直接的な実習を経験し、理論と実践が融合した教育を受けることができました。データで革新するマーケティング教育Elice LXPを活用した実践学習個人情報保護のため、慶應義塾大学の学生の名前や写真などの識別可能な情報はすべて編集されています。深い学習には実践経験が不可欠です。Eliceは学生たちにElice LXPを活用したさまざまなPBL（問題解決型学習）プロジェクトを紹介しました。すべてのPBLはEliceのクラウドプラットフォームで運営されており、学生たちは各自のノートパソコンで手軽に素早く実践することができました。学生たちはEliceの独自制作PBLを通じて、データ分析が企業のマーケティングおよびCSR活動にどのように適用されるかを体系的に学ぶことができました。高い学生満足度を記録した実践と講義未来のリーダーのためのスキル開発👉🏻インストール不要のコーディング学習環境👉 Elice LXP サービスに関するご相談Eliceは著作権法により保護されるこのコンテンツの著作権を所有しています。無断再利用および商業的な利用を禁じます。

2024/8/8

LLM研究開発に最適化されたGPUクラウドソリューション

セレクトスターセレクトスターはテキストデータ構築分野で国内1位を誇るAIスタートアップです。今回のインタビューでは、セレクトスターのAI NLPチームリーダーのキム・ミヌさんとAI研究員のイ・ホンドクさんにお話を伺い、Elice Cloudを導入した背景や成果、今後の目標など、さまざまなストーリーをお聞きしました。Q. こんにちは。簡単な自己紹介とともに、セレクトスターについて簡単にご紹介ください。イ・ホンドク研究員 : こんにちは。セレクトスターのAI研究員、イ・ホンドクです。キム・ミヌリーダー : こんにちは。セレクトスターのAI NLPチームリーダー、キム・ミヌです。セレクトスターはテキストデータ構築分野で1位を誇っており、最近ではデータ評価ソリューションも開発しています。LLM時代の到来に伴い、私たちは社内でLLMを活用したプロダクトを開発しています。このプロダクトはキャラクターベースのビデオ通話ソリューションで、ポロロやロボカーポリーなどの有名キャラクター企業とIP契約を結び開発を進めています。Q. Elice Cloudをどのように知りましたか？Elice Cloudを導入した背景も気になります。キム・ミヌリーダー : Eliceは教育プラットフォームから始まり、LXPが非常に優れている会社として知っていました。もともと別のクラウドを使用していましたが、研究用に使用できるクラウドを比較していた際に、代表からElice Cloudを知りました。Elice Cloudはオン・オフ機能が簡単で、費用面でも他のクラウドと比較して安価だったため、導入することになりました。Q. Elice Cloudの第一印象はどうでしたか？キム・ミヌリーダー : EliceはLXPがよく整備されている会社なので、GPUもUI/UXの観点から使いやすいと感じました。他の海外クラウドは設定しなければならない項目が多く、ターミナルで操作する部分もありますが、Eliceはノーコードベースで簡単に設定でき、とても便利でした。Q. どのような用途でElice Cloudを利用されていますか？また、クラウドを導入して達成したい目標は何ですか？キム・ミヌリーダー : Elice Cloudは主に研究用に使用しています。LLM時代の到来でGPU需要が急増している中、私たちセレクトスターも内部のLLM研究・開発にElice Cloudを活用しています。研究が成功裏に進むことで、新しいプラットフォームを開発したり、他社に技術を提供することができるため、Elice Cloudを通じて研究基盤を強化することが主要な目標です。Q. Elice Cloudを使い続ける特別な理由はありますか？イ・ホンドク研究員 : まず、チームメンバーがどの程度使用しているかを簡単に把握できる点が非常に便利だと思います。また、インスタンスを分けてコードを確認する際、通常はGitのようなツールを使いますが、Elice Cloudを通じてより簡単に確認できました。そして、CUDAバージョン管理に気を遣うことなく簡単に使える点も非常に満足しています。Q. Elice Cloudを通じて得られた成果があればお聞かせください。イ・ホンドク研究員 : セレクトスターで自社ソリューションを新たに開発する過程で、3日以内に実験を完了し、結果を出して統計分析を行わなければならない状況がありました。Elice Cloudを使用してインスタンスを分けて並行実験を行い、迅速かつ効率的に有意な結果を得ることができました。Q. Elice Cloudで気に入っている点があれば教えてください。イ・ホンドク研究員 : まず、費用が他のGPUサービスと比べて安い点が気に入っています。また、インスタンスを簡単に分けて管理できる点も大きなメリットだと思いました。私たちは各ユーザーが主な業務は異なりますが、協力が必要な場合が多いため、タスク別にインスタンスを分けて使用しています。これにより、メンバーがそれぞれどのコードを修正したのかを並行して確認できるため、非常に便利です。Q. Elice Cloudを他の企業におすすめしますか？おすすめする理由も教えてください。イ・ホンドク研究員 : 迅速にPoC（概念実証）やMVP（最小限の製品）段階を進める必要がある企業には特にElice Cloudをおすすめします。スピードが速く安定しているため、ラグや他の問題を心配することなく作業に集中できます。また、バージョン管理に気を遣う必要がなく、とても便利です。モデル開発の観点からElice Cloudは最適な選択になると思います。Q. 今後、セレクトスターが目指す方向について簡単にお話しください。キム・ミヌリーダー : セレクトスターは現在、国内テキストデータ構築分野で1位を走っていますが、今後はグローバル市場に進出することを目指しています。私たちは低コストで高効率なデータ構築ソリューションの開発と、LLMが円滑に動作するか企業ごとに評価できるSaaSプラットフォームの構築という2つの大きな目標を持っています。これらの目標を達成し、成功的に成長しながら、Elice Cloudとも引き続き協力できることを期待しています。Elice Cloudは、高速で安定した性能と簡単な管理機能で、セレクトスターの研究と開発をサポートしています。今後もグローバル市場を目指すセレクトスターの道のりにおいて、Elice Cloudが重要な役割を果たすことが期待されます。Elice Cloudは、AI専用データセンターを別途構築し、高スペックのGPUリソースを安定的に提供します。AI研究用のGPUクラウドを探しているスタートアップは、ぜひElice Cloudを導入してみてください！👉 Elice Cloud On-Demand 詳しくはこちら👉 Elice Cloud GPUサービスについて相談するこのコンテンツは著作権法により保護された著作物であり、Eliceに著作権があります。このコンテンツは事前の同意なしに二次加工および営利的な利用を禁止しています。

2024/7/25

生成AI検索エンジンの核心: エンベディングモデル開発のためのGPU導入

LinqAIスタートアップLinqでは、Elice Cloud On-Demandを導入して使用しています。今回のインタビューでは、Linqのチェ・チャンヨル代表にElice Cloud On-Demandの導入事例と使用後の感想についてお話を伺いました。Q. Linqについて簡単にご紹介ください。Linqは、生成AIを活用したマーケットインテリジェンスソリューションを提供するスタートアップです。ヘッジファンド向けAI検索サービス「Linq Alpha」を開発しており、株式関連文書の内容を理解して質問に回答するソリューションを提供し、お客様が必要とする情報を迅速かつ正確に得られるよう支援しています。👉 Linq Alpha 詳しくはこちらQ. GPUを導入することになった背景は何ですか？当時、LinqはAI検索の核となるエンベディングモデル（Embedding model）を自社で開発していました。しかし、モデル開発に必要なリソースの確保に苦労しており、GPUを急いで探していた際にEliceと連絡が取れてGPUサービスを導入することになりました。これにより、モデル開発の速度を大幅に向上させることができました。*エンベディングモデル: 生成AIの最大の課題である大規模言語モデル（LLM）の幻覚問題（Hallucination）を解決する上で重要な役割を果たす検索強化生成（RAG）技術に使用される主要なモデル。検索強化生成は、大規模言語モデルにはない最新データや外部に漏れてはならない社内ドキュメントを信頼性のある形で結果として生成する技術です。Q. Elice Cloudをどのように知りましたか？最初は、創業者の集まりでEliceの代表と会い、Eliceがクラウド事業を展開していることを知りました。その後、GPUリソースが不足する状況が発生したため、Elice Cloudを思い出し、連絡を取りました。周りの創業者の中にもElice Cloudを使用している方がいて、すでに多くのポジティブな意見を聞いていました。Q. 数あるGPUサービスの中で特にElice Cloudを選んだ理由は何ですか？第一の理由はリソース確保の迅速性、第二の理由は価格競争力です。最も重要な点は、私たちが必要なときにすぐに使えるリソースを提供してもらうことでしたが、Eliceはこの点で最も迅速に対応してくれました。また、価格面でも他のクラウドサービスに比べて非常に競争力のある条件を提示してくれました。Q. どのような用途でElice Cloudを利用していますか？また、クラウドを導入して達成したい目標は何ですか？Elice Cloudを活用してAIモデルのトレーニングを行い、良い成果を上げることができました。事例を挙げると、LinqはHugging FaceのMTEB「大規模テキストエンベディングベンチマークリーダーボード」のテキスト検索分野の評価でNVIDIA、Salesforce、Google、OpenAIなどを抑えて1位を獲得しました。Linqは、お客様が必要とする回答を提供できる生成AIモデルを開発しているため、私たちの目標はお客様を継続的に満足させる高性能な検索モデルを作ることです。そして、Elice Cloudが目標達成に大いに役立つと信じています。 ▲ MTEB 参考画像Q. Elice Cloudを初めて使用したとき、便利だと感じましたか？不便に感じた部分があればお知らせください。私自身も工学出身でコンピュータサイエンスを学んでいたため、使うのに大きな問題はありませんでした。開発者と一緒に進めたときも、初期セットアップを除けば大きな困難や不便はありませんでした。Q. Elice Cloudを使って良かった点や印象に残った点はありますか？最も印象に残ったのはカスタマーサポートでした。キム・スインCROさん、そしてAndy Nam AIクラウド総括さんと継続的にコミュニケーションを取りましたが、私たちの状況を理解して必要な製品を提供しようと努めてくれたのが良かったです。また、EliceがLinqにどのような支援ができるか継続的に確認してくれたので、リソース確保の面である程度予想して計画を立てることができました。Q. Elice Cloudで特に気に入った部分はありますか？新しいサービスをクラウドに乗せる際に最も重要なのは安定性ですが、Elice Cloudはオンデマンド機能を提供しているため、必要なときにオンデマンドで手軽にテストでき、それをもとに次のプランを立てやすかったです。また、ML APIもリリースされたと聞いており、今後モジュール化する際にはこの機能も活用できると期待しています。Q. Elice Cloudに全体的に満足されていますか？ 10点満点でお答えください。9点を差し上げたいです。私は5つのGPU会社に連絡しましたが、Eliceが最も迅速に対応してくれました。私の記憶では、営業日基準で2日以内に対応してくれたと思います。当時、私たちの会社は切迫した状況でしたが、Eliceが迅速に対応してトライアルをすぐに進められるようにしてくれたおかげで正常化することができました。そのおかげで、希望する時期にリリースでき、そのモデルが1位を獲得できたと思います。Q. Elice Cloudを他の企業におすすめしますか？おすすめする場合、その理由もお聞かせください。先ほどもお話ししましたが、開発者の立場からは開発が必要なときにすぐにリソースを使えることが一番重要ですよね。その点で本当におすすめしたいです。また、オンデマンド導入後に継続的に確保したい場合、割引が適用される構造なので、自然とロックイン効果もあると思います。実際に周囲の方々にすでに多くおすすめしており、今後も十分におすすめできると思います。Q. 今後のLinqの展望について簡単にお話しください。これまでLinqはヘルスケア、小売、保険などさまざまな分野でモデルを開発してきました。今年からはヘッジファンド分野にフォーカスを絞り、ファイナンスに特化したモデルを多く開発する予定です。この分野で世界一を目指し、お客様が必要とする回答を提供する方向で一生懸命開発・サービス提供を行っていく予定です。LinqはElice Cloudを通じて必要なリソースを迅速に確保し、AIモデルで優れた成果を上げることができました。Elice CloudはLinqのようなAIスタートアップに迅速で安定したクラウド環境を提供し、企業のソリューション開発を支援しています。安定したGPU環境が必要な企業は、Elice Cloud On-Demandサービスを検討してみてください。👉 Elice Cloud On-Demand 詳しくはこちら👉 [Elice Cloud GPUサービスに関するご相談](https://elice.io/ko/contact)このコンテンツは著作権法により保護された著作物であり、Eliceに著作権があります。無断での二次加工および商用利用を禁止します。

2024/7/12

従業員教育から始まるAI変革

技術の導入だけでは組織は変わりません。役員から実務者までAIを使いこなせて初めて本当のAXです

企業のAI教育を見る

自社のAI変革をエリスと始めましょう

AI変革を相談する

AI課題の発掘から運用まで 企業のAI変革の全工程を伴走します