データを外に出さないLLMを、
貴社専用に。

750B規模の post-training で磨いた技術で、閉域で動く業務専用LLMを。
当事者の手で、本当に使える支援AIを。

二本柱

その他のサービス：業務AI開発（RAG・チャットボット）／Inclusive LLM翻訳／リスキリング・教育

1. 閉じた環境で動く専門特化LLM
Specialized LLMs for Closed Environments

オープンなLLMを、貴社の業務・データ・運用環境に合わせて鍛え上げます。 モデル選定からデータ設計、学習、評価、閉域・オンプレでの運用まで、一貫して支援します。 クラウドに出せないデータを扱う業務でも、LLMを活用できるようにします。

オンプレ・閉域LLM開発／LLMファインチューニングの詳細を見る

閉域LLMの構成図：社内データ（文書・記録・マニュアル）を、貴社の環境（オンプレ・閉域・クラウド）の中で専門特化LLMの学習・評価・量子化に使い、社内の利用者や業務アプリが同じ環境の中で使う。外部のAIサービスにはデータを送らない。

進め方の図：1 モデル選定、2 データ設計（社内資料から合成・検品）、3 学習（SFT・DPO・GRPO）、4 評価（業務に即した採点）、5 量子化、6 閉域運用。評価で見つけた弱点を、データ設計に戻って直す。

自社LLMの post-training・ツール利用

SFT・DPO・GRPOなどで、オープンモデルを貴社の業務に特化させます。必要に応じて、検索・計算・社内システムやAPIを呼び出して業務を進めるツール利用（エージェント化）まで学習・評価します。

データ設計・合成データ

社内資料から学習データを生成し、別のモデルで事実や品質を検品するパイプラインを構築します。少ないデータからでも学習を始められます。

評価設計

業務に即した評価セットと自動採点の仕組みを作り、弱点を見つけて直す改善サイクルを回します。

学習基盤・閉域運用

FSDP・分散学習・パラメータ凍結など、限られた計算資源での学習から、量子化・推論最適化、データを外に出さない構成での運用までを支援します。

対象: 1B〜750B規模のオープンモデル（Gemma・Qwen・Llama など）
実施環境: 貴社の計算環境（オンプレ・閉域・クラウド）に対応
費用: 規模・期間に応じて個別にお見積もりします

技術デモ：1Bのモデルを、意図どおりに動かす

受付AI「イコ」の会話画面：iPhoneの中だけで動く1Bモデル

約10億パラメータのモデルを、データ合成・SFT・DPO・長い会話での追加学習・量子化で一つの役割に鍛え上げ、 iPhone・iPadの中だけで動かしたアプリ「イコ」。同じ手法は、より大きなモデルにもそのまま応用できます。

技術デモ「イコ」を見る

公開しているモデル：Hugging Face で20以上のモデルを公開

専門特化LLMのご相談はこちら

2. 当事者がつくる支援AI
Assistive AI Built by a Disabled Developer

取締役CEO 小野克樹は、手足を動かすことも話すこともできず、頭に付けたスイッチ一つでタブレットを操作しています。 その本人が、LLMとの対話を通じて、自分の言葉を予測する個人化言語モデルを11世代にわたって開発しました。

単に文章を生成するだけでなく、 「その人らしい表現」「利用場面に応じた文体」「少ない入力で意図を伝えること」 を重視し、実際の生活・仕事・支援現場で使えるAIを設計します。

  • AAC（Augmentative and Alternative Communication）支援AI
  • スイッチ入力・スキャン入力等の入力支援AI
  • 文章予測・個人化言語モデル（fine-tuning／合成データ／評価まで一貫）
  • スマートフォン・タブレットで動くオンデバイスAI
  • 障害当事者中心のAI設計とユーザリサーチ

当事者の実利用感覚に基づくモデル評価・データ設計は、外部からは再現が難しい資産です。

Personalized On-Device AI の詳細を見る

実績と裏づけ

  • 大規模LLMの post-training： 東京大学 松尾研究室の医療LLMプロジェクトで、10人の post-training チーム（SFT・DPO）のサブチームリーダーとして、最大750Bパラメータのモデルのファインチューニングを担当
  • LLM開発コンペ：松尾研LLM開発コンペ2025 予選1位・決勝3位（チームリーダー）
  • 国際会議：アクセシビリティ分野の国際会議 ASSETS 2026 に単著論文 「Reconfiguration of Ability」が採択
  • Googleとの協業：Google「Project VOICE」で、約5万件の自分の会話データでGeminiをファインチューニング。iF Design Award Gold Award を受賞 （ドキュメンタリー／Google Japan ブログ）
  • 公開モデル：Hugging Face で20以上のモデルを公開

事例

研究機関：医療LLMの大規模 post-training

課題：医療分野に特化した大規模言語モデルを構築する。

担当：10人の post-training チームのサブチームリーダーとして、SFT・DPO の学習パイプラインを構築。

工夫：パラメータ凍結と FSDP（完全シャーディングによるデータ並列）を組み合わせ、限られた計算資源で最大750Bパラメータのモデルを学習。

Google「Project VOICE」：個人化コミュニケーションモデル

課題：話すことや体を動かすことが難しい人が、少ない操作で「その人らしい言葉」を伝える。

担当：約5万件の自分の会話データでGeminiをファインチューニング。学習データを合成する補助モデルもつくり、11世代にわたって改良。

結果：家族が「本人の声」と認める文章を生成するモデルに到達。プロジェクトは iF Design Award Gold Award を受賞。

※ 企業との案件は守秘義務のため、個別相談時に開示可能な範囲でご紹介します。

その他のサービス

業務AI開発（RAG・要約・チャットボット）

RAG、要約、翻訳、分類、社内文書検索、コミュニケーション支援AIなど、 目的・予算・運用環境に応じた現実的なAI導入を支援します。 OSSモデル活用でオフライン／ローカル稼働にも対応します。

プラン: 50万円〜　納期: 最短1ヵ月〜

サンプル：LINE で動く AI 受付係

LINEボット動作イメージ：LINEチャットでAIが応答

LINE上で動作するボット。企業のHPやその他チャットにも対応可能。

LINE Botを試す

Inclusive LLM翻訳

AI翻訳と障がい者スタッフによる精密なレビューを組み合わせた翻訳ソリューション。 短納期・高品質・リーズナブルを同時に実現します。

対応フォーマット: PowerPointおよびWord
料金: トライアル 1文字1円（初回1万字まで）／ 正規プラン 1文字4円〜
納期: 1万文字につき1日＋3営業日以内

PowerPoint の比較

翻訳前
翻訳後

Word の比較

翻訳前
翻訳後

リスキリング・教育

  • AIツールの実務活用、プログラミング学習支援
  • 障害特性に合わせたリモート環境構築のコンサルティング
  • AI時代の業務再設計・社内研修

当社代表自身が、AIを介して開発者・研究者・経営者になった経験から得た知見をもとに、 企業・個人のリスキリングを支援します。

公開研究成果と守秘義務

当社メンバーは、LLMの学習効率化、モデル解析、支援技術AIに関する研究成果を継続的に発表しています。 公開可能な研究成果を通じて、モデル構造の理解・fine-tuning・評価設計・実装力をお示ししています。

※守秘義務および匿名査読中の研究内容を含むため、関与先・モデル名・詳細な構成は公開しておりません。 個別相談時に、開示可能な範囲で技術領域・対応可能範囲をご説明します。

ご相談・お問い合わせ

AI開発・LLM研究開発・支援技術AIのご相談は、下記フォームからご連絡ください。 ご希望の領域・想定スケジュール・運用環境などをご記入いただけるとスムーズです。