01 · Specialized LLMs for Closed Environments
閉じた環境で動く専門特化LLM
オンプレ・閉域LLM開発の詳細オープンな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。クラウドに出せないデータを扱う業務でも、LLMを使えるようにします。
post-training・ツール利用
SFT・DPO・GRPOなどでオープンモデルを業務に特化させます。検索・計算・社内システムやAPIを呼び出すツール利用（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支援します。
技術デモ
1Bのモデルを、
意図どおりに動かす
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。
02 · Assistive AI Built by a Disabled Developer
当事者がつくる支援AI
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、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。
「その人らしい表現」「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、生活・仕事・支援の現場で使えるAIを設計します。
- AAC支援AI
- スイッチ・スキャン入力
- 文章予測・個人化言語モデル
- オンデバイスAI
- 当事者中心の設計・リサーチ
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744Bパラメータ（GLM-5）のモデルのファインチューニングを担当（学習基盤の技術記事／GitHub）
- 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」が掲載（2026年10月）
- 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
- 支援プログラムNVIDIA Inception Program・Claude for Startups に採択（2026年）
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744Bパラメータ（GLM-5）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。
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。
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
当社CEO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。
- 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
- 業務再設計・社内研修
当社の社内AI研修を公開しています（約45分）
LLM（大規模言語モデル）がどういう仕組みで動き、何が得意で、どこで間違えやすいのかを、実機デモを交えて解説しています。
章ごとに見る（各5分前後）：YouTube プレイリスト
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。
※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。