株式会社ヘッドウォータース 研究開発活動 (2024年12月期)

当社グループは、日々UPDATEされていくAI技術を業務にフィットした形で提供するために、何ができ何ができないのか技術の限界を知ること、活用するサービスをどのように組み合わせて最適なソリューションを作り出せるか研究開発を進めております。IoT×AIとなるエッジAI領域をはじめ、生成AI領域でも研究開発結果を「SyncLect」サービスに集約しサービス提供することで、汎用的な利用を可能とするとともに多様化する先端技術の開発ライブラリとなることを目指しております。
当連結会計年度において、当社グループが支出した研究開発費の総額は3,363千円であり、次の技術分野に対する研究開発活動を行っております。

(1) SyncLect Generative AI

マイクロソフト社が提供する「Azure Open AI Service」をベースに独自のカスタマイズとアーキテクトの最適化を行うことで、企業向け生成AIの研究開発を行っております。個人利用向けのChatGPTとは異なり、情報セキュリティや情報の正確性をより求められる企業向け生成AIは、企業が保持するデータの活用が重要なキーとなっております。LLM(大規模言語モデル ※1)やRAG(Retrieval-Augmented Generation ※2)をはじめ、様々なサービス・機能が日進月歩で更新されていくため、技術に対するアンテナと顧客ニーズの双方にアンテナを張って対応しております。R&Dチームも営業や生産現場に参加することで現場ニーズを把握し、課題のキャッチアップと研究開発内容の現場反映を柔軟に対応できる体制で取り組んでおります。

(2) アライアンス×テクノロジー

マイクロソフト社のPower Platformや関連するGPTモデル、NVIDIA社のJetson Orinなどに代表されるような、アライアンス先のテクノロジーを組み込んだサービス化に向けて技術研究を行っております。その技術をどのような場面、業務で利用するかについては、研究開発チームのみならずアライアンス先の顧客ニーズと掛け合わせることで、新しいテクノロジーの利用価値を高めて提供しております。

※1 LLM:膨大な量のテキストデータを学習し、人が話す言語の特徴とパターンを模倣することができるコンピュータモデルです。テキスト生成、文章の要約、質問応答、機械翻訳など、さまざまな自然言語タスクに使用され、これらのモデルは、学習に使用される巨大なデータセットと、高性能なコンピューターアーキテクチャを必要とします。

※2 RAG:自然言語処理の分野で活用される技術であり、情報の検索と生成を組み合わせて、より高度な文章生成や応答生成を実現します。具体的には、RAGは大規模な情報源(例:ウェブ上の記事、ドキュメント、データベースなど)から情報を検索し、その情報を基に文章を生成することができます。通常の生成AIモデルでは、文章生成に必要な情報をあらかじめ学習しておく必要がありますが、RAGでは動的に情報を検索することが可能であることから、特定のトピックや質問に関連する情報を検索し、それをもとに文章を生成することができます。これによって、より正確で適切な応答や文章が生成される可能性が高まります。