SERVER
／EXCELLENT SERVER
AI開発に欠かせない、
優秀なサーバーをご提供します。
LLM・AI開発に最適な、NVIDIA GPUを搭載したAIサーバーが業界最安値で使える環境を提供します。
／AI CLOUD SERVICE
AIクラウドサービス
LLM・生成AI等の開発を高速化
AIクラウドはNVIDIA GPUを搭載したGPUインスタンスが業界最安値で使えるクラウドサービスです。
小規模開発（1GPU単位）～大規模開発（GPUクラスター）向けに対応します。
小規模開発
クラウドコンテナを通じて
GPU1枚からAI開発が可能な環境を提供。
IDCフロンティアが提供するマネージドKubernetesサービス「IDCFクラウド コンテナ」を通じて、
GPUインスタンスに接続し、わかりやすいUI/UXで、快適に安心してAI開発用プログラムのを実行することができます。（開発中）
／DEVELOPMENT CASE
開発事例
CASE.01
画像認識モデルの開発
概要: カメラからの画像をリアルタイムで分析し、物体や人物を検知するモデルを開発。
課題: 限られたデータ量で高精度なモデルを構築すること。
解決策: AIクラウドの小規模開発環境を利用し、少量のデータから効率的にモデルを学習。
成果: 高精度な画像認識モデルを短期間で開発し、カメラシステムに組み込むことに成功。
CASE.02
機械翻訳モデルの開発
概要: 複数の言語間で高精度な翻訳を行うモデルを開発。
課題: 異なる言語間の文法や語彙の差異に対応すること。
解決策: AIクラウドの小規模開発環境を利用し、多言語データセットを用いてモデルを学習。
成果: 高精度な機械翻訳モデルを開発し、Webサイトやアプリに組み込むことに成功。
CASE.03
チャットボットの開発
概要: ユーザーの質問に自然な会話で回答するチャットボットを開発。
課題: ユーザーの意図を正確に理解し、適切な回答を生成すること。
解決策: AIクラウドの小規模開発環境を利用し、対話データセットを用いてモデルを学習。
成果: ユーザーとの自然な会話を実現するチャットボットを開発し、顧客サービスに導入することに成功。
中規模開発
複数GPU搭載したAIサーバー単位でレンタルし、
自由度の高い開発環境を提供。
ローカルPCからクラウドのGPUインスタンスにSSH接続し、リモート経由で操作します。インスタンスに必要なソフトウェアをインストールし、構築された環境で、生成AIなどのプログラムを実行することができます。
／DEVELOPMENT CASE
開発事例
CASE.01
画像生成モデルの開発
概要: 文章や音声から画像を生成するモデルを開発。
課題: 創造的でリアルな画像を生成すること。
解決策: AIクラウドの中規模開発環境を利用し、大量の画像データセットを用いてモデルを学習。
成果: 創造的でリアルな画像を生成するモデルを開発し、アート作品や広告素材の制作に活用。
CASE.02
音声認識モデルの開発
概要: 複数の言語の音声を高精度に認識するモデルを開発。
課題: 異なる発音や環境音の影響に対応すること。
解決策: AIクラウドの中規模開発環境を利用し、多言語音声データセットを用いてモデルを学習。
成果: 高精度な音声認識モデルを開発し、音声翻訳や音声操作システムに組み込むことに成功。
CASE.03
自然言語処理モデルの開発
概要: 文章の要約や感情分析を行うモデルを開発。
課題: 文章の複雑な意味構造を理解すること。
解決策: AIクラウドの中規模開発環境を利用し、大量の文章データセットを用いてモデルを学習。
成果: 文章の要約や感情分析を行うモデルを開発し、情報検索や顧客分析に活用。
大規模開発
AIサーバーを複数連結したクラスタ構成により、
LLMやマルチモーダルAIの計算時間を短縮できる開発環境を提供。
LLM・マルチモーダルAIの開発に必要な台数でクラスタ構成を提供致します。
※別途クラスタ構築単位など相談。
／DEVELOPMENT CASE
開発事例
CASE.01
大規模言語モデル（LLM）の開発
概要: 人間レベルの文章生成や翻訳を行うLLMを開発。
課題: 膨大な計算量とデータ量を処理すること。
解決策: AIクラウドの大規模開発環境を利用し、クラウド上のAIサーバー集群でモデルを学習。
成果: 人間レベルの言語処理能力を持つLLMを開発し、チャットボットや翻訳システムに活用。
CASE.02
マルチモーダルAIの開発
概要: 画像と音声の情報を同時に処理するマルチモーダルAIを開発。
課題: 異なる種類のデータを統合的に処理すること。
解決策: AIクラウドの大規模開発環境を利用し、画像と音声の複合データセットを用いてモデルを学習。
成果: 画像と音声の情報を同時に処理するマルチモーダルAIを開発し、自動運転や医療診断に活用。
CASE.03
推薦システムの開発
概要: ユーザーの好みや過去の行動に基づいて商品やサービスを推薦するシステムを開発。
課題: 膨大な数のユーザーデータと商品データを処理すること。
解決策: AIクラウドの大規模開発環境を利用し、クラウド上のAIサーバー集群でモデルを学習。
成果: 高精度な推薦システムを開発し、ECサイトや動画配信サービスに導入することに成功。