AI / MACHINE LEARNING

インテリジェントな
AIが、ビジネスの
未来を拓く

自然言語処理からエッジAIまで、Frosted Thunder PulseのAI・機械学習プラットフォームが複雑なビジネス課題を解決。倫理的なAIガバナンスのもとで、責任ある人工知能を実装します。

入力層 隠れ層 1 隠れ層 2 出力層 分類 予測 生成 最適化

AI・機械学習概要

Frosted Thunder PulseのAIプラットフォームは、自社開発のニューラルアクセラレーターとエッジ推論エンジンを組み合わせ、クラウドからエッジまでシームレスなAI体験を提供します。

大規模言語モデル(LLM)ファインチューニング、マルチモーダルAI、強化学習まで、AIのライフサイクル全体を一つのプラットフォームで管理できます。

50+
AIモデル提供
1B+
日次推論リクエスト
95%
平均精度
<10ms
エッジ推論速度

AIサービスラインナップ

6つの専門AIサービスが、あらゆる業種・用途のインテリジェント化を支援します。

AI
自然言語処理(NLP)

日本語特化の大規模言語モデルが、テキスト分析・要約・翻訳・感情分析を高精度に処理。チャットボット・ドキュメント自動化・コールセンター支援に展開可能です。

NLP
コンピュータビジョン

物体検出・顔認識・異常検知・品質管理を95%以上の精度で実現。工場ライン検査、セキュリティ監視、医療画像診断補助など幅広い分野に適用します。

CV / Vision AI
予測分析

時系列予測・需要予測・リスクスコアリングをリアルタイムで提供。機械学習モデルのアンサンブルで、複雑なビジネスKPIを高精度に予測します。

Predictive AI
生成AI

テキスト・画像・音声・コード生成を統合した生成AIプラットフォーム。GPT互換APIとオンプレミス展開オプションで、プライバシーを保ちながら生成AIを活用できます。

Generative AI
強化学習

報酬最大化を目的とした自律的な意思決定AIを構築。ロボット制御、ゲームAI、自動取引、最適制御など、複雑な連続決定問題に対応します。

Reinforcement Learning
NPU EDGE
エッジAI

専用NPU搭載エッジデバイスで、クラウドへのデータ送信なしにAI推論を実行。プライバシー保護・超低遅延・オフライン動作を同時に実現します。

Edge AI

機械学習パイプライン

データ取得からモデルデプロイまで、MLOpsのベストプラクティスに基づく自動化パイプラインです。

DATA INGESTION FEATURE ENGINEERING MODEL TRAINING EVALUATION & TESTING MODEL REGISTRY DEPLOYMENT & SERVING MONITORING & FEEDBACK • データレイク • ストリーミング • バッチ取込 • データ検証 • 前処理 • 特徴抽出 • 正規化 • AutoML • GPU/TPU学習 • 分散トレーニング • ハイパーパラメータ • 転移学習 • 精度評価 • A/Bテスト • バイアス検査 • 公平性評価 • バージョン管理 • メタデータ追跡 • 系譜管理 • ゴールデンモデル • オンライン推論 • バッチ推論 • エッジデプロイ • カナリアリリース • ドリフト検出 • 説明可能性 • アラート • 再学習トリガー 継続的改善フィードバックループ 01 02 03 04 05 06 07

LLM・大規模モデル

FTPプラットフォームは、GPT-4、Claude、Gemini等の主要LLMとのAPI統合に加え、自社開発の日本語特化モデル「Thunder-LM」シリーズを提供します。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)アーキテクチャにより、社内文書・ナレッジベースとLLMを統合。ハルシネーション(幻覚)を最小化した高精度な回答生成を実現します。

LM

Thunder-LM 日本語モデル

700億パラメータの日本語特化LLM。金融・法律・医療ドメインでの専門的な日本語理解に優れます。

RAG統合ソリューション

社内文書・DBとLLMをリアルタイム接続。精度90%以上の根拠付き回答生成を実現します。

ファインチューニングサービス

少量の社内データでドメイン特化モデルを構築。業界特有の用語・表現を学習させます。

ユーザークエリ 日本語 / 多言語 ナレッジベース 社内文書 / Vector DB RAG Retriever セマンティック検索 Thunder-LM 70B Parameter Foundation Model 日本語特化 | ファインチューニング対応 生成レスポンス 根拠付き回答 + 出典

AI倫理・ガバナンス

責任あるAI開発の原則に基づき、透明性・公平性・説明可能性を確保したAIシステムを提供します。

透明性・説明可能性

XAI(説明可能AI)技術を全モデルに適用。なぜそのような判断をしたかを可視化し、AIの意思決定プロセスをステークホルダーに説明可能な形で提示します。

公平性・バイアス排除

訓練データとモデル出力の公平性を定量評価。性別・年齢・民族などによる不当な差別が発生しないよう継続的に監査し、バイアス軽減技術を適用します。

プライバシー保護AI

差分プライバシー・連合学習・秘密計算を用いて、個人データを保護しながら機械学習を実現。GDPRや個人情報保護法に完全準拠したプライバシーファーストAIを提供します。

人間中心のAI設計

AIは人間の意思決定を支援するツールとして位置づけ。重要な判断において必ず人間のオーバーサイトを確保。Human-in-the-loop設計を標準化します。

AIガバナンスフレームワーク

EU AI Act・NIST AI RMFに準拠したリスクアセスメントプロセス。高リスクAIシステムの特定・管理・監査を体系的に実施します。

継続的モニタリング

デプロイ後のモデルパフォーマンスと公平性を継続的に監視。コンセプトドリフトやデータドリフトを早期検出し、モデルの信頼性を維持します。

AIの力で、ビジネスを変革しましょう

無料AIデモ・PoC(概念実証)からスタート。専門AIエンジニアが最適なAIソリューションをご提案します。