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「画像認識AI PoCスターターパック」の提供を開始

Press Release

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2021年07月26日 
株式会社クラスキャット / 日本FLOW株式会社
「画像認識 AI PoC スターターパック」の提供を開始
 
~ 手軽にAI(人工知能)導入普及促進を支援 ~

 

株式会社クラスキャット(茨城県取手市:代表取締役社長 佐々木規行)と日本FLOW株式会社(東京都港区:代表取締役社長 半戸祐次)は、手軽にAI導入へチャレンジできるPoC環境を用意し、AI導入普及を促進させることを目的とした、「画像認識AI PoCスターターパック」を共同で開発し本日から提供を開始いたします。

AI化による業務効率の改善、精度向上などを目的としてAI導入を検討したいが、PoC(概念実証)だけでも高額な出費となるため、なかなか踏み出せない企業も少なくないという状況を本スターターパックで支援いたします。

本スターターパックの特徴は、画像認識AI導入に向けたPoC段階での出費を抑えながらも、アノテーション専門企業である日本FLOWが高精度なアノテーションを実施、またAIの研究開発支援を行っているクラスキャットがPoCの開発を担当し、本格稼働に向けたPoCを短期間でしかも適切なコストで実現させることが可能となります。

 
【販売概要】

サービス名:画像認識AI PoC スターターパック

サービス内容:

  • 画像データのクレンジングとアノテーション作業
  • 上記画像データを訓練データとした認識率の評価
  • アノテーション済画像データと評価レポートの提供

画像条件:

  • 画像枚数:100
  • 画像サイズ:512 x 512 x 24 (bit)
  • 画像フォーマット:jpg

アノテーション対象画像条件

  • 1画像内10オブジェクト以内

提供価格:938.000円(税別)~
実施期間:約1ヶ月~
提供方法:クラスキャット経由の直販またはディストリビュータ経由など

 


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本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。

株式会社クラスキャット
セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
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プライベートクラウドとオンプレミス環境で運用可能なウェビナー「ClassCat® Webinar Private」を5月から提供開始

Press Release

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2021年04月05日 
プライベートクラウドとオンプレミス環境で運用可能なウェビナー
「ClassCat® Webinar Private」を5月から提供開始
 
– シームレスに同時接続数を拡張可能 –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行) は、プライベートクラウドとオンプレミス環境で運用可能なウェビナー (WEB 会議) システムをマネージドサービスとして2021年5月から提供する事を発表しました。

本サービスは、プライベートクラウドとオンプレミス環境のマネージドサービスとして提供します。プライベート環境で運用する事により、セキュリティ面も独自に設定することが可能で、高度なセキュリティ環境での運用を可能としてます。加えて、同時接続数を150名毎に拡張する事ができます。

クライアント環境としては、アプリケーションをインストールすることなくブラウザー (HTML5 対応) だけで運用が可能ですので、HTML5 対応のブラウザー (Chrome / FireFox / Edgeなど) が動作する Windows PC やスマートデバイスなどで利用可能です。

本サービスの主な特徴と機能は下記の通りです。

特徴

  • クラウド / オンプレミスでの運用可能
  • 独自ドメインでの運用可能
  • 会議室無制限
  • 会議時間無制限
  • 基本構成最大150名/会議室
  • 150名毎に同時接続数を拡張可能
  • クライアントにアプリケーションをダウンロードすることなくブラウザーだけで運用可能 (HTML5対応ブラウザー)
  • 主要な学習管理システム (LMS : Learning Management Systems)との連携 (Moodleなど)

「ClassCat® Webinar Private」は OEM 提供も可能としており、ホスティング事業社などのサービスとしても利用いただけます。

基本機能

  • VoIP (Voice over Internet Protocol) による音声の共有
  • Webカメラによる動画の共有
  • マルチユーザ・ホワイトボードの利用
  • プレゼンテーション資料の共有
  • デスクトップの共有
  • 録画・再生
  • 小会議室の作成
  • 投票
  • マルチ言語対応

 


【サービス販売概要】

製品名  : ClassCat® Webinar Private
販売時期 : 2021年5月
販売形態 : 直接販売 / 販売パートナー経由 / OEM 提供
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® Webinar Private
動作環境 : プライベートクラウドとオンプレミス環境

 


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三次元医療画像処理モデルを含む人工知能コレクションと人工知能モデルサービング機能の統合ソリューションを2021年2月から提供開始

Press Release

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2021年02月01日 
三次元医療画像処理モデルを含む人工知能コレクションと
人工知能モデルサービング機能の統合ソリューションを2021年2月から提供開始
 
– 「ClassCat® Eager-Brains Enterprise Editon」 –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、三次元医療画像処理モデルを含む人工知能コレクションと人工知能モデルサービング機能を統合したソリューション新製品「ClassCat® Eager-Brains Enterprise Edition」を2月1日から提供開始することを発表致しました。本製品は深層学習フレームワーク TensorFlow と PyTorch 最新版をベースにする人工知能コレクションを軸に、企業ユースを想定したデータ・パイプラインやプロダクション配備のためのエコシステムをアレンジした、包括的な人工知能サービス提供プラットフォームです。動作環境はマルチクラウドに対応しています。

「ClassCat® Eager-Brains Enterprise Editon」で提供される人工知能モデルはクラスキャットが検証した上で仕様を公開致しますので、ユーザ企業は様々なタスクに対応する人工知能コレクションの中から要件に適合するモデルを選択することが可能です。
例として、以下のモデルが提供されます (モデルは随時追加されます) :

  • 画像処理 – 画像分類、動画分類、物体検出、セグメンテーション・タスク
  • 医療画像処理 – 2D / 3D 画像分類、セグメンテーション・タスク
  • 自然言語処理 – センチメント分析、テキスト要約、機械翻訳タスク
  • 音声処理 – 分類タスク
  • GAN (敵対的生成ネットワーク) – 画像生成タスク
  • 強化学習

特徴的なモデルは最先端の医療画像処理モデルです。標準形式 DICOM の他に、医療研究用のデータ形式である NIfTI にも対応したデータパイプラインを装備しており、二次元/三次元画像の分類とセグメンテーション・タスクを効率良く遂行できます。
※ DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) と NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) は医療画像用のデータ形式の仕様です。DICOM は標準仕様で NiFTI は主として研究目的で利用される仕様です。

「ClassCat® Eager-Brains Enterprise Editon」は包括的な人工知能サービス提供プラットフォームです。TensorFlow / PyTorch それぞれのモデルに対して、TensorFlow Serving / TorchServe によるプロダクション配備が可能になっています。動作環境はマルチクラウドに対応しており、GPU を装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種パブリッククラウド Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform 上で提供されます。

更に、人工知能モデルのカスタマイズや再調整から導入支援までワンストップなサポートサービスも併せて提供致します。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® Eager-Brains Enterprise Edition
販売時期 : 2021年2月1日
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® Eager-Brains Enterprise Edition
OS    : Ubuntu Server 18.04 LTS
ハードウェア : 各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。
GPU 装備必須、マルチGPU推奨。

 


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日本語 ALBERT モデルをベースとする最適化可能な自動テキスト要約ソリューションを提供開始

Press Release

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2020年12月14日 
TensorFlow 2 対応 日本語 ALBERT モデルをベースとする最適化可能な
自動テキスト要約ソリューションを 2021 年 1 月から提供開始
 
– 「ClassCat® Text Summarizer v2.0」 –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、最新の深層学習技術をベースとする、最適化可能な多言語対応の自動テキスト要約ソリューション「ClassCat® Text Summarizer v2.0」を2021 年 1 月から提供開始することを発表致しました。本製品は「ClassCat® Text Summarizer」シリーズの最新版で ALBERT と呼称される自然言語処理技術を応用しています。ALBERT は汎用性のある軽量なモデルであるために低コストで対象領域に最適化が可能になっている点が特徴的ですが、複数の埋め込みモデル (*1) を組み合せて精度をあげることも可能になっています。日本語と英語にデフォルトで対応しており印欧語についてもオプションで提供可能ですが、他のどのような言語にも対応可能です。実装は標準的な深層学習フレームワークの最新版 TensorFlow 2.3 を利用しています。

本製品「ClassCat® Text Summarizer v2.0」は最新の深層学習技術により高品質なテキスト要約が可能になっています。自動テキスト要約は人工知能による自然言語処理の伝統的なタスクです。インターネット上で膨大なドキュメントが溢れる中、必要なドキュメントの取捨選択を容易にし、テキストの類似度を利用したドキュメント検索システムへの応用も可能です。人間のテキスト要約よりもバイアスがかからず偏りがないという優位点もあります。自動テキスト要約は一般に抽出型と生成型に分けられますが、本製品は文章テキストから要約文を選択する抽出型に該当します。

本製品「ClassCat® Text Summarizer v2.0」は多言語に対応しています。日本語と英語にデフォルトで対応しており、印欧語 (ドイツ語・フランス語・スペイン語・イタリア語・ポルトガル語) についてもオプションで提供可能です。軽量なモデルである ALBERT の上に構築されていますので、他のどのような言語にも低コストで対応可能です。また、BERT (*2) を含む複数のテキスト埋め込みモデルを組み合せて精度をあげることも可能になっています。

本製品「ClassCat® Text Summarizer v2.0」の動作環境はマルチクラウドに対応しています。各種パブリッククラウド Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform 上のインスタンスやベアメタルで提供されます。GPU 装備が推奨されます。

 


【用語】
1) 埋め込みモデルは、文脈を考慮しつつテキストを固定長ベクトルに変換する自然言語処理モデルです。

2) BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は「Transformer からの双方向エンコーダ表現」を意味します。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® Text Summarizer v2.0
販売時期 : 2021年1月
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® Text Summarizer v2.0
OS    : Ubuntu Server 18.04 LTS
ハードウェア : 各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。
GPU 推奨。

 


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PoC (概念実証) を支援・効率化する Kubeflow 1.0 対応の自動深層学習サービスの提供を開始

Press Release

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2020年04月07日 
PoC (概念実証) を支援・効率化する
Kubeflow 1.0 対応の自動深層学習サービスの提供を開始
 
– 「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」 –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、人工知能分野における PoC (概念実証) を技術的観点から支援・効率化することを主目的として自動深層学習サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」を本日 (04月07日) から提供開始することを発表致しました。本サービスはクラスキャットが提供する人工知能研究開発支援プログラムのサービスの一つとして提供されます。自動深層学習 (AudoDL, Automated Deep Learning) は自動機械学習 (AutoML) の一種で深層学習プロセスの自動化を可能にします。深層学習フレームワークとして TensorFlow 2 及び PyTorch が利用可能で、Kubernetes 上で機械学習ワークフローをクラウド展開可能な Kubeflow 1.0 にも対応しています。

本サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」は標準的な深層学習フレームワークである TensorFlow 2 と PyTorch が利用可能で、自動深層学習のために必要な主要機能を網羅しており、次の機能を提供します :

  1. ハイパーパラメータ調整
  2. ニューラルネット・アーキテクチャ探索
  3. モデル圧縮
  4. 特徴エンジニアリング

ハイパーパラメータ調整は一般に自動機械学習で中心的な役割を果たし、多くの自動調整アルゴリズムと幾つかの早期停止アルゴリズムを実装しています。ニューラル・アーキテクチャ探索 (NAS, Neural Architecture Search) では多くの NAS アルゴリズムを実装しており、幾つかの候補を指定すればベストなアーキテクチャを自動的に見つけ出すことができます。モデル圧縮ではハイパーパラメータ調整を利用しながら枝刈りや量子化アルゴリズムを使用して最善に圧縮されたモデルを自動的に生成することができます。特徴エンジニアリングは与えられたタスクのための最善の特徴を見つけることを可能にします。

クラスキャットでは企業向け人工知能研究開発支援プログラムとして以下のサービスを提供しております :

  1. 経営者層向け人工知能研修サービス
  2. テクニカルコンサルテーション
  3. PoC (概念実証)
  4. 実運用アプリケーションの実装と配備

ユーザ企業はこれらのサービスを活用することで、人工知能技術に精通した人材を確保することなく、人工知能技術を社内導入したりサービスを市場に展開する事が可能となります。

本サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」は上記 (3) PoC (概念実証) のフェーズを技術的視点から強力にサポートすることを可能にします。自動深層学習は PoC でプロトタイピングを遂行する際に特に有用ですが、PoC の準備段階でユーザ企業が所有しているデータの (対象タスクに対する) 有効性を確認する際にも活用できます。

本サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」はまた Kubeflow 1.0 にも対応していますので、自動深層学習の実験を KubeFlow 上でスケーラブルに実行可能です。これは実験を Kubernetes クラスタ上で Kubeflow ジョブとして実行できることを意味します。Kubeflow は米 Google 社によりオープンソース化された、機械学習ワークフローを Kubernetes 上で展開可能にするプラットフォームで最新ステーブル版 1.0 が 3 月にリリースされています。
Kubernetes プラットフォームはパブリッククラウド上の各種サービス – Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service), AKS (Azure Kubernetes Service), GKE (Google Kubernetes Engine) – が選択可能となっています。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® AutoDL for Kubeflow
販売時期 : 2020年04月07日
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス
製品名  : ClassCat® AutoDL for Kubeflow
OS    : Ubuntu Server 18.04 LTS
ハードウェア : 各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。
GPU 装備必須。Kubernetes 対応。

 


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Docker 対応 テレワーク向け Web 会議ソリューション新製品を 4 月から提供開始

Press Release

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2020年03月23日 
Docker 対応、マルチユーザ・ホワイトボードやデスクトップ共有が利用可能な
テレワーク向け Web 会議ソリューション新製品を 4 月から提供開始
 
– 「ClassCat® WebConference Enterprise Edition」 –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、テレワークの導入支援・推進を主目的とする、Web 会議ソリューションの新製品「ClassCat® WebConference Enterprise Edition」を2020年4月から提供開始することを発表致しました。本製品はモバイル対応をはじめとする標準的な Web 会議システムの機能に加えて、マルチユーザ・ホワイトボードの利用やデスクトップ共有が可能であり、更に Docker コンテナ実装のフロントエンドが切り替え可能である点が特徴的です。特別な機器は一切不要です。
また本製品はマルチクラウド上のマネージド・サービスとして提供されますが OEM 提供も行ないます。

本製品「ClassCat® WebConference Enterprise Edition」は WebRTC 技術をベースとする Web 会議ソリューションです。WebRTC 対応の Web ブラウザ (Chrome/Firefox) 経由で Web カメラや VoIP が利用可能で、マルチユーザ・ホワイトボード/プレゼンテーション資料/デスクトップの共有も可能です。標準的なオンライン Web 会議システムの機能がマルチクラウド上のマネージド
・サービスとして低コストで提供され、複数のモバイルフォン・PC パソコン同士の遠隔コミュニケーションやマテリアルの共有を可能にします。

本製品「ClassCat® WebConference Enterprise Edition」の利用のために特別な機器や環境を用意する必要はありません。ユーザはヘッドセット・オーディオデバイス・Web カメラを装備する一般的な PC パソコンから Web ブラウザで簡単に利用することができます。Android モバイルフォンやタブレットについても WebRTC に対応した Web ブラウザ (Chrome/Firefox) 経由で利用可能となっています。

Web 会議システムとしての基本機能は下記の通りです :

  1. VoIP (Voice over Internet Protocol) による音声の共有
  2. Webカメラによる動画の共有
  3. マルチユーザ・ホワイトボードの利用
  4. プレゼンテーション資料の共有
  5. デスクトップの共有
  6. 録画・再生
  7. マルチ言語対応

本製品「ClassCat® WebConference Enterprise Edition」のフロントエンド (Web UI) は Docker コンテナとして実装されていますので、簡単に切り替えることができます。このフロントエンドは主としてユーザ管理や会議室管理の機能を提供しますが、OEM は独自のコンテナによりフロントエンドの機能を拡充することも可能です。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® WebConference Enterprise Edition
販売時期 : 2020年04月
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® WebConference Enterprise Edition
OS    : Ubuntu Server 16.04 LTS
ハードウェア : 各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。

 


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深層学習ベースの日本語及び印欧語対応 自動テキスト要約/翻訳サービスを提供開始

Press Release

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2020年02月04日 
深層学習ベースの日本語及び印欧語対応
自動テキスト要約/翻訳サービスをサードパーティ向けに SDK と共に提供開始
 
– 「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition v1.0」 –

 

AI システムインテグレータの株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、深層学習モデルをベースとする多言語対応の自動テキスト要約サービス「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition v1.0」を本日 (2月4日) から提供開始することを発表致しました。本サービスはサードパーティ向けに RESTful API (及び開発者向け SDK) として提供され、要約されたテキストを他言語に翻訳するサービスも併せて利用可能です。
v1.0 リリースでは日本語及び主要な印欧語 (英語・ドイツ語・フランス語・スペイン語・イタリア語・ポルトガル語) に対応しています。

本サービス「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」は深層学習ベースの最新技術による自然言語処理モデルを採用しており、高品質なテキスト要約が可能になっています。モデル実装は深層学習フレームワークのデファクトスタンダードである TensorFlow 2.1 と PyTorch 1.3 を利用しています。
自動テキスト要約はインターネット上で膨大なドキュメントが溢れる中、必要なドキュメントの取捨選択を容易にするだけでなく、人間のテキスト要約よりもバイアスがかからず偏りがないという優位点があります。自動テキスト要約は一般に抽出型と抽象型に分けられますが、本サービスは文を選択する抽出型に該当します。

本サービス「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」は要約テキストの翻訳サービスも併せて提供致します。このサービスを利用すれば、例えば、スペイン語の長文ニュースを日本語の要約文として瞬時に読み出すことができます。逆に、日本語の長文テキストを要約した上で他国語に翻訳することも可能です。

本サービス「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」はサードパーティ向けの RestFul サービスとして提供され、開発者向けの SDK も併せて提供されます。モデルには Standard モデルと Advanced モデルが用意されています。Standard モデルは標準的な人工知能 (ニューラルネット) モデルで、Advanced モデルでは Transformers ベースの BERT をはじめとする NLP (自然言語処理) 技術の最先端モデルが利用可能になります。

本サービスの v1.0 リリースでは日本語及び主要な印欧語 (英語・ドイツ語・フランス語・スペイン語・イタリア語・ポルトガル語) に対応しています。将来的なリリースでは対応言語を増やすと共に、クラスキャット独自のクライアント・アプリケーションによるサービスも提供する予定です。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition v1.0
提供形態 : RESTful API 及び SDK
販売時期 : 2020年02月04日
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

 


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BERT モデルをベースとする 100 言語対応の自動テキスト要約ソリューションを 2020 年 2 月から提供開始

Press Release

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2020年01月14日 
自然言語処理技術 BERT モデルをベースとする 100 言語対応の
自動テキスト要約ソリューションを 2020 年 2 月から提供開始
 
– 「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」 –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、深層学習モデルをベースとする多言語対応の自動テキスト要約ソリューション「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」を 2020 年 2 月から提供開始することを発表致しました。対応可能な言語は日本語と英語を中心におよそ 100 言語に渡り、重視する言語の要約品質をあげるためにチューニングすることも可能です。BERT と呼称される自然言語処理技術を応用しており、実装は標準的な深層学習フレームワークの最新版 TensorFlow 2.1 と PyTorch 1.3 を利用しています。

自動テキスト要約は人工知能による自然言語処理の伝統的な目標タスクですが、現代ではインターネット上で膨大なドキュメントが溢れる中、タスクの重要性が増して多くの現実的なメリットがあります。必要なドキュメントの選択を容易にするだけでなく、人間のテキスト要約よりもバイアスがかからず偏りがないという優位点もあります。
自動テキスト要約は一般に抽出型と抽象型に分けられますが、本製品は文を選択する抽出型に該当しドキュメント管理システムとして利用することも可能です。

本製品「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」は多言語に対応しています。対応可能な言語はおよそ 100 言語に渡りますが、英語と日本語については最先端モデルの適用や語彙の充実により要約品質を高めています。他の言語についてもクライアントが望まれる言語についてチューニングすることが可能です。

本製品「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」は BERT (Transformer からの双方向エンコーダ表現) と呼称される最新の自然言語処理技術やその改良版である RoBERTa をベースとするモデルを採用しており、高品質なテキスト要約が可能になっています。モデル実装は深層学習フレームワークのデファクトスタンダードである TensorFlow 2.1 と PyTorch 1.3 を利用しています。
※ BERT は “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” の略称です。

本製品「ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition」の動作環境はマルチクラウドに対応しています。各種パブリッククラウド Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform 上のインスタンスやベアメタルで提供されます。
GPU 装備が推奨されますが、CPU のみのインスタンスでも動作可能です。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition
販売時期 : 2020年02月03日
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® Text Summarizer Multilingual Edition
OS    : Ubuntu Server 18.04 LTS
ハードウェア : 各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。
GPU 推奨。(CPU only でも動作可)

 


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IBM Q Experience 対応 量子機械学習を可能にする TensorFlow エコシステムの提供を開始

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2019年11月12日 
クラスキャット、IBM Q Experience 対応
量子機械学習を可能にする TensorFlow エコシステムの提供を開始
 
– GPU と QPU のハイブリッド環境で動作「ClassCat® Hybrid QNN」 –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、量子機械学習ツールキット「ClassCat® Hybrid QNN」を本日 (11月12日) から提供開始することを発表致しました。本製品は IBM Q Experience で利用可能な量子プロセッサを始めとする各種量子デバイスやシミュレータ上で量子機械学習を遂行できる製品で、深層学習フレームワーク TensorFlow のエコシステム (拡張キット) として提供されます。GPU アクセラレータと QPU (量子処理ユニット) のハイブリッド環境で高速に量子機械学習を実行できます。

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」は各種量子デバイスやシミュレータ上で量子機械学習を遂行できます。リアル量子デバイスについては IBM Q Experience で利用可能な量子プロセッサに対応しています。IBM Q Experience は米 IBM 社が公開している量子クラウドサービスとソフトウェアプラットフォームです。そしてまた以下のポピュラーな量子シミュレータもサポートしています :

  • Qiskit Aer (米 IBM 社)
  • Microsoft Quantum Development Kit
  • Cirq (米 Google 社)

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」は TensorFlow のエコシステムです。TensorFlow は米 Google 社がオープンソース化した、深層学習フレームワークのデファクトスタンダードです。高パフォーマンスな人工知能モデルを開発するために世界中で利用されています。最新版 TensorFlow 2.0 では Keras と呼ばれる高位 API と柔軟性の高い Eager execution 動作モードを軸にすることにより、使い易さが更に改良されています。「ClassCat® Hybrid QNN」はこの TensorFlow 2.0 上に構築されていますので、量子機械学習においてその洗練された最適化手法を GPU アクセラレータとともに利用することができます。

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」では量子回路を機械学習モデルとして位置付け、量子デバイスに接続して量子計算を実行しながら TensorFlow によりモデルを最適化していきます。GPU アクセラレータと量子処理ユニット QPU のハイブリッド環境で、ユーザが量子コンピューティングの様々な実験や研究を行なうことを可能にします。
なおクラスキャットでは汎用性のあるモデルを順次提供していく予定です。

本製品「ClassCat® Hybrid QNN」はマルチクラウド上のソリューションとして提供されます。GPU を装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種パブリッククラウド – Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform が選択可能です。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® Hybrid QNN
販売時期 : 2019年11月12日
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® Hybrid QNN
OS    : Ubuntu Server 18.04 LTS
ハードウェア : 各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。
GPU 装備必須、マルチGPU推奨。

 


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TensorFlow 2.0 に対応した人工知能研究開発支援サービス及び人工知能コレクションの提供を開始

Press Release

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2019年10月07日 
クラスキャット、TensorFlow 2.0 に対応した人工知能研究開発支援サービス
及び人工知能コレクション「ClassCat® Eager-Brains v2.0」の提供を開始
 
– 人工知能研修サービス / テクニカルコンサルティング・サービス –

 

株式会社クラスキャット (代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市) は、深層学習フレームワーク最新版 TensorFlow 2.0 対応の人工知能コレクション「ClassCat® Eager-Brains v2.0」を本日 (10月07日) から提供開始することを発表致しました。コンピュータビジョン分野の画像処理や GAN (Generative Adversarial Network) として知られる画像生成・変換のタスクを遂行する人工知能を中心にマルチクラウド環境で提供します。
また併せて、TensorFlow 2.0 に対応した人工知能研究開発支援サービスの提供も開始致します。ユーザ企業はこのサービスを活用する事により、人工知能テクノロジーに精通した人材を確保することなく、TensorFlow 2.0 ベースの人工知能テクノロジーを活用した自社サービスを市場に展開する事が可能となります。

◆ TensorFlow 2.0 は米 Google 社がオープンソース化した深層学習フレームワーク TensorFlow の最新メジャーアップデート版で 10月1日 にリリースされました。TensorFlow は高パフォーマンスな人工知能モデルの開発を可能にし、世界中で広く利用されていますが、TensorFlow 2.0 では高パフォーマンスと共に柔軟性も提供する Eager execution がデフォルト動作モードとなりました。

TensorFlow 2.0 は単純性と使いやすさが重視され次のような特徴を持ちます :

  1. 高位 API Keras と Eager execution による容易な人工知能モデル構築。
  2. どのようなプラットフォームでも製品レベルの堅牢なモデル配備が可能。
  3. 研究のためのパワフルな実験を可能にする。
  4. API の整理と統合による単純化。

◆ 新製品「ClassCat® Eager-Brains v2.0」は TensorFlow 2.0 で構築された人工知能のコレクションです。提供される人工知能はクラスキャットが検証の上で仕様を公開致しますので、ユーザ企業は様々なタスクに対応する人工知能の中から要件に適合する人工知能を選択することが可能です。

今回提供される人工知能コレクションはコンピュータビジョン分野の画像処理と画像生成・画像変換を行なう GAN モデルが中心です。GAN は敵対的生成ネットワークと呼称され、訓練データセットの特徴を人工知能が学習してその特徴から新しい有用な画像データを生成することができます。

画像処理モデルとしては次のような人工知能が提供可能です :

  • 物体検出モデル
  • セマンティック・セグメンテーション
  • 医療画像処理
  • 顔検出モデル
  • 人物ポーズ推定
  • オプティカルフロー推定
  • 画像・動画分類

また、GAN モデルとしては次のような人工知能が提供可能です :

  • DCGAN
  • 超解像 (SRGAN)
  • Cycle GAN
  • Pix2Pix
  • StarGAN
  • ACGAN

「ClassCat® Eager-Brains v2.0」の動作環境はマルチクラウド対応です。GPU を装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種パブリッククラウド Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform 上で提供されます。

◆ 人工知能コレクションの提供に加えて、TensorFlow 2.0 に対応可能な「人工知能研究開発支援」サービスの提供も併せて開始致します。主なサービスメニューは次のようなものです :

  1. 人工知能研修サービス (経営者層向けオンサイト研修)
  2. テクニカルコンサルティング・サービス
  3. 実証実験 (プロトタイプ構築)
  4. アプリケーションへの実装

ユーザ企業は本サービスを活用する事により人工知能テクノロジーに精通した人材を確保することなく、TensorFlow 2.0 ベースの人工知能テクノロジーを活用した自社サービスを市場に展開する事が可能となります。

 


【製品販売概要】

製品名  : ClassCat® Eager-Brains v2.0
販売時期 : 2019年10月07日
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® Eager-Brains v2.0
OS    : Ubuntu Server 16.04 LTS
ハードウェア : 各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。
GPU 装備必須、マルチGPU推奨。

 


お問合せ
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株式会社クラスキャット
〒300-1525 茨城県取手市桜ヶ丘 4-48-7
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人工知能開発支援
◆ クラスキャットは 人工知能研究開発支援 サービスを提供しています :
  • テクニカルコンサルティングサービス
  • 実証実験 (プロトタイプ構築)
  • アプリケーションへの実装
  • 人工知能研修サービス
◆ お問合せ先 ◆
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