製品デモ
動画・画像・PDFをまとめて精製し、自然言語で横断検索するまでをご覧ください。
撮っただけの映像に、価値はありません
10分の動画なら早送りで見返せます。100時間の映像は、誰も二度と開きません。撮った本人しか、どこに何が映っているかを知らないまま蓄積されていきます。
企業内データの8割以上は非構造化データだと言われています。政府の「日本成長戦略」も、 データをAIで利用可能な状態にする「データ精製」の重要性が増大していると明記しています。
文書の精製は各社が進めています。映像を現場で使える形にする選択肢は、まだ限られています。
活用シーン
撮った映像を、業務で使える状態に変える
点検動画・巡視映像を精製し、設備の状態を検索可能にします。 「過去に同じ兆候が出た映像」を、撮影日も担当者もまたいで引き当てます。
- • 状態・環境条件の自動タグ付け
- • センサーデータと映像の時刻同期検索
- • 複数拠点・複数日の映像を横断した集計
現在、産業分野で商用PoCを実施中です。
製造ラインの監視映像と検査画像を精製。異常パターンの類似検索と過去事例の自動マッチングにより、 「なぜこの判定になったか」を映像で遡れる状態を作ります。
- • 異常パターンの類似検索
- • 過去事例との自動マッチング
- • 根拠となる映像を添えたレポート生成
GeMMはUIを押し付けません。REST APIとFunction Callingで、 既にお使いのワークフローの「検索する部分」だけを担当します。
- • 精製済みの映像インデックスへ外部から直接クエリ
- • タイムスタンプと該当フレームを構造化して返却
- • 点検管理システム・社内チャットボット・レポート生成への組み込み
会議動画・研修資料・マニュアル動画の横断検索。 「先月の会議で予算について話した箇所」のような曖昧なクエリにも対応します。
- • 動画内のシーンを直接検索
- • 類似コンテンツの自動レコメンド
- • タイムスタンプ付き検索結果
From Storage to Intelligence
主な特徴
3秒に、根拠がついてくる
検索結果は該当フレームとタイムスタンプで視覚的に提示されます。 AIの回答をそのまま信じるのではなく、映像を見て確かめられる。 ハルシネーションを目視で排除できる設計です。
データが外に出ない
推論・ベクトル化・保管のすべてが御社サーバー内で完結。 VLMの重みも御社の管理下に置かれます。 外部プラットフォームへの依存が発生しません。
100時間でも、待たされない
PostgreSQL + pgvectorのHNSWインデックスによる高速ANN検索。 数百万ベクトル規模でもミリ秒応答。 既存のSQLワークフローとも統合できます。
環境を選ばないデプロイ
Docker Composeで自社環境に構築。閉域網でもインターネット接続環境でも 同一構成で動作し、必要に応じてクラウドLLMと併用する構成も選べます。
しくみ：精製工程
入力（原データ）から連携（Web UI / API）まで、 精製工程はすべて御社サーバー内で実行されます。
入力｜原データ
GeMM-Core｜精製プラント
分留
長尺映像を意味のある
単位に切り分ける
解析
選択可能なVLM
追加学習にも対応
抽出
物体検出
テキストクエリで対象特定
規格化
映像・画像・文書を
検索可能なベクトル形式へ
貯蔵
PostgreSQL + pgvector
HNSWインデックスによるコサイン類似度検索
連携
Web UI
社内ナレッジ検索
REST API
既存システム連携
LLM連携
要約・翻訳
精製工程はすべて御社サーバー内で実行されます。 必要に応じてクラウドLLM（OpenAI、Claude 等）と連携する構成も選択できます。
費用の考え方
「来月いくらか」が分かる契約に
クラウドAPI
処理量ごとに従量課金
映像を処理した分だけ請求されます。検証段階では安く見えても、 対象拠点や常時録画に近づくにつれ請求は跳ね上がり、来月の金額が読めなくなる構造です。
GeMM
年額ライセンス
- ・処理した映像の時間による従量課金はありません
- ・精製する本数・検索回数が増えても金額は変わりません
- ・予算化は年度単位で完結し、期中の追加稟議が発生しません
映像は、扱う量が増えるほど価値が出るデータです。 使えば使うほど費用が読めなくなる課金体系は、映像には向いていません。
導入の流れ
課題のヒアリング
現在お持ちの映像の量、撮影条件、何を探せるようになりたいかを伺います。
構成の設計とお見積もり
必要なGPU構成、精製パイプライン、既存システムとの接続要件を設計し、お見積もりします。
PoC
実際の映像で精製と検索を試し、業務で使えるかを検証します。
本番導入と伴走
GPU選定、vLLMのチューニング、運用設計まで専門エンジニアが一貫して支援。導入後も継続的にチューニングします。
よくある質問
Q. GeMMはどこで動作しますか？
お客様の環境にインストールするダウンロード型のソフトウェアです。Docker Composeで NGINX / Django / PostgreSQL / AIサービスを起動します。精製処理はすべてローカルで実行されます。
Q. 映像や精製したデータが外に出ることはありませんか？
ありません。推論・ベクトル化・データ保管のすべてが御社サーバー内で完結します。モデルの重みも御社の管理下に置かれます。閉域網での運用にも対応します。
Q. どのくらいの長さの映像まで扱えますか？
数百時間規模の映像を継続的に精製・蓄積する用途を想定して設計しています。1本あたりの長さではなく、蓄積量に応じた構成をご提案します。
Q. 検証にはどの程度の機材が必要ですか？
最小構成は VRAM 16GB クラスのGPU（RTX 4060以上）、システムメモリ32GB以上です。1日あたり100時間規模の映像を継続処理する本番構成については、要件をお伺いした上で個別にご提案します。
Q. ライセンス形態は？
年額のサブスクリプションライセンスです。処理量による従量課金はありません。規模・ユースケース・サポート範囲に応じてご提案します。
Q. 既存の社内システムと連携できますか？
REST APIとFunction Callingに対応しています。GeMMを検索エンジンとして、既存の管理システムやチャットボットに組み込む構成を想定しています。
Q. 自社の現場に合わせた調整はできますか？
可能です。現場の語彙、判定基準、撮影条件に合わせて解析モデルと検索の挙動をチューニングします。製造・建設・産業IoT・文書管理などの領域で対応実績があります。
その3秒を、探しに行く仕事をなくす
PoCから本番運用まで、専門エンジニアが伴走します。
デモを依頼する