製品デモ
動画・画像・PDF をまとめて解析し、自然言語で横断検索するデモをご覧ください
活用シーン
マルチモーダル検索基盤で社内データを活用
Web UIによる社内ナレッジ検索
会議動画、マニュアル動画、研修資料を自然言語で横断検索。 「先月の経営会議で売上について話した箇所」のような曖昧なクエリにも対応。
- • 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
AIエージェント連携
AIエージェントと接続し、GeMMをRetrieverとしてマルチモーダルな知識ベースを構築。
- • ローカルAI（Qwen3.5 等）による完全オンプレミス処理
- • ChatGPT / Claude / Copilot / Claude Code / Cursor
- • REST API / Function Calling対応
REST APIによる社内システム連携
製造ラインの監視映像や検査画像を解析。異常検知や過去事例との類似検索で、 品質管理の効率化とトレーサビリティを実現。
- • 異常パターンの類似検索
- • 過去事例との自動マッチング
- • レポート自動生成
主な特徴
— From Storage to Intelligence —
柔軟なアーキテクチャ
Docker Composeで自社環境にデプロイ。ローカルVLMで処理しつつ、 必要に応じてクラウドLLMと連携。完全オンプレミス運用も可能。
マルチモーダル検索基盤
動画・画像・文書を統一的にベクトル化し、自然言語で横断検索。 検索結果は視覚的に提示され、ハルシネーションを回避できます。
高速ベクトル検索
PostgreSQL + pgvectorでHNSWインデックスによる高速ANN検索。 数百万ベクトルでもミリ秒レスポンス。既存のSQLワークフローとも統合可能。
GeMM のしくみ
マルチモーダルデータをベクトル化し、RAGのRetrieverとして機能
入力データ
GeMM-Core 処理エンジン
Chunker
動画・文書を
適切なサイズに分割
VLM解析
Qwen3.5 等
量子化による軽量・高速化
Embedding
CLIP / ST
マルチモーダル埋め込み
物体検出
GroundingDINO
テキストクエリ検索
ベクトルDB
PostgreSQL + pgvector
コサイン類似度による高速ベクトル検索
出力・連携
Web UI
社内ナレッジ検索
LLM連携
翻訳・要約・RAG
REST API
社内システムとの連携
柔軟なデプロイ：コア機能はDocker Composeで自社環境にデプロイ。 必要に応じてクラウドLLM（OpenAI、Claude等）と連携することも可能です。
導入相談・お見積もり
GeMMはエンタープライズ向けのオンプレミスAI基盤です。
規模・ユースケースに応じてカスタムでご提案します。
完全オンプレミス
推論・データ管理は全て御社サーバー内で完結。機密データは外部に送信されません。
専門エンジニアが導入支援
PoCから本番運用まで、AI導入に精通したエンジニアが伴走します。
業界・ユースケース特化
製造・建設・産業IoT・文書管理など、ドメインに合わせたチューニングが可能です。
ベンダーロックインなし
OSSモデルを基盤に構築。御社の業務データ・知見は御社に帰属します。
よくある質問
GeMMはどこで動作しますか？
GeMMはダウンロード型のソフトウェアで、お客様の環境にインストールして使用します。 マルチモーダル検索基盤の処理はすべてローカルで実行され、必要に応じてクラウドLLM（OpenAI、Claude等）と連携することも可能です。
ライセンス形態は？
規模・ユースケース・サポート範囲に応じてカスタムでご提案します。 詳細は導入相談にてお問い合わせください。
ハードウェア要件は？
NVIDIA GPUが必要です。推奨はVRAM 16GB以上のGPU（RTX 4060以上）、 システムメモリは32GB以上を推奨します。 Docker ComposeでNGINX、Django、PostgreSQL、AIサービスを起動します。
プランの変更はできますか？
はい、いつでもプランを変更できます。アップグレードは即座に反映され、 ダウングレードは次の請求サイクルから適用されます。
GeMMの導入をご検討中の方へ
PoCから本番運用まで、専門エンジニアが導入を支援します。
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