資料・ホワイトペーパー
GeMM の導入検討にお役立ていただける資料をご用意しております。
最新版 v1.1
GeMM Technical Whitepaper v1.1
動画・文書・画像を統合する次世代マルチモーダル RAG プラットフォーム
産業 IoT / 製造業 / 大手企業のDX推進担当者向け技術ホワイトペーパー。GeMM のアーキテクチャ、評価結果（公開ベンチでの定量比較）、適用領域、導入手順、限界までを 24 ページで解説しています。
ページ数
24 ページ
発行日
2026-05-27
想定読者
DX 推進・情報システム・技術選定担当者
主な内容
- •マルチモーダル RAG の業界課題と GeMM の解
- •6 層アーキテクチャと完全オンプレ実行モデル
- •公開ベンチ (HotpotQA / MuSiQue / 2Wiki) での 3 dataset ablation
- •複数 LLM 動的切替の検証（LLM-agnostic 設計）
- •適用領域と PoC 標準パス（1〜3 ヶ月）
今後公開予定の資料
準備中
オンプレAI検索の TCO 比較
クラウドAPI利用との総保有コスト（TCO）を比較し、オンプレ運用の損益分岐点を解説します。
準備中
Chunking 戦略が RAG 精度に与える影響
段落・parent-child・階層クラスタリングなど、文書/動画チャンキング手法の違いが検索精度・コストにどう効くかを定量評価します。
準備中
Vision RAPTOR — 長尺動画の階層解析手法
従来の間引き/シーン検出方式と比較した Vision RAPTOR の設計思想・処理コスト・精度を、v1.0 で保留した正式測定値とともに解説します。