生成AI/LLM活用およびPhysical AI開発初期おいて、学習データは精度を大きく左右します。
本セミナーでは、LLMの安全性設計という社会実装の前提から、性能を決定づける高品質データの考え方、さらにPhysical AIへの展開可能性までを整理します。
その上で、こうした設計思想を実行に移すために不可欠な「計算基盤」の要件とは何かを解説。
開発スピードとコスト最適化を両立させるためのGPU環境の設計視点を共有します。
●こんな方におすすめです
・LLMの安全性設計と高品質データの考え方を体系的に理解したい方
・医療・指示追従・数学などでLLMの精度向上に取り組んでいる方
・Physical AIに必要なデータセット設計と国内外の最新動向を把握したい方
・AI開発を加速させるGPU基盤の設計・コスト最適化に関心のある方

株式会社APTO
狩野 洋一
総合出版社、サイバーセキュリティ企業を経て、2022年にAPTOに入社。2024年より現職。企業が直面するAI課題に対して、データを起点に解決に導くサポートを続ける。現在はビジネスサイド・コーポレートサイド管掌に加えて、国内外の研究所や大学、事業会社とともに精力的に研究データを開発・発表している。

株式会社APTO
尾身 卓也
大学院在学中からニュースメディアの企画業務に携わり、自然言語処理ライブラリを用いた業務効率化、AIシステムの開発や、ユーザー行動データをもとにしたプロダクト改善のディレクションに従事。その後、動画配信サービスのUX/UIデザイナーとして、ユーザー体験設計とデータドリブンな課題分析を担当。
現在は、AIを活用したサービス企画・開発を統括するプロジェクトマネージャーとして、自然言語処理(NLP)や大規模言語モデル(LLM)を応用した新規プロダクトの設計・推進を行っている。LLMの学習経験を元に、精度改善につながる合成データの作成や学習手法の設計なども担当。

株式会社APTO
遠藤 俊策
ゲームプログラミング専門校在学中より本格的にプログラミングを学び、在学中には学内審査会において数々の賞を受賞。技術力を磨く中でAI分野に強い関心を抱き、2020年にAPTOを共同創業。AI開発におけるデータ収集・整備・活用の非効率という課題に着目し、その解決に取り組む。現在はAPTOにて、開発とビジネスの双方を管理。

株式会社ハイレゾ
深町 純
最先端GPUを活用した国産クラウド基盤「GPUSOROBAN」の営業を担当。
国内の地方データセンターから高性能GPUを低価格で提供し、大学・研究機関および製造業を中心に、AI研究や科学技術計算(HPC)、DX活用の支援を行っている。
コストと安心感の両立を目指し、地方データセンターを活用したGPUクラウドの提供に取り組んでいる。

ファシリテーター
株式会社ハイレゾ
山口 正人
広告・出版・デジタル領域での営業および事業開発経験を経て、現在はハイレゾにてアライアンス戦略を担当。GPUクラウド事業を軸に、企業・研究機関・パートナー企業との協業推進や事業連携の構築を担う。
異業種連携を通じ、GPUを活用した新たな協業モデルの創出に取り組んでいる。
| 日時 | 2026年4月23日(木) 14:00〜15:00 |
|---|---|
| 視聴方法 |
オンライン(Zoomを使用) |
| 定員 |
1000名 |
| 参加費 |
無料 |
| 参加条件 |
参加は事前にお申し込みいただいた方に限ります。 同業他社様のご参加はご遠慮いただいております。 複数人でご参加を予定されている場合、おひとり様ずつお申し込みをお願いします。 |
| 参加方法 |
1.お申し込みフォームに必要事項を記入の上、送信してください。 2.お申し込み完了の通知と参加URLがメールで届きます。 3.開催日・時刻となりましたらご入室ください。 ※当日は開催時刻の15分前からご入室いただけます
|
| お願い |
ウェビナー終了後にアンケートを実施しております。 数分程度な軽微な内容となりますので、ご協力お願いします。 |
| 連絡先 |
株式会社ハイレゾ ウェビナー窓口 |