深層学習 × IT

VESSL AI

VESSL AI, Inc.
VESSL AIは、AIの学習・推論・運用に必要なGPU計算資源を複数プロバイダーから統合して利用できるAIインフラプラットフォームです。A100、H100、H200、B200などのGPUを、オンデマンド、スポット、予約などの方式で選び、試作から本番ワークロードまで拡張できます。複数クラウド間の自動フェイルオーバー、ジョブ実行、環境管理、監視をまとめ、GPUの割り当てや環境差異に伴う運用負担を軽減します。LLMのポストトレーニング、...
機械学習深層学習

BCDC.Ai.GPU Data Center

売れるネット広告社グループ株式会社
売れるネット広告社グループの子会社BCDC.Ai.GPU Data Center株式会社が手がける、高性能GPUサーバーセンターの構築・運営事業です。世界最先端の水浸冷却技術を採用したGPU演算インフラを自社保有・運営し、AI開発・データ分析・ブロックチェーン等向けの高負荷計算基盤を提供します。5年間で総投資額約401億円規模のデータセンター事業として計画されており、2031年以降に外部企業向けサービス提供を拡大する予定です。
機械学習深層学習

ailia SDK

アイリア株式会社
アイリア株式会社が提供する「ailia SDK」は、あらゆるデバイスに実装できる独自開発のエッジAI推論フレームワークです。VulkanとMetalを活用したGPU/CPU両対応の高速推論を実現し、Windows・Android・Linux・iOS・Macのクロスプラットフォームに対応しています。390種類以上の事前学習済みモデルライブラリを提供し、モデルの圧縮・暗号化機能も備えています。通信・自動車・ゲーム業界などで活用されています。
エッジAI深層学習

Ubitus GPUクラウド

ユビタス株式会社
Ubitus GPUクラウドは、クラウドゲーミングやAI推論に特化したGPU計算基盤サービスです。高性能GPUサーバーをクラウドで提供し、ゲーム配信やAIモデルの学習・推論を支えるインフラを構築できます。 任天堂やカプコンなど大手ゲーム会社のクラウドゲーミングを支える技術基盤として実績があり、低遅延・高品質な映像ストリーミングを実現しています。 AIの計算需要の急増に対応し、LLMの推論やAI開発向けのGPUリソースも提供し...
LLM深層学習

MORGENROT TailorNode

モルゲンロット株式会社
MORGENROT TailorNodeは、AIデータセンター向けの仮想化運用プラットフォームです。プライベートGPUクラウドやオンプレミスGPUサーバーの管理からマルチテナント環境の構築まで幅広く対応します。顧客のニーズに合わせて機能をカスタマイズできる柔軟性が特徴です。AIデータセンター運営企業やGPUサーバーを保有する組織が主な対象です。
機械学習深層学習

MORGENROT Cloud Bouquet

モルゲンロット株式会社
MORGENROT Cloud Bouquetは、複数のAIデータセンターが保有するGPUサーバーの計算リソースをオンデマンドで利用できるパブリックGPUクラウドプラットフォームです。独自の分散処理技術「Excalibur」を活用し、時間単位での柔軟なリソース利用が可能です。AIモデルの学習や推論に大量のGPU計算資源を必要とする企業や研究機関が主な対象です。
機械学習深層学習

AiOnIc

株式会社ArchiTek
AiOnIcは、エッジAI向けに設計された低消費電力・高性能プロセッサです。独自技術により、GPUと比較して2倍から10倍の処理性能を実現しながら、消費電力はGPUの約1/20、シリコンコストは約1/10に抑えています。自動運転、セキュリティカメラ、ロボティクス、データセンターなどのリアルタイムAI推論を必要とする分野に最適です。IP提供、チップ供給、ソリューションサービスの各形態で導入できます。
エッジAI深層学習

カテゴリ解説

深層学習サービスでできること

深層学習に対応したAIサービスは、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知、生成AI、予測モデルなどで使われます。人手で特徴量を細かく設計しなくても、データから複雑なパターンを学習できるため、大量データや非構造化データを扱う業務で効果を発揮します。

主な活用シーン

  • 画像や動画から物体、人物、異常、不良を検出する
  • 音声やテキストを認識し、分類、要約、生成に活用する
  • センサーデータや時系列データから予兆や異常を検知する
  • 生成AIや高度な予測モデルの基盤として利用する

比較時に見るポイント

  • 学習に必要なデータ量、アノテーション、前処理を支援できるか
  • 精度だけでなく推論速度、コスト、運用環境に合うか
  • モデルの更新、監視、再学習の仕組みがあるか
  • クラウド、オンプレミス、エッジなど希望環境で動かせるか

深層学習は高い性能が期待できる一方、データ準備や運用負荷も考える必要があります。AI CATALOGでは、深層学習を活用したAIサービスを、対象データ、実装環境、導入支援の観点から比較できます。

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