企業に足りないのはAI Demoではなく、AI Product Factoryである エンタープライズ向けAIプロダクト生産ラインの構築
26-08-27
Author: Bull, BD & MKT Director | Editor: Helen, Deputy Marketing Manager
この2年で、AI Demoを作ることはかつてないほど簡単になりました。たった半日で、大規模言語モデルに接続し、RAGナレッジベースを構築し、さらにはAIに話させることもできます。しかし、実際に企業の現場に入ると、本当の課題はそこから始まることが少なくありません。
モデルをどのように導入するのか。企業データをどのように安全に接続するのか。音声認識と生成をどのようにリアルタイム化するのか。異なるデバイスにはどのようなUIが必要なのか。インタラクションの現場では、継続的な収音が必要なのか、ノイズ除去は必要なのか、質問を送信する条件や会話を中断する条件はどう設計するのか。GPU推論は安定して負荷を支えられるのか。
同じサービスが数百人、数千人のユーザーに向き合うとき、解決すべき問題と制作方法は無数に現れます。
そのため、私たちは次第にこう考えるようになりました。
企業に本当に足りないのは、より多くのAI Demoではありません。AI Demoを継続的にAI Productへ変えていく方法です。
これこそが、私たちが Ubitus AI Product Factory について考え始めた出発点です。
AIは製品内の一機能にとどまらない
従来のソフトウェア開発では、ビジュアルデザイナーがフロントエンドとインタラクションインターフェースを設計し、エンジニアが要件を理解してコードを書き、必要なモデルを導入し、PMが全体の分担を統合してサービスをまとめ、製品として納品するという流れが一般的でした。
しかし生成AIの時代に入り、私たちは別の方法を試し始めています。
もしAIが製品内の単なるFeatureではなく、製品の組み立て、実行、そして能力の蓄積にも参加できるとしたらどうでしょうか。
Ubitus AI Product Factoryのコンセプトでは、新しい企業ニーズが入ってきたとき、Agentはシーンやブランド要件に応じて、既存のSkill、AI Runtime、モデル、計算資源を呼び出し、必要な製品体験を素早く組み立てます。
これらの製品は、最終的にWeb、Kiosk、IM、Robot、AI Avatar、さらにはAI VTuberなど、さまざまなインターフェースに展開できます。
背後で本当に重要なのは、どのAgentモデルを使うかではありません。AI Productの生産チェーン全体をどのようにつなぐかです。
計算資源、モデルからユーザー体験へ
Ubitusはこれまで長期にわたり、GPU仮想化と低遅延クラウドストリーミング技術に取り組んできました。生成AIの時代に入ってからは、ローカライズされたLLM、STT、TTS、RAGなどの技術にも継続的に投資しています。
しかし実際の商用現場に入ると、GPUやモデルを単独で持っているだけでは不十分であることが分かりました。
本当に使えるAI製品には、通常、次の要素を同時に満たす必要があります。
- Compute & Model Infrastructure
安定したGPU推論と、ローカル言語およびビジネス要件に適したモデル能力を提供すること。 - Multi-modal AI Runtime
STT、LLM、RAG、TTS、キャラクター駆動を接続し、複数のAIモデルが低遅延で協調動作できるようにすること。 - Agent Skill Library
キャラクター設定、RAG、UI、インタラクションフロー、ライブ配信、複数Agent協働など、実際の開発経験を再利用可能なSkillsとして整理すること。 - Product Assembly & Deployment
企業ごとのシナリオに応じて、Web、Kiosk、Robot、バーチャルキャラクターなどの異なる端末へ素早く組み立て、導入すること。
この四層が組み合わさって初めて、私たちが理想とするAI Product Factoryが形になります。
最も重要な資産はCodeだけではなく、「実際にやってきた経験」である
AI Product Factoryの中で、私たちが特に重視しているものがあります。それがSkill Libraryです。
従来のプロジェクトでよくあるのは、最初の顧客案件を終えた後、チームが多くの経験を得ることです。しかし次の案件で別の要件が出てくると、また分析し直し、接続し直し、開発し直します。その結果、会社には多くのプロジェクトが蓄積されても、同じだけの「再利用可能な能力」が蓄積されるとは限りません。
私たちはこの状況を変えたいと考えています。
一つのプロジェクトが完了するたびに、その過程で検証された技術、フロー、設定、解決方法を、Agentが理解し呼び出せるSkillとして整理します。次の案件が来たとき、ゼロから始めるのではなく、過去すべてのプロジェクト経験の上に立って組み立てを続けます。
これにより、次の循環が生まれます。
一つの案件を完了する → Skillとして蓄積する → Agentが再構成する → 次の案件がより速くなる → 新しいSkillがまた生まれる。
言い換えれば、プロジェクトを一つ多くこなすたびに、Factoryそのものもより成熟していくべきなのです。
自分たちのAIで、自分たちのFactoryを検証する
AIシステムが本当に長期運用できるかを知る最も直接的な方法は、実際に毎日ユーザーと向き合わせることです。
そのため、AI VTuber 「ユビちゃん（UbiChan）」 は、私たちにとって単なるブランドキャラクターではありません。継続的に稼働している実験場でもあります。
長期記憶、自然音声対話、感情反応、YouTubeチャットとのインタラクション、複数Agent協働によるリアルタイム生成コンテンツまで、私たちは実際のユーザーとのインタラクションを通じて、システムを継続的に検証しています。
現在、ユビちゃんは累計 30万回以上の視聴 と 10,000時間以上の視聴時間 を記録しています。そして、こうした実際の運用過程で蓄積された経験は、再び製品とSkillへと変換され、他の企業向けアプリケーションへ戻っていきます。
したがって、私たちにとってDogfoodingは単なる製品テストではありません。AI Product Factoryを継続的に進化させるための重要な方法なのです。
同じFactoryから、まったく異なるAI Productを生み出す
現在、この方法は、ユビちゃんがエンターテインメント領域で継続的にライブ配信し、インタラクションできるAI VTuberになるためだけのものではありません。すでに異なる産業シーンやデバイス形態へと応用され始めています。
たとえば、自動車業界では公式サイト上の AI Sales Assistant になり得ます。文化・展示領域では、AMRロボットと組み合わせることで AI Guide になり得ます。観光案内所では AI Ambassador になり、医療・長期ケア領域では、寄り添い型ロボットになることもできます。
TOYOTA和泰汽車のAIキャラクター、国家档案館のバーチャルガイド、日本・舞鶴の観光アプリケーション、台湾エキスポまで、そしてリアルな写実系からカートゥーン調のバーチャルキャラクターまで、私たちが実際に検証しているのは同じ問いです。
同じ基盤AI能力を、異なる産業で本当に使える製品へ素早く変換できるのか。
現時点で、私たちは自動車、文化、観光、不動産、医療、エンターテインメントなど、少なくとも六つの領域でAIアプリケーションの実装を継続しています。
1か月から1週間へ
Product Factoryは最終的に、非常に現実的な問いに戻らなければなりません。
それは、本当に製品開発を速くできているのか、という問いです。
Runtime、Skill Library、既存の開発資源を継続的に蓄積することで、私たちは一部のAI POCの開発期間を、従来のおよそ1か月から1週間以内へと短縮しています。社内で毎月処理できる提案数も飛躍的に増加しました。
一方、リアルタイムAI Characterアプリケーションでは、STT、LLM、RAG、TTS、ストリーミングアーキテクチャの継続的な最適化により、エンドツーエンドの平均応答時間も、従来の約2〜3秒から約1秒前後へと短縮されています。
私たちにとって、これらの数字の意味は効率向上だけではありません。より重要なのは、次のことを証明し始めている点です。
AI開発の経験は製品化でき、蓄積でき、次のAIによって再利用できる。
AI-nativeの次の段階は、AIを製品の生産力にすること
今日、多くの製品にはすでにAIが組み込まれています。しかし私たちは、「AIを追加すること」と「AI-native」であることの間には、大きな違いがあると考えています。
前者は、既存製品の中にAIを入れることです。後者は、製品がどのように作られ、どのように実行され、どのように能力を蓄積し続けるか、そのすべてにAIが参加し始めることを意味します。
これこそが、Ubitus AI Product Factoryが探求したい方向です。
AIは、私たちが使う道具であるだけではありません。次のAI製品を生産するための中核的な生産力になりつつあります。
将来、企業が新しいAIアプリケーションの要件を提示したとき、本当の問いはもはや次のようなものではないかもしれません。
「このプロジェクトを再開発するにはどれくらい時間がかかるのか？」
そうではなく、次の問いに変わるかもしれません。
「私たちのAI FactoryにはすでにどのようなSkillsがあり、それらをどのように組み合わせればこの製品を作れるのか？」
その日が来たとき、AIの大規模な実装は、一つ一つのProjectから、継続的に稼働するProduct Factoryへと本当に進化できるようになるのです。
ユビタスについて
ユビタスは、NVIDIA から出資を受けた台湾初のテクノロジー企業であり、高度なGPU仮想化技術およびクラウドストリーミング技術において、世界的に高い評価を受けており、さまざまな産業分野に向けて、世界水準のクラウドおよび AI ソリューションを提供しています。
また、台湾大学（National Taiwan University）や東京大学（The University of Tokyo） などのトップ大学と連携し、繁体中国語および日本語に対応したローカライズ大規模言語モデル（LLM）の研究・開発を推進しています。
ユビタスは以下を含む多様なAIGC（AI生成コンテンツ）サービス を展開しています。
- UbiArt：AI画像生成ソリューション
- UbiONE：AIバーチャルキャラクターソリューション
- UbiAnchor：AI搭載バーチャルニュースアンカー
- Ubi-chan（AI VTuber）生成AI技術を体験する公式ブランドアンバサダー
さらに、クラウドゲーム分野のパイオニアとして、ゲームスタジオ向けにクラウド対応を実現するエンドツーエンドのソリューションを提供するとともに、通信事業者による独自クラウドゲーミングサービスの構築を支援しています。同技術は、インタラクティブコンテンツやVRを含むマルチメディア配信にも活用されています。
お問い合わせ先
TEL : +81-3-6435-3295 (東京)
+886-2-2717-6123 (台北)
メディアに関するお問い合わせ : pr@ubitus.ai
事業に関するお問い合わせ : contact@ubitus.ai
Webサイト: www.ubitus.ai
