いち早くテストした一社
私たちは、Eignaを最初にテストした企業のひとつです。自社プロダクトの仕事に活用し、データを社外に出せないお客様にも提供しています。
- 私たち自身の仕事
- 私たちのプロダクト
- 希望するお客様へ
いま、AIは他人の建物の中にある。
Eignaは、それを自社の建物の中へ移します。一社のために構築、学習、運用されるプライベートAIです。自社のファイル、ルール、言葉で学習し、自社のクラウドやサーバーで稼働しながら、仕事から段階的に学んでいきます。新しい段階は、テストで上回ったときにだけ本番に反映されます。EignaはEigna Labs Inc.のプロダクトであり、その所有物です。crueはそのパートナーとして、他社の建物に預けるには重要すぎるデータを扱うお客様にEignaについて助言し、導入を行います。また、最初にテストした企業のひとつとして、自社の仕事にも活用しています。
たとえばコンプライアンスに関する質問に、自社専用のモデルが出典付きで回答。文書が銀行の外に出ることはありません。
借り物のAI。自社のAI。
今日のAIの多くは借り物です。質問も、文書も、ノウハウもプロバイダーの建物へ送られ、モデルはいつ変わってもおかしくなく、請求額は利用者が増えるたびに膨らみます。官公庁、銀行、防衛関連企業、エンジニアリング企業にとって、それはそもそも選択肢にならないことが少なくありません。
- データはプロバイダーのもとへ。
- ユーザー単位で毎月課金。
- モデルはいつ変わるかわからない。
- 不特定多数の仕事で学習。
- 世界共通の標準仕様。
- 自社からは何も学ばない。
Eignaはそれを逆転させます。モデルは自社のもの。データがすでにある場所で稼働し、誰にでも通用する仕事ではなく、自社の仕事に強くなっていきます。扱う仕事が機密であるなら、アーキテクチャはそこから始めるべきです。
学び続ける。データは外に出ない。
社員が使い、その修正が記録され、モデルは自社の壁の内側で再学習します。より良いバージョンは、それを証明したときにだけ本番に移行します。毎週繰り返しても、外に出るものは何もありません。
- 01利用チームは毎日、それぞれのローカルエキスパートと一緒に働きます。
- 02記録結果と修正を、自社の壁の内側に保存します。
- 03再学習モデルはそれをもとに、自社のハードウェア上で学習します。
- 04改善新しいバージョンは、テストで上回ったときにだけ本番に移行します。
- テストで上回るまで、本番には出さない
できること。
自社専用のモデル
オープンモデルを専門分野に合わせて調整し、自社の仕事、ルール、言葉で学習させます。借り物ではなく、自社のものです。
ローカルエキスパート
法務やリスクからオペレーション、サポートまで、チームやタスクごとの専門モデルが、自社で管理するハードウェア上で稼働します。
ミリ秒単位の判断
システム内の小型で高速な判断モデルが、定型の質問に並列で答え、確信がないときは判断を保留します。
学び続ける
結果と修正をもとに、自社の壁の内側で再学習します。新しいバージョンは、前のバージョンをテストで上回ったときにだけ本番に移行します。
データは社内にとどまる
自社のクラウドやサーバーで稼働し、閉域網での完全オフライン運用にも対応する設計です。
設計段階から安全
ハッキングや攻撃を拒否するよう学習し、更新のたびに評価と安全性のゲートを通します。GDPRとEUのAI法（AI Act）を前提に設計しています。
自社の壁の内側で。
Eignaは、データがすでにある場所で稼働します。何かを他社の建物へ移す必要はありません。
自社のクラウド
プライベートクラウドに、自社の鍵とルールのもとで導入します。
自社のサーバー
社屋やデータセンターのハードウェアで、1台からクラスタまで。
閉域網
インターネットに一切接続しないネットワークのために、完全オフラインで動く設計です。
あるべき場所へ。
ネットワークの外に出ない分析
案件ファイルを仕分け、規則と過去の判断をすぐに参照。閉域網でのオフライン運用を前提に設計したモデルで行います。
- 案件ファイルの仕分け
- 規則と過去の判断
- 閉域網
判断と同じ速さのコンプライアンス
コンプライアンスのチェックとレポート、KYCのための書類確認、社内ナレッジ。自社システムの中で、ミリ秒単位で判断します。
- コンプライアンスチェック
- KYC書類の確認
- 社内ナレッジ
社内にとどまるノウハウ
仕様書、規格、試験報告書、そして数十年分の技術的知見を、どこにも送らないモデルの中に。
- 仕様書と規格
- 試験と品質の報告書
- テクニカルサポート
仕組み。
把握
自社専用モデルが効果を発揮する仕事を見極め、何を見せて何を見せないかを一緒に決めます。
導入
Eignaを自社のクラウドやサーバーに導入し、自社のファイル、ルール、言葉で学習させます。
活用
仕事が行われる場所へ届けます。チーム向けのチャット、自社のアプリケーション、システム内の判断モデルとして。
学習
社内の専門家が確認し、修正します。Eignaは自社の壁の内側で再学習し、ゲートを通過したときにだけ改善が反映されます。
なぜ重要なのか。
主導権
自社のデータ、自社のモデル、自社のルール。自社のクラウドから出るものは何もありません。
フィット
世界共通の標準仕様ではなく、自社の言語、法律、条件に合わせて。
コスト
ユーザー単位のサブスクリプションはありません。初期構築のあとは、固定の運用費だけです。
進化
検証を重ねながら一歩ずつ、自社の仕事に強くなります。
機密性の高い仕事なら、AIのアーキテクチャはそこから始めるべきです。
これから向かう先。
現在は人が導いています。どのプロダクトにも、自律へ向かう独自の次の一歩があります。
Eignaの各段階、人が導く段階から自律まで
自社のサーバーで動く、自社専用のAIモデル。社内の専門家が一緒に働いて修正を加え、更新はすべて本番前にテストされます。
ひとつのエキスパートから会社全体へ。
ひとつのローカルエキスパート
ひとつのチーム、ひとつのタスクのためのモデル。本番で稼働しながら、仕事から学びます。
チームごとのエキスパート
法務、リスク、オペレーション、サポート。それぞれに専用のエキスパートを。
全社展開
会社全体にひとつのプライベートな知性。ナレッジとプロセスの頭脳はTwinが担います。
重要な仕事のためにつくられた。
防衛と安全保障行政銀行と金融製造業とエンジニアリング航空宇宙
医療法律と保険重要インフラリサーチ
データを外に出せず、答えに確かさが求められる、あらゆる場所で。
中身。
実際に使い続ける人のために。
- 専門分野に合わせて調整したオープンモデルと、チームやタスクごとのローカルエキスパート。
- LoRA、QLoRA、GRPOなどの手法で、自社のファイル、ルール、言葉を学習します。
- 結果と修正をもとに、評価と安全性のゲートを通しながら毎週再学習します。
- 新しいバージョンはテストで上回ったときにだけ本番に移行し、ワンステップで元に戻せます。
- 自社のクラウド、または自社のサーバー。閉域網でのオフライン運用にも対応する設計です。
- 社内データが自社のクラウドから出ることはありません。
- ハッキングや攻撃を拒否するよう学習。GDPRとEUのAI法（AI Act）を前提に設計しています。
- チーム向けのチャット、自社アプリケーション向けのインターフェース、システム内の判断モデル。
Eignaで始める
個別見積り
Eigna Labs Inc.のプロダクトを、パートナーであるcrueが導入します。ユーザー単位のサブスクリプションはありません。お客様の状況を一緒に確認し、データがすでにある場所にEignaを導入します。
- 初回のご相談お客様の状況、データ、その保管場所について。
- データのある場所に導入自社のクラウドやサーバーに。
- ユーザー単位の課金なし初期構築のあとは、固定の運用費。
- 一歩ごとに、より良く評価と安全性のゲートを通して再学習します。
機密性の高い仕事なら、AIは自社の壁の内側から始めるべきです。その壁がどこにあるのか、お聞かせください。
EignaはEigna Labs Inc.のプロダクトであり、その所有物です。crueはEigna Labs Inc.のパートナーとして、お客様にEignaについて助言し、導入を行います。
