プロジェクト
NITI Technology（ニチ テクノロジ）では基礎研究として海外の最新技術の理解と応用に取り組み、共同研究やワークショップを通して、実社会に最新技術を還元する取り組みを行っています。
また、詳しい取り組みは以下の技術記事に執筆していますので、ぜひご覧ください。
https://note.com/niti_technology
エッジAI／小規模言語モデルに関する基礎研究
現在、様々な企業が大規模なAIモデルの開発に取り組んでいます。一方、本プロジェクトでは、各企業や個人がより安全で快適に使用できるように、スマートフォンやパソコン上で処理が可能な小規模な言語モデル（1~2Bパラメタ）の精度向上や速度向上に関する研究開発を、モデルの改良、事後学習、推論技術の工夫等の最新の研究を、東京都のアクセラレーションプログラムのサポートと共に行っています。
データドリブンな個別最適化学習に関する研究開発
現在、多くの教育システムでは、すべての人が同じ教材で同じ教育を受けており、個人ではなく全体に最適化された学習システムになっています。本プロジェクトでは、歴代の生徒の行動データなどを含んだ過去のデータをもとに、各生徒の苦手や目標から最適な学習方法を提案する枠組みを、深層学習と生成AIを用いて、松蔭大学やAI教育ラボと共同で開発しています。
顔認証システムの開発
現在、多くの現場では、イベント参加時に入り口で、受付の方が参加券を確認することで入場ができる仕組みになっています。本プロジェクトでは、チケット購入時に登録された顔画像をもとに参加者の生体情報を分析し、分析結果をもとにスムーズに入場ができる顔認証システムを、深層学習を用いて開発しています。
バーチャルヒューマン／キャラクタAIの開発
現在、大規模言語モデル（LLM）の進化により、テキストや画像などの様々な形態でAIとコミュニケーションを取ることが可能になってきています。本プロジェクトでは、AIにより生成された人の外観や、各社のマスコットキャラの外観にAIを搭載することで、キャラクタが動き出し、業務をアシストするようなシステムを、深層学習やVRを用いて開発しています。
AIエージェントの開発
現在、我々はインターネットや外部サービスを通して、日々様々な業務に取り組んでいます。本プロジェクトでは、大規模言語モデル（LLM）に社内ツールやAPIを連携させることで、適切な情報をAPIから取得し、社内ツールを使用して業務をこなすようなAIエージェントを、RAGやFuntionCallingなどを用いて開発しています。
数理最適化アルゴリズムの開発
現在、多くの企業ではアルバイトのシフト作成や、ドライバの循環経路の決定などに莫大な労力が掛けられています。本プロジェクトでは、どのようなものを作りたいか（目的）やどのような要素の考慮が必要か（制約）などを考慮した上で、自動でシフト表や循環経路が決定されるシステムを、制約プログラミングやヒューリスティクスな手法を用いて開発しています。
ワークショップ／セミナへの参加
開発物を多くの方々に触れていただくワークショップや、AIの基礎知識や開発事例のご紹介を行うセミナを行っています。
