導入事例
LandingAIは、エージェンティック・ビジョン技術を基盤としたVisual AIプラットフォームを開発しています。自然言語プロンプトや画像・動画といったメディア入力を通じて、ユーザーが高度で複雑な視覚タスクを解決できる環境を提供することを目指しています。
その開発における大きな課題の一つが、エージェントのファインチューニングや強化学習ループを継続的に実行するための膨大な計算リソースの確保と、イノベーションのスピードに対応するための高速な開発・
検証サイクルの維持でした。
こうした技術要件に対応するため、LandingAIはFPT AI Factoryが提供する、NVIDIA H100 GPUを搭載した高性能メタルクラウドを採用しています。高いSLA保証、堅牢なインフラ、そしてFPTの専門的なサポートにより、LandingAIは大規模な教師ありファインチューニングおよび強化学習を安定して実施することが可能となりました。さらに、既存のパイプラインへのスムーズな統合と最小限のセットアップにより、H100 GPUを迅速に活用でき、モデルアーキテクチャやエージェントの挙動に関する反復開発を加速させています。加えて、FPTの競争力ある価格設定により、コスト面でも高い効率性を実現しています。
FPTのインフラは、LandingAIにとってこれまでにない学習効率をもたらし、Visual AIプラットフォーム向けの最先端モデル群の学習を可能にしました。その結果、多様な視覚タスクにおいて、モデル精度と応答性の向上を実現しています。
主な成果
- 顧客向け機能のデプロイ速度を約3倍に加速
- 視覚モデルの汎化性能を大幅に向上
今後もFPTは、LandingAIの戦略的パートナーとして、イノベーションを推進し、Visual AIプラットフォームの実用化・スケーラブルな展開に向けて共に歩み続けていきます。
課題
| GPU需要の急増
基盤およびユースケースの拡大に伴い、複雑な視覚タスクを処理するために、より高度で大規模な計算リソースが求められていました。 |
| 柔軟なモデル開発の必要性
多様なタスクに対応するカスタムAIモデルを学習・運用するため、スケーラブルかつ柔軟性の高いインフラが必要でした。 |
| イノベーション加速へのプレッシャー 競争力を維持するため、さまざまな視覚アプリケーションにおけるモデルの学習・検証・デプロイを、これまで以上に高速化する必要がありました。 |
ソリューション
| 高性能GPUクラウド NVIDIA H100 GPUを搭載したMetal Cloudを活用し、大規模なファインチューニングおよび強化学習を実現。 |
| FPTによる24時間365日の専門サポート
スムーズな統合、安定した運用、高可用性を実現するための継続的な技術サポートを提供。 |
導入効果
| 顧客向け機能のデプロイを3倍高速化 新機能のリリースを加速し、エンドユーザーに対する価値提供までの時間を大幅に短縮。 |
| 視覚タスクにおける汎化性能の向上
多様な視覚タスクにおいて、より高い精度と高速な応答性を実現。 |
| 速度とコスト効率を両立
最適化されたコスト構造により、エンタープライズグレードの性能を維持しながら、市場投入までのスピードを大幅に向上。 |
