Features
主な特徴
3秒に、根拠がついてくる
検索結果は該当フレームとタイムスタンプで視覚的に提示されます。AIの回答をそのまま信じるのではなく、映像を見て確かめられる。ハルシネーションを目視で排除できる設計です。
データが外に出ない
推論・ベクトル化・保管のすべてが御社サーバー内で完結。VLMの重みも御社の管理下に置かれます。外部プラットフォームに依存しない、いわばソブリンAIの構成です。
100時間でも、待たされない
PostgreSQL + pgvectorのHNSWインデックスによる高速ANN検索。数百万ベクトル規模でもミリ秒応答。既存のSQLワークフローとも統合できます。
環境を選ばないデプロイ
Docker Composeで自社環境に構築。閉域網でもインターネット接続環境でも同一構成で動作し、必要に応じてクラウドLLMと併用する構成も選べます。
Use Cases
活用シーン
① 設備点検・保全記録の検索
点検動画・巡視映像を精製し、設備の状態を検索可能にします。「過去に同じ兆候が出た映像」を、撮影日も担当者もまたいで引き当てます。センサーデータと映像の時刻同期検索、複数拠点・複数日の映像を横断した集計にも対応。産業分野で商用PoC実施中。
② 製造・品質記録のトレーサビリティ
製造ラインの監視映像と検査画像を精製。異常パターンの類似検索と過去事例の自動マッチングにより、「なぜこの判定になったか」を映像で遡れる状態を作ります。根拠となる映像を添えたレポート生成にも対応。
③ 既存システムへのRetriever組み込み
GeMMはUIを押し付けません。REST APIとFunction Callingで、既にお使いのワークフローの「検索する部分」だけを担当。タイムスタンプと該当フレームを構造化して返すため、回答の根拠を目視で確認できます。