EXPLORINEER
ja

KR — ZDNet Korea

ハンミ製薬、デジタルヘルスケアプラットフォーム「エピデイ」のチャットボット基盤を構築

AI2分で読めます

韓国の製薬会社ハンミ製薬が、デジタルヘルスアプリ「eppiday」のチャットボットを、海外のクラウドサーバーから韓国製のシステムへ移す計画です。そのために3社と協力する覚書を結びました。

何が起きたのか

ハンミ製薬は、アプリのAIチャットボットを動かすための独自のAI基盤を作っています。そのため、AI半導体やAIソリューションを持つ3社と、覚書(MOU:基本的に協力することを約束する文書)を結びました。目標は、チャットボットを韓国風の大規模言語モデル(LLM:文章を書くAIの一種)に切り替え、韓国国内でAIシステムを作ることです。

eppidayとは

eppidayは、デジタルヘルスのサービスです。利用者は健康情報やアンケートを入力すると、アプリが一人ひとりに合った健康のヒントを教えてくれます。体重、食事、運動も記録できます。AIの健康コーチが、肥満の治療などを手助けします。会社は、簡単な質問に答えるだけでなく、健康的な習慣を身につけてもらうことを大切にしています。

4社の役割

  • ハンミ製薬:サービスの持ち主。全体の方向と優先順位を決める。
  • Bagel Labs:アプリとチャットボットを作り、新しいAIモデルへの入れ替えと回答の質の確認を行う。
  • Xpferix:韓国国内のAIサーバーを構築・運用し、韓国版LLMの環境を用意する。
  • FuriosaAI:韓国製のAIチップを提供し、モデルの最適化を助ける。

なぜ大切なのか

健康データはとても重要で、個人的な情報です。そのため、どこに保存し、どこで処理するかが大きな問題になります。韓国国内のシステムに移せば、患者のデータをより強く管理できます。また、利用者が増えても費用を読みやすくしたいという狙いもあります。

今後の注目点

  • 実際のサービスで新しいシステムを使い始める時期は、まだ決まっていません。品質と安全性の確認が終わってからになります。
  • 切り替え前後で、回答の正確さと応答の速さを比べている最中です。
  • 最初に健康コーチの回答機能を切り替え、その後、薬や食品の検索、食事の写真認識などに広げる予定です。

用語解説

FuriosaAI
AI半導体(AIチップ)を作る会社。
Xpferix
AIソリューションを提供し、韓国国内のAIサーバーを運用する会社。
Bagel Labs
Xpferixの医療部門。アプリとチャットボットを開発する。
LLM
大規模言語モデル。大量の文章を学習し、文章を作ったり答えたりするAI。
MOU
覚書。正式な契約の前に、協力の方向性を示す基本的な約束。

出典: ZDNet Koreaで原文を読む ↗

この記事は原文をもとにAIがやさしい言葉で書き直した解説です。事実関係は原文をご確認ください。

広告

150語を取り込んで、1日10語ずつ

Dicter の単語帳は、覚えた単語だけを復習ノートに残します。

AIVnExpress

Anthropicの採用担当者、AIが人間を上回るとしてコーディングテストを廃止

Anthropicの採用担当マネージャーであるFelix Riesebergは、同社のClaudeモデルが人間よりも優れたコードを書けるようになったため、採用でのライブコーディングテストを中止したと明らかにしました。代わりに、候補者のポートフォリオからセンス、共感力、原則に基づいた思考を見極めようとしており、AIで自らプロトタイプを作った候補者を高く評価しています。記事で引用された調査によると、AIによって企業が技術力を評価することは難しくなっており、システム設計、デバッグ、AIとの協働の重要性が高まっています。

AITechNode

SenseTime、層を再利用して処理を深める90億パラメータのAIモデルをオープンソース公開

SenseTimeは、10月30日に発表されたオープンソースのマルチモーダルモデル「SenseNova Loop-9B-Preview」を公開しました。このモデルは重みを複製せず、繰り返し計算によって処理の深さを拡張します。テキストと画像を入力として受け取り、文書理解、コーディング、外部ツールを使うタスク向けのテキストを生成し、約90億パラメータのモデルから共有ブロックの24個のデコーダ層を2回実行します。モデルの重み、推論手順、学習ガイダンスはApache 2.0ライセンスで公開されています。

AITechNode

DeepSeek チーム、能動型コーディングエージェントの研究用プロトタイプをオープンソース化

DeepSeek の Harness チームは、研究用プロトタイプ「dsh-superagent」をオープンソースで公開しました。GitHub と任意で Feishu から開発依頼を受け取り、それぞれを個別のセッションで処理して、プルリクエストなどの結果を元の会話に返します。単一の GitHub リポジトリを基準に構成され、人間の対応が必要な事項を示すウェブパネルを備え、MIT ライセンスで提供されています。

AIVnExpress

少数言語の利用者ほどAIに多くの費用を払っている

AIモデルは少数言語を処理する際により多くのトークンを消費するため、英語などの主要言語の利用者より不利な立場に置かれている。記事で引用されたCLEARの研究はこれを「隠れたトークナイザー税」と呼び、インターネット上で最も多く使われる20言語の中でも、最も高価な言語は最も安い言語の1.5~5倍のトークンを必要とすると指摘した。200言語に対象を広げると、その差は17倍に広がるという。