Elith_会社紹介資料_2412.pdf

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1. 株式会社Elith
 会社紹介資料
 2024/12

2. ElithのMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）
 Mission Vision Value プロフェッショナルである： 技術ドリブンである：
 情熱的である：
 　　　　　　　誠実である：
 創造的である： ポストヒューマンエコシステム を創造する サイバースペースの民主化 で人とAIが共進化する未来を築く 我々は、ミッションの実現に向けて、我々がプロフェッショナルであることを求めます
 我々は、ミッションの実現に向けて、我々が常に技術の研鑽を継続することを求めます
 我々は、ミッションの実現に向けて、困難な壁にも向かっていく情熱を求めます
 我々は、ミッションの実現に向けて、チームと顧客と家族に対して誠実であることを求めます
 我々は、ミッションの実現に向けて、既存の方法にとらわれず新しい方法を考え続けることを求めます
 Elithは自社サービスの提供、ならびにMVVの実現を通して、クライアントの
 DXからSX（サステナビリティ・トランスフォーメーション）への転換をサポートします
3. Elithの事業内容
 1.AI受託開発
 
 POCからデプロイまで
 AI開発を一括支援
 2.研究コンサルティング
 
 開発チームへの研修
 情報提供や技術顧問
 3.自社サービス 
 データセット販売
 AIアプリケーション開発
 Elithは開発チームの提供、ナレッジの提供、サービスの提供を通じて、クライアントのAI活用を
 推進します
4. 注力領域
 生成AI
 生成AIの採用がもたらす未来 
 
 医療系LLM 
 医療分野におけるLLMの導入とその重要性 
 
 Elithでは特に生成AIや医療系LLMの領域に注力しています 生成AIの採用 ✔ より多くの業種と課題に
 対応することが可能
 画像生成AI／LLMを 
 活用したアプリ開発 ✔ アプリケーション開発の
 提供により、AIの活用を
 より強力に推進
 Elithの
 目標
 ✔ 医療分野におけるAI技術の実装を進め、 医 療の質を高めること ✔ 特にがん診療や放射線治療に特化した 大規模言語モデル（LLM）の開発に注力 
 Elithは日本のAI開発をリードする企業として、 
 先進的なAI技術を駆使 して、これまでにない
 ソリューションを開発 し、提供することに注力
 この技術は、診断の精度を高める だけでなく、患者との 
 コミュニケーションを改善 し、医療提供者への負担を軽減 します
 v
 Elithの研究と開発は、医療AIベンチャーとして、 
 医療業界の未来を形作る上で重要な役割 を
 果たしています
5. Why Elith？
 確かな技術力 ✔ 松尾研発スタートアップに認定 
 ✔ 基礎研究を継続して行っており、 
 先端技術/情報への造詣が深い ✔ 世界最大の学会である米国 
 医学物理学会（AAPM）に採択 ✔ ワークショップでの発表や書籍 
 執筆などを行っているメンバーが 
 多数在籍している ✔ 幅広い業界・クライアントへの 
 支援実績あり ✔ 受託開発・コンサルティング・ 
 自社サービス提供など様々な形態 
 での支援が可能 ✔ クライアントの課題に合わせ 
 オーダーメイドでのAI開発が可能 ✔ 開発に留まらず上流から下流まで 
 一気通貫でのサービス提供を行う 高い技術力と支援実績を 
 併せ持つパートナー 
 豊富なサービス提供実績 x
 Elithは高い技術力と支援実績でクライアントの課題解決をサポートします Elithの下村が、2023年度Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）のワーク ショップにて発表 Elithは一般社団法人日本ディープラーニング協 会（JDLA）に正会員として加入しディープラーニ ング技術の普及と産業活用の促進を共に推進し ています
 本田技術研究所
6. 主要メンバーのご紹介 Elithには、高度な実績・経験を持つメンバーが在籍しています
 井上 顧基
 Koki Inoue
 　代表取締役 
 CEO & CTO
 • 北陸先端科学技術大学院大学にて量子コンピュータの 
 材料探索の研究で修士号を取得。 
 会社経営と同時に東北大学医学系研究科にて医学物理 
 分野での医療AIの研究に取り組む博士後期課程。 
 • 研究成果として、医学物理のトップカンファレンスであるAAPM で採択され研究発表。 
 技術顧問
 松尾 豊 Yutaka Matsuo 東京大学大学院 工学系研究科 教授 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 理事長 Data Scientist Computer Vision Researcher CAIO/ Generative AI Research Engineer Machine Learning Engineer Machine Learning Research Engineer COO/ Account executive Research Manager
7. 主な実績および取組内容
 論文採択
 書籍執筆
 AI活用普及の 取組 ✔ Elithの下村が、2023年度Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）のワークショップにて発表。
 CVPRは、コンピュータビジョンとパターン認識に関する会議で、この分野で最も重要な会議の1つと見なされています。 ✔ 大規模モデル：「ChatGPT」＆「Stable Diffusion」生成AIをLinuxで使いこなそう！ ✔ Elithは一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）に正会員として加入しディープラーニング技術の普及と産業活用の
 促進を共に推進しています。
 ✔ Elithの井上（CTO）が、2023年度の放射線治療の技術面に関する世界最大の学会である米国医学物理学会
 (American Association of Physicists in Medicine: AAPM)に採択されました。 
 マルチラベルの自動セグメンテーションのために、新しい Similarity Coefficient Loss Functionを用いて精度を改善しました。
 ✔ 開発の基礎：実務レベルでわかる/使いこなせるようになるGit入門コマンドライン演習80
 ✔ JDLAの生成AIテスト「GAT 2023#2」の作問プロジェクトに参画しました。 ✔ また、JDLA初となる記述式問題の導入を主導し、LLMの活用によりこれを成功させました。 あらゆる業界のAI活用において、Elithの高い技術力が評価されています。

8. 1.AI受託開発
 あらゆる分野のAIを実装し、ビジネス価値につなげる技術を有したチームがクライアントのAIを
 開発します
 文章
 画像
 動画
 医療
 金融
 流通
 生成
 検知
 判別
 推定
 分類
 データ
 製造
 小売
 通信
 あらゆる業界の…
 あらゆる対象データで…
 あらゆる目的に対応する…
 オーダーメイドAIを構築できる専門性をもったチームが
 要件定義、PoC、システム開発、システム運用を担います
 業界
 対象 目的
9. プロジェクトの進め方
 プロジェクトの推進にあたっては、要件定義からPoCまでElithの専門家がコミットします
 要件定義
 PoC
 システム開発
 システム運用
 1-2か月
 2-3か月
 3-4か月
 1-2か月
 課題把握
 AI開発
 関連領域のBPRの実施
 実地テスト
 解決・評価方法の
 策定
 ROI試算
 AI精度確認
 テスト評価
 システム要件の定義
 以降
 システム保守
 問い合わせ対応・サポート
 貴社の抱える業務課題を ヒアリング、解決とプロ ジェクト評価の
 方法を策定し、ROIを
 試算します
 
 前半の机上PoCではAIの開発と、 データ上での挙動を確認します。 
 その後の実地PoCでは、実際のビ ジネス現場でAIがどうふるまうか を確認します
 PoCで成果が確認されたら、関 連業務を洗い出し、あるべきオ ペレーションを定義してシステ ム要件を洗い出します。よりよ いオペレーションを提供するシ ステムの開発を実施します
 システムの保守運用や利用者 のサポートを実施することで、 あるべきオペレーションが適切 に運用されることを担保します

10. 2.研究コンサルティング
 最先端のAI技術・活用動向をお届けするニュースレターや、テイラーメイドな研修サービスの他に、貴社開発チームへ顧 問として参画し技術選定や精度向上、AI開発のベストプラクティスの導入を支援します
 研修サービス
 顧問参画
 AIの研究開発を行う人材の教育やMLエンジニア
 など、社内の専門人材に対しての高度な研修のみ
 ならず、非専門家のグループに対して必要な
 ゴール・レベルに応じた専門知識の研修を提供可能
 貴社のデータサイエンティスト・MLエンジニアグループの スキルアップや組織力強化を目的として、
 技術顧問としてチームに参画可能。
 オフィスアワーなどニーズに応じた方法で、要件
 定義のノウハウ、技術選定、MLOps環境の構築、
 モデル精度向上などの技術指導を実施
 技術ブログも発信中！
 提供実績
 本田技術研究所
11. 3.自社サービス
 Elithが保有するデータセットや、開発済みのアプリケーションをライセンス形式で提供しています
 手話と音声のリアルタイムコミュニケーションを可能に するAIシステム
 画像を20枚選ぶと、100のオリジナルアバターが手に 入ります。「AICon」で検索！
 音声認識用の日本語音声データセットでは稀有な医 療日本語読み上げデータセット。データセット販売及 び、データセットに基づいた開発も可能
 日本語音声
 データセット
 SHUWAI
 オリジナルAI
 アバター

12. 金 融 医 療 メ ディ ア 事例一覧 - 案件ポートフォリオの全体観
 2022年12月創業以来、製造・金融・医療業をはじめとする様々な業種のクライアントに対して、生成AI
 利活用・LLM・画像AI開発・システム構築・AI教育/アドバイザリー等のソリューションを提供しております
 クラ イア ント 業 種
 製 造 ・ イ ン フ ラ ✔ 画像説明文作成 ✔ 大手自動車メーカー ✔ 開発期間:2023年10月
 ~現在 ✔ M&A契約書にかかる文 書生成 ✔ 外資系ファンド ✔ 開発期間:2023年9月~現 在 ✔ カルテ形式の文書分類 ✔ インフラ企業における医 療事業部門 ✔ 開発期間:2023年10月 ~2024年1月 ✔ 広告文書生成 ✔ 大手広告会社 ✔ 開発期間:- ✔ マルチモーダルLLM
 構築 ✔ 大手自動車メーカー ✔ 開発期間:2023年10月~ 現在 ✔ 金融特化LLM構築 ✔ 証券会社 ✔ 開発期間:- ✔ 放射線特化LLM構築 ✔ 東北大学・藤田医科
 大学 ✔ 開発期間:2023年10月 ~2024年1月 ✔ ドメイン特化型画像
 生成モデル作成 ✔ 開発期間:2023年3月~現 在 ✔ 製造工程における異常 検知システム構築 ✔ 機器メーカー ✔ 開発期間:2023年4月~ ✔ 会計文書読み取りOCR システム構築 ✔ M&A業界企業 ✔ 開発期間:2022年12月~ 現在 ✔ 放射線治療向け臓器
 ｾｸﾞﾒﾝﾃｰｼｮﾝAI開発 ✔ 東北大学 ✔ 開発期間:2023年6月~現 在 ✔ 広告クリエイティブ
 性能評価AI開発 ✔ 広告代理店 ✔ 開発期間:- ✔ 高度専門機械学習講座 ✔ 大手自動車メーカー ✔ 開発期間:2023年11月 ~2024年1月 ✔ AI開発アドバイザリー ✔ 外資系ファンド ✔ 開発期間:- ✔ 深層学習ライブラリ
 医療AI向け講座 ✔ 東北大学 ✔ 開発期間:2023年5月~現 在 ✔ AI部署導入にかかる
 伴走型支援・教育 ✔ 大手広告会社 ✔ 開発期間:- 利活用 LLM* 生成AI 画像AI AI教育/ 
 アドバイザリー ソリューションテーマ 凡例 提供済/中 契約調整中
13. 詳細事例
 https://www.jdla.org/column/ai-business-efficiency-3-examples/
14. 詳細事例 - インフラ企業様医療事業部門における具体事例
 医療事業部門を抱えるクライアントは、弊社開発の医療LLMにより、大量の非定型文書を人手を伴わずに
 定型化することを実現しました クライアントの背景・課題 
 背 景 ▪ クライアント企業において、日々業務に おいて運用されている日誌を医療 
 文書形式に準拠させる必要が生じた 課 題 ▪ インプットデータ（日誌）は個人によって 表現方法が異なるため、医療文書形式 による定型化を人手で実施した場合、工 数が膨大化することが想定 
 
 ▪ 既存のAIツールを利用した場合、文書の 表現方法が属人的である・専門用語が 多様化されていること等が原因で、文書 分類の精度が低いことが顕在化 弊社の提供したソリューション 概要
 イメージ 実施 内容 ▪ 日誌などの属人的な表 現が多用されている医療 記録をインプットとして利 用し、医療文書に適切な 文書形式をアウトプット するLLMを開発 ▪ 初期段階PoCとして、医 療文書データ作成
 からLLMの学習までを
 実施 開発
 期間 ▪ 2023年10月~2024年
 1月 費用 ▪ 200万円 日誌 医療用 LLM 医療
 文書 本人より「排便でないの」とあ り、水分をしっかり 
 飲み、施設周回など体を 
 動かすようにしてみては 
 どうかと話をする F:排便についての相談と 
 対応 S:「排便でないの」 O:なし A:水分接種と運動の必要性 を感じた I:本人に対し、水分接種と 
 適度な運動の重要性につい て話す。 P:なし。
15. 製造業における支援事例
 製造業の川上から川下まで様々なプロジェクトを支援実績あり。 記載外でもバックオフィスにおけるDX教育支援や研修資料の作成コストの低減等の実績あり。
 研究開発
 製造 販売 アフターサービス 自動運転支援 物体検出による歩行検知 や道路検出 
 製品開発のアイデア LLMを用いた戦略の分析 
 画像生成AIを用いた製品 のデザイン リサーチコストの低減 外観検査AI ひび割れ、サビ検知 
 異常検知AI 画像の不良品検知や
 センサーデータからの
 故障検知 
 作業員監視AI 危険エリアへの作業員の 侵入を検知 製品需要予測 製造部品の需要予測と
 運用 
 営業支援botの作成 LLを用いた営業支援
 チャットbotの開発
 
 FAQシステムの開発 熟練者の知見を組み込ん だFAQシステムの開発 SNSポジネガ分析 クレームの早期検知や次 世代製品開発へのフィード バック 
 顧客対応botの開発 LLMを用いた顧客対応bot の開発 
 新製品レコメンド 購買履歴をもとに推薦
16. Thank you.
 会社名 株式会社Elith Webサイト https://elith.co.jp 住所 〒113-0033 東京都文京区本郷3-30-10本郷 K&Kビル1F 電話番号 03-6822-5999