SEOに関連するニュースリリースを公開しております。
最新のサービス情報を、御社のプロモーション・マーケティング戦略の新たな選択肢としてご活用下さい。
【GPU不要、一般ノートPCで「Wikipedia300万件」を高速推論“圧縮検索推論AI” CompreSeed AI を公開】
[25/11/26]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
株式会社アイテック（愛知県） は、GPUを一切使用しない一般ノートPC*でWikipedia 300万件を高速推論（0.2〜0.8秒）する新技術「圧縮検索推論AI」 を公開しました。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/163163/9/163163-9-cc6c29c55de3d1b456fc8fdfe367e32d-2816x1536.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本技術は、データを展開せずに圧縮状態のまま検索・推論を行うAI構造で、ホワイトペーパーを同時公開し、追試可能な形で技術を開示しています。
■ 背景
GPU依存AIの限界を突破する「第三の方式」AI検索や生成AIの多くは、GPUでの数百次元ベクトル演算を必要とし、一般環境では扱えないという課題がありました。
その結果：
? GPUコストが高い
? ベクトル展開でメモリ消費が大きい
? 中小企業・自治体が導入しづらい
といった問題が生じていました。今回公開する CompreSeed AI は、これらの課題を根本から解決する 新しい“圧縮推論方式” です。
■ データを“展開せずに”推論できるAI構造
・ 圧縮状態のまま検索・推論
・ ベクトル展開不要
・ CPUのみで大規模知識検索
・ 応答速度 0.2〜0.8秒
CompreSeed AI は、意味的圧縮構造（semantic_index）を使い、データを展開せずに「直接意味検索・推論」します。これにより AI計算コストを1/50〜1/70に削減 できます。
■ 実機検証：NEC製ノートPCで Wikipedia300万件を1.8GBに圧縮し高速応答
【検証環境】
? PC：NEC Lavie NS150（一般家庭向けモデル）
? GPU：非搭載
? RAM：8〜16GB
? OS：Windows 11
? 実行環境：Python + Flask UI
? 知識データ：Wikipedia 3,000,000件（圧縮後 1.8GB）
【結果】
? 応答速度：0.2〜0.8秒
? メモリ使用量：2〜3GB
? 安定稼働：長時間でも負荷が低い
■ 3層アーキテクチャで高速・軽量化を実現
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/163163/9/163163-9-a98f91a5c709ad48953f24263853cc4c-2816x1536.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
１. 圧縮知識層（Semantic Compression Layer）文書を意味単位で圧縮し、semantic_index.json に格納。
２. 検索・推論層（Search-Inference Layer）Sequence-based Similarity により、GPUなしで意味類似度を推定。
３. 応答生成層（Response Generation Layer）圧縮要約を統合し、自然文で回答生成。
※外部LLM（ChatGPT等）との接続も可能。
■ 従来技術との比較（FAISS・Embedding方式との対比）
[表: https://prtimes.jp/data/corp/163163/table/9_1_e8e9d2dc990dd0f76771719daf66f73c.jpg?v=202511260946 ]
GPU不要である点が最大の特徴です。
■ 応用領域（すぐに導入可能）
? 自治体向け問い合わせAI
? 教育：学習参考書型AI
? 医療：症例知識検索
? 法務：条文・判例検索
? 企業内ナレッジ統合
? オフライン環境下のAIシステム
外部に情報を出せない現場で“ローカル大規模AI”を実現できます。
■ ホワイトペーパー公開（追試可能）
今回、CompreSeed AI の技術詳細・再現手順をまとめた15ページのホワイトペーパーを公開しました。
内容例：
? 圧縮推論アルゴリズム
? 類似度計算モデル
? 再構築手順
? 実機検証結果
? API連携構造
? 評価方法
? 再現プロトコル（Replication Protocol）
（ホワイトペーパーより抜粋：semantic_index構造の記載）
■ 開発者コメント
「AIをもっと軽く、もっと扱いやすい技術にしたいと思い、GPUを使わずに大規模推論ができる“第三のAI構造”を作りました。今回、追試可能なホワイトペーパーも公開しました。研究者・企業の皆様に自由に検証していただきたいです。」
■ 今後の展開
? 特許出願済（国内）
? 海外出願（PCT）を準備中
? 企業・自治体向け PoC を開始
? API版 CompreSeed の公開準備
■ 会社概要
株式会社アイテック
所在地：愛知県
事業内容：次世代AIの研究・開発
■ お問い合わせ
メール：info@xinse.jp
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/163163/9/163163-9-cc6c29c55de3d1b456fc8fdfe367e32d-2816x1536.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本技術は、データを展開せずに圧縮状態のまま検索・推論を行うAI構造で、ホワイトペーパーを同時公開し、追試可能な形で技術を開示しています。
■ 背景
GPU依存AIの限界を突破する「第三の方式」AI検索や生成AIの多くは、GPUでの数百次元ベクトル演算を必要とし、一般環境では扱えないという課題がありました。
その結果：
? GPUコストが高い
? ベクトル展開でメモリ消費が大きい
? 中小企業・自治体が導入しづらい
といった問題が生じていました。今回公開する CompreSeed AI は、これらの課題を根本から解決する 新しい“圧縮推論方式” です。
■ データを“展開せずに”推論できるAI構造
・ 圧縮状態のまま検索・推論
・ ベクトル展開不要
・ CPUのみで大規模知識検索
・ 応答速度 0.2〜0.8秒
CompreSeed AI は、意味的圧縮構造（semantic_index）を使い、データを展開せずに「直接意味検索・推論」します。これにより AI計算コストを1/50〜1/70に削減 できます。
■ 実機検証：NEC製ノートPCで Wikipedia300万件を1.8GBに圧縮し高速応答
【検証環境】
? PC：NEC Lavie NS150（一般家庭向けモデル）
? GPU：非搭載
? RAM：8〜16GB
? OS：Windows 11
? 実行環境：Python + Flask UI
? 知識データ：Wikipedia 3,000,000件（圧縮後 1.8GB）
【結果】
? 応答速度：0.2〜0.8秒
? メモリ使用量：2〜3GB
? 安定稼働：長時間でも負荷が低い
■ 3層アーキテクチャで高速・軽量化を実現
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/163163/9/163163-9-a98f91a5c709ad48953f24263853cc4c-2816x1536.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
１. 圧縮知識層（Semantic Compression Layer）文書を意味単位で圧縮し、semantic_index.json に格納。
２. 検索・推論層（Search-Inference Layer）Sequence-based Similarity により、GPUなしで意味類似度を推定。
３. 応答生成層（Response Generation Layer）圧縮要約を統合し、自然文で回答生成。
※外部LLM（ChatGPT等）との接続も可能。
■ 従来技術との比較（FAISS・Embedding方式との対比）
[表: https://prtimes.jp/data/corp/163163/table/9_1_e8e9d2dc990dd0f76771719daf66f73c.jpg?v=202511260946 ]
GPU不要である点が最大の特徴です。
■ 応用領域（すぐに導入可能）
? 自治体向け問い合わせAI
? 教育：学習参考書型AI
? 医療：症例知識検索
? 法務：条文・判例検索
? 企業内ナレッジ統合
? オフライン環境下のAIシステム
外部に情報を出せない現場で“ローカル大規模AI”を実現できます。
■ ホワイトペーパー公開（追試可能）
今回、CompreSeed AI の技術詳細・再現手順をまとめた15ページのホワイトペーパーを公開しました。
内容例：
? 圧縮推論アルゴリズム
? 類似度計算モデル
? 再構築手順
? 実機検証結果
? API連携構造
? 評価方法
? 再現プロトコル（Replication Protocol）
（ホワイトペーパーより抜粋：semantic_index構造の記載）
■ 開発者コメント
「AIをもっと軽く、もっと扱いやすい技術にしたいと思い、GPUを使わずに大規模推論ができる“第三のAI構造”を作りました。今回、追試可能なホワイトペーパーも公開しました。研究者・企業の皆様に自由に検証していただきたいです。」
■ 今後の展開
? 特許出願済（国内）
? 海外出願（PCT）を準備中
? 企業・自治体向け PoC を開始
? API版 CompreSeed の公開準備
■ 会社概要
株式会社アイテック
所在地：愛知県
事業内容：次世代AIの研究・開発
■ お問い合わせ
メール：info@xinse.jp
SEO関連
