《 Vantiq ニュースレター 》 Vol.6 2025年5月20日
【目次】
1. 5月13日の電気新聞に弊社の取材記事が掲載されました！
2. Vantiq 米国本社 CEO Marty Sprinzen インタビュー
3. 計12回連載【生成AIとRAGの技術について】
第5回：RAGを支える基盤技術②—エンべディングモデル（Embedding Models）
弊社ニュースレターバックナンバーはこちらよりお読みいただけます。
（https://vantiq.com/ja/newsletters/）
1. 5月13日の電気新聞に弊社の取材記事が掲載されました！
先日電気新聞様より取材を頂き、5月13日の4面「産業・テクノロジー」のコーナーに、弊社代表取締役社長 佐藤 知成のインタビュー記事が掲載されました。
2024年より、Vantiqは日本市場へのアプローチを強化いたしました。日本においても生成AIやLLMなどの技術が普及し、IoTセンサーや画像データなどと連携するニーズが様々な分野（防衛、防災、エネルギー、医療、製造、流通、交通）で急速に高まったためです。
高度なリアルタイム性が求められるエネルギー分野において、Vantiqの持つ技術がどのように貢献できるかについて、大変わかりやすくご解説いただいております。
是非ご一読ください。
記事はこちらからお読みいただけます。
https://www.denkishimbun.com/archives/386256
2. Vantiq 米国本社CEO Marty Sprinzen インタビュー
米国本社CEO Marty Sprinzenが先日来日し、Vantiq設立のきっかけや、Vantiqの他社との違いなどについてインタビューを実施いたしました。
是非Vantiqへのご理解を深めていただけますと幸いです。
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Q1. ご経歴とVantiq設立のきっかけを教えてください。
Marty：
長年ソフトウェア業界で働いてきました。前職では、Forte Software社の共同創業者・CEOとしてミッションクリティカルなアプリケーションをインターネット上で動かす基盤を提供していました。会社の売却後、医療・防衛などの分野で「リアルタイムで動作するシステム」が必要になると確信し、それを実現するための新しいプラットフォームが求められていると感じたのが、Vantiq設立のきっかけです。
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Q2. Vantiqを率いるうえで直面した最大の課題は？
Marty：
革新的な技術は、最初は一部の人にしか理解されません。そのため、まずは「何ができるのか」を伝えることが重要です。たとえば、リアルタイムに人や環境をモニタリングして命を救うような使い方は、まだ広くは知られていません。インターネット黎明期には、”SNS”が想像できなかったのと同じです。この新しい技術の価値をどう伝え、実現方法を共に考えていくかが課題でした。
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Q3. Vantiqは他のプラットフォームと何が違うのでしょうか？
Marty：
Vantiqは、リアルタイムで状況を把握し、AIを活用して即座に最適なアクションを起こすことができます。このように「認識→判断→実行」をリアルタイムに一括して行えるプラットフォームは他にありません。
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Q4. 複雑なアーキテクチャであるVantiqが、なぜ大手企業様からも信頼されているのですか？
Marty：
開発者が複雑なコードを書かなくても、直感的にアプリを構築できるのがVantiqの特長です。生成AIとの連携も自動化されており、裏側の仕組みはすべてプラットフォームが担います。開発スピードも速く、信頼性も高いため、大手企業でもすでに十数件のアプリが本番稼働しています。まずは使っていただければ、信頼はすぐに得られると考えています。
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Q5. NTTデータ様や大林組様、ExCパートナー様といった日本企業とのパートナーシップの広がりについて、どのようにお考えですか？
Marty：
NTTデータ様とは、すでに「D-Resilio」の対象領域の拡大を進めていると聞いています。Vantiq Japanとしても、それを支援していければと思います。
大林組様との協業も順調で、大阪万博では来場者の快適性を保つためのリアルタイム管理にVantiqが使われています。今後はスマートシティ分野でも連携を深めていきたいです。
また、ExCパートナー様には、従来とは異なるリアルタイム支援型のHRシステムをリリースいただきました。こうした日本でのパートナーシップの広がりは、Vantiqにとって非常に重要です。
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Q6. 最後に、日本のお客様へメッセージをお願いします。
Marty：
次世代型のシステムは、実際に使ってみて初めて可能性が見えてきます。多少の失敗を恐れずに、まずは試してみることが大切です。Vantiqなら、AIやセンサーをすばやく入れ替えたり、柔軟に変更を加えることができるので、実験的な取り組みにも最適です。何が作れるのか、どれほど効果があるのか、さらに命を守ることにつながるのか。そういった価値を実際に確かめてみてください。メッセージはシンプルです。立ち止まらず、今日から何か一緒に始めてみましょう。
3. 計12回連載【生成AIとRAGの技術について】
第5回：RAGを支える基盤技術②—エンべディングモデル（Embedding Models）
エンべディングモデル（Embedding Models、または埋め込みモデル）は、テキストデータを数値ベクトルに変換する技術であり、RAGの基盤となる重要な技術です。エンべディングモデルの進化により、単語や文章の意味的な関係を考慮した検索や分類が可能となりました。
代表的な埋め込みモデルには、OpenAIの`text-embedding-ada-002`、`text-embedding-3-small`、`text-embedding-3-large`、Cohereの`Embed`などがあります。またオープンソースモデルとしてSentence-Transformers（SBERT）から複数のモデルが提供されています。
これらのモデルは、単なる単語ベースの検索ではなく、文脈を考慮した高度な検索が可能です。私たちが検証を行ったところ、英語の結果と日本語の結果に違いがあることも分かりました。
テキストに注力したモデルが多いのですが、画像や音声データにも対応するマルチモーダルモデルもリリースされており、著しく発展している状況にあります。
次回は、第4回と第5回を踏まえてRAGの技術的な仕組みについて紹介します。
最後までお付き合いいただき、誠にありがとうございました。
ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
引き続きよろしくお願い申し上げます。
Vantiq株式会社
代表取締役社長 佐藤 知成
■お問い合わせ■
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Vantiq株式会社
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