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■ 参加資格
Executive / Business / Startupチケットをお持ちの方のみお申し込み可能です。
■ 予約確定までのステップ
・フォーム送信時点では予約は確定しておりませんのでご注意ください。
・本フォームから「仮申し込み」後、事務局より「本予約用URL」を送付します。
・本予約後、企業の「承認」を経て予約確定となります。
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アマゾンウェブサービスジャパン
共創コンセプト
「日本発の基盤モデル開発に、AWSも一緒に挑戦したい」
「日本発の基盤モデル開発に、AWSも一緒に挑戦したい」
生成AIの急速な発展の中で、「日本語に強いAIモデルを自分たちで作りたい」という声を、多くのスタートアップから聞くようになりました。
海外の汎用モデルは確かに優秀ですが、日本語特有の表現や、業界固有の専門用語への対応には課題が残ります。だからこそ、日本発の基盤モデル開発に挑戦するスタートアップが増えているのだと思います。
AWSには **GenAI Innovation Center (GenAIIC)** というMLモデル学習の専門チームがいます。彼らの知見を活かして、基盤モデル開発に取り組むスタートアップのお手伝いができないか——それがこのテーマの出発点です。
基盤モデル開発は簡単ではありません。成功の保証もありません。それでも、日本発のAIを世界に届けたいという志を持つスタートアップと、一緒に挑戦してみたい。
同じ方向を向いて走れる仲間を探しています。
共創で解決したい課題：
生成AIの活用が広がる中で、スタートアップの皆さんから「自社で基盤モデルを開発したい」という相談をいただく機会が増えてきました。その背景には、いくつかの共通した課題があります。
- 日本語や専門領域への対応
海外の汎用モデルは多くの場面で活躍していますが、日本語の細かいニュアンスや、医療・法務・製造といった専門領域では、まだ「あと一歩」と感じる場面があるようです。特定のユースケースに特化したモデルがあれば、より良いサービスが提供できるのではないか——そう考えるスタートアップは少なくありません。
- データの取り扱いへの配慮
業界によっては、機密性の高いデータを外部APIに送ることに慎重な企業もあります。自社でモデルを持つことで、データの取り扱いをコントロールしたいというニーズも聞こえてきます。
- 開発ノウハウへのアクセス
基盤モデルの学習には、アーキテクチャ設計、ハイパーパラメータ調整、分散学習の最適化など、専門的な知識が必要です。論文を読んだだけでは分からない実践的なノウハウを、どこで学べば良いのか分からないという声もあります。
- 計算リソースのコスト
大規模なモデル学習には相応の計算リソースが必要です。スタートアップにとって、この投資判断は簡単ではありません。
海外の汎用モデルは確かに優秀ですが、日本語特有の表現や、業界固有の専門用語への対応には課題が残ります。だからこそ、日本発の基盤モデル開発に挑戦するスタートアップが増えているのだと思います。
AWSには **GenAI Innovation Center (GenAIIC)** というMLモデル学習の専門チームがいます。彼らの知見を活かして、基盤モデル開発に取り組むスタートアップのお手伝いができないか——それがこのテーマの出発点です。
基盤モデル開発は簡単ではありません。成功の保証もありません。それでも、日本発のAIを世界に届けたいという志を持つスタートアップと、一緒に挑戦してみたい。
同じ方向を向いて走れる仲間を探しています。
共創で解決したい課題：
生成AIの活用が広がる中で、スタートアップの皆さんから「自社で基盤モデルを開発したい」という相談をいただく機会が増えてきました。その背景には、いくつかの共通した課題があります。
- 日本語や専門領域への対応
海外の汎用モデルは多くの場面で活躍していますが、日本語の細かいニュアンスや、医療・法務・製造といった専門領域では、まだ「あと一歩」と感じる場面があるようです。特定のユースケースに特化したモデルがあれば、より良いサービスが提供できるのではないか——そう考えるスタートアップは少なくありません。
- データの取り扱いへの配慮
業界によっては、機密性の高いデータを外部APIに送ることに慎重な企業もあります。自社でモデルを持つことで、データの取り扱いをコントロールしたいというニーズも聞こえてきます。
- 開発ノウハウへのアクセス
基盤モデルの学習には、アーキテクチャ設計、ハイパーパラメータ調整、分散学習の最適化など、専門的な知識が必要です。論文を読んだだけでは分からない実践的なノウハウを、どこで学べば良いのか分からないという声もあります。
- 計算リソースのコスト
大規模なモデル学習には相応の計算リソースが必要です。スタートアップにとって、この投資判断は簡単ではありません。
スタートアップに求める技術
-大規模日本語コーパスへのアクセス
基盤モデル学習には数百GB〜TB規模の高品質な日本語データが不可欠です。自社で収集したデータ、提携先から取得可能なデータ、または特定ドメイン(医療、法務、製造等)の専門データを保有していることを求めます。
- ML/NLPの基礎知識と開発体制
Transformerアーキテクチャの理解、PyTorch/JAX等のフレームワーク経験、分散学習の基礎知識を持つチームが必要です。社内にMLエンジニアまたはリサーチャーが在籍していることが望ましいです。
- 明確なユースケースとドメイン専門性
「汎用モデルを作りたい」ではなく、「医療現場の○○を解決したい」「製造業の△△を効率化したい」など、具体的な出口戦略を持っていること。特定業界での深い知見があれば、差別化されたモデル開発が可能になります。
- 6ヶ月〜1年の長期開発コミットメント
基盤モデル開発は短期では完結しません。経営陣のコミットメント、開発チームの専任体制、中長期的な資金計画を持っていることを求めます。
基盤モデル学習には数百GB〜TB規模の高品質な日本語データが不可欠です。自社で収集したデータ、提携先から取得可能なデータ、または特定ドメイン(医療、法務、製造等)の専門データを保有していることを求めます。
- ML/NLPの基礎知識と開発体制
Transformerアーキテクチャの理解、PyTorch/JAX等のフレームワーク経験、分散学習の基礎知識を持つチームが必要です。社内にMLエンジニアまたはリサーチャーが在籍していることが望ましいです。
- 明確なユースケースとドメイン専門性
「汎用モデルを作りたい」ではなく、「医療現場の○○を解決したい」「製造業の△△を効率化したい」など、具体的な出口戦略を持っていること。特定業界での深い知見があれば、差別化されたモデル開発が可能になります。
- 6ヶ月〜1年の長期開発コミットメント
基盤モデル開発は短期では完結しません。経営陣のコミットメント、開発チームの専任体制、中長期的な資金計画を持っていることを求めます。
カテゴリー > AI / データサイエンス
共創アイデア例
- 医療特化型日本語LLMの共同開発
医療系スタートアップと共に、診断支援・カルテ要約・医学論文解析に特化したモデルを開発。匿名化された医療データを学習に活用し、大学病院や製薬企業への導入を目指します。GenAI ICチームが医療AIの倫理・安全性評価フレームワーク構築を支援します。
- 製造業DX特化型マルチモーダルLLM
製造業向けスタートアップと共に、設計図面解析・作業手順書生成・品質管理レポート自動化に対応するモデルを開発。テキストと画像を統合的に理解するマルチモーダル技術を活用し、トヨタ・デンソー等での実証実験を経て、中小製造業への展開を目指します。
- 法務・契約書特化型LLM
リーガルテック企業と共に、契約書レビュー・判例検索・法的リスク分析に特化したモデルを開発。100ページ超の長文契約書を理解できる技術を実装し、大手法律事務所や金融機関法務部門への導入を目指します。
- 日本語×アジア言語バイリンガルLLM
グローバル展開を目指すスタートアップと共に、日本語と英語・中国語・韓国語等を高精度で処理できるモデルを開発。日本企業の海外展開支援ツールとして、AWSのグローバル顧客基盤を活用した販売を目指します。
- 医療特化型日本語LLMの共同開発
医療系スタートアップと共に、診断支援・カルテ要約・医学論文解析に特化したモデルを開発。匿名化された医療データを学習に活用し、大学病院や製薬企業への導入を目指します。GenAI ICチームが医療AIの倫理・安全性評価フレームワーク構築を支援します。
- 製造業DX特化型マルチモーダルLLM
製造業向けスタートアップと共に、設計図面解析・作業手順書生成・品質管理レポート自動化に対応するモデルを開発。テキストと画像を統合的に理解するマルチモーダル技術を活用し、トヨタ・デンソー等での実証実験を経て、中小製造業への展開を目指します。
- 法務・契約書特化型LLM
リーガルテック企業と共に、契約書レビュー・判例検索・法的リスク分析に特化したモデルを開発。100ページ超の長文契約書を理解できる技術を実装し、大手法律事務所や金融機関法務部門への導入を目指します。
- 日本語×アジア言語バイリンガルLLM
グローバル展開を目指すスタートアップと共に、日本語と英語・中国語・韓国語等を高精度で処理できるモデルを開発。日本企業の海外展開支援ツールとして、AWSのグローバル顧客基盤を活用した販売を目指します。
活用できるリソース
以下は、共創プロジェクトにおいてAWSが提供を検討できるリソースの一覧です。実際の提供内容・規模については、プロジェクトの要件、技術的な適合性、進捗状況等を踏まえて個別に協議・決定させていただきます。
- AWS GenAI Innovation Center (GenAIIC) チームの専属支援
世界トップクラスのML専門家が、データパイプラインの構築からモデル設計、学習戦略、トラブルシューティングまで伴走。アドホックの技術レビュー会議で、アーキテクチャ選定、ハイパーパラメータ調整、学習の安定化手法を直接指導します。
- 大規模学習インフラの提供
AWS Trainium/Inferentia2クラスタ、Amazon SageMaker HyperPodによる分散学習環境など。最大数千GPU相当の計算リソースを利用可能です。
- AWS クレジットの申請
プロジェクト規模に応じて、$1,000〜$100,000相当のAWSクレジットを申請可能。資金面の不安を解消し、技術開発に集中できる環境を整えます。
- 商用化・Go-to-Market支援
完成したモデルのAmazon Bedrock掲載検討、AWS Marketplaceでの販売支援、エンタープライズ顧客への紹介機会を提供。技術開発だけでなく、ビジネス成功まで伴走します。
- 認知度向上・ブランディング支援
AWS が主催するイベントでの登壇機会、AWS公式ブログでの事例掲載など、「日本発AIモデル」としてのポジショニング確立を支援します。
- 大規模言語モデルの学習に特化したチームの支援
経済産業省主導のGENIAC等の支援に裏付けられた、確かなサポート実績と安定性のあるインフラを専門性のあるチームがサポートします。詳細は以下のブログを参照ください。
・第二期: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/geniac-cycle2-kick-off/
・第三期: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/geniac-cycle3-kick-off/
・GENIACを通じた教訓: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/beyond-accelerators-lessons-from-building-foundation-models-on-aws-with-japans-geniac-program/
以下は、共創プロジェクトにおいてAWSが提供を検討できるリソースの一覧です。実際の提供内容・規模については、プロジェクトの要件、技術的な適合性、進捗状況等を踏まえて個別に協議・決定させていただきます。
- AWS GenAI Innovation Center (GenAIIC) チームの専属支援
世界トップクラスのML専門家が、データパイプラインの構築からモデル設計、学習戦略、トラブルシューティングまで伴走。アドホックの技術レビュー会議で、アーキテクチャ選定、ハイパーパラメータ調整、学習の安定化手法を直接指導します。
- 大規模学習インフラの提供
AWS Trainium/Inferentia2クラスタ、Amazon SageMaker HyperPodによる分散学習環境など。最大数千GPU相当の計算リソースを利用可能です。
- AWS クレジットの申請
プロジェクト規模に応じて、$1,000〜$100,000相当のAWSクレジットを申請可能。資金面の不安を解消し、技術開発に集中できる環境を整えます。
- 商用化・Go-to-Market支援
完成したモデルのAmazon Bedrock掲載検討、AWS Marketplaceでの販売支援、エンタープライズ顧客への紹介機会を提供。技術開発だけでなく、ビジネス成功まで伴走します。
- 認知度向上・ブランディング支援
AWS が主催するイベントでの登壇機会、AWS公式ブログでの事例掲載など、「日本発AIモデル」としてのポジショニング確立を支援します。
- 大規模言語モデルの学習に特化したチームの支援
経済産業省主導のGENIAC等の支援に裏付けられた、確かなサポート実績と安定性のあるインフラを専門性のあるチームがサポートします。詳細は以下のブログを参照ください。
・第二期: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/geniac-cycle2-kick-off/
・第三期: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/geniac-cycle3-kick-off/
・GENIACを通じた教訓: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/beyond-accelerators-lessons-from-building-foundation-models-on-aws-with-japans-geniac-program/
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（例：実証実験（PoC）の実施／販路拡大・事業提携／資金調達・出資／技術提携・共同開発 など）