nextits、テキストを超えてすべてのデータを理解するAIソリューションへの進化

– 必要な知識を正確に見つけて生成する「韓国型ノートブックLM」開発

-マルチモーダルAI+量子アルゴリズムを組み合わせたクォンタスノート来年発売…整合度は高く、幻覚現象はなくなります。

テキストや画像など多様なコンテンツを生成して分析するために、大型言語モデル（LLM）ベースの生成型AIを導入する企業が増加している。しかし、現在の大型言語モデルは様々な限界がある。テキスト中心に設計された大型言語モデルは、画像と図表を含むPDF、スキャンされた文書、音声録音、画像などの複合データを効果的に処理できません。また、ユーザーの内部データを学習することができず、クラウドベースのサービスを利用する場合、機密情報が外部サーバーに送信され、情報漏洩の危険を避けることができない。最も深刻な問題は「AIの幻覚現象」だ。事実と他の情報をまるで真であるかのように生成するこの現象は、金融、法律、医療のように信頼性が核心である分野で致命的である。

このような問題を解決する企業がある。 nextitsはマルチモーダルAI技術力をもとに、テキスト、画像、音声、映像などあらゆる形態のデータを1つのプラットフォームで統合管理し、ユーザーカスタマイズされた知識を生成するサービスを開発した。オンプレミス（On-Premise）設置方式を支援することにより、企業と機関が自分のサーバーに直接システムを構築できるようにし、これにより機密情報が外部に流出する危険を源泉遮断した。また、量子インスピレーションアルゴリズムをAIに組み込んで、現在生成型AIが抱えている幻覚現象を克服しようとしている。

nextitsは韓国型「NotebookLM」を志向する。 NotebookLMは、Googleが開発したAIベースの研究および調査アシスタントで、ユーザーがアップロードした資料を分析し、要約、整理、クエリ応答、さまざまな形式のコンテンツ生成を支援します。特に膨大な量の情報を効率的に処理し、コアインサイトを得ることに強みを持っている。

nextitsのナ・ジョンビン代表は24年間、IT企業で技術営業とソリューション事業を主導してきた。リュ・サンフン副社長兼CTOは34年のキャリアを持つ技術リーダーで、LG-CNSと現代などでエンタープライズシステム構築を主導した。 10人のAI専門家がネストアイティエスの技術革新をリードしている。

nextitsは今年、ソウル経済振興院の「量子技術開発支援事業」に選定され、量子コンピューティング-AI統合開発プラットフォーム実装事業を推進中だ。また、SKT ESG KOREA 2025に選定され、オンデバイスAI技術がエネルギー消費を削減し、コスト効率で全層のAIアクセスが可能になる技術を開発している。

2030年にグローバルAI企業を目指しているnextitsのナ・ジョンビン代表に会い、ネクスト・アティエスが開発したマルチモーダルエンジンとプラットフォーム、今後の量子コンピューティング技術を融合して達成しようとする目標について話を聞いた。

すべてのデータを読み、希望の形式で表示する

「情報の海の中で知識の灯台になり、誰でも簡単かつ深く学習し成長できるように未来を開いていくAI革新企業になります」

nextitsは、「Quantus R（QUANTUS R）」と呼ばれる自己開発マルチモーダルRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索増強生成）エンジンを開発した。 Quantus Rは、テキストだけでなく、画像、グラフ、SQLクエリなど、さまざまな形式の非定型データを同時に処理して理解するマルチモーダルエンジンです。

これを可能にするコア技術は3つある。最初の鍵は高性能OCR技術です。スキャンした紙の文書、手書きの手書き、複雑な図表の文字を正確にテキストに変換します。特別な点はハングル処理に特化したということだ。従来の海外OCR技術は、ハングルの複雑な文字構造を正しく認識していませんでした。 nextitsは、長年のハングル画像データ処理研究を通じて95％以上の精度を達成しました。領収書、診療記録、建築図面、契約書などの実務文書でも高い精度を誇る。 nextitsのOCR技術は、単に文字を認識することを超えて文書の構造を理解しています。表の行と列を区切り、画像内のグラフやチャートをテキスト化します。その結果、紙文書もデジタル化され、後で検索と分析が可能になる。

2番目のコア技術は高品質STTです。録音された会議の音声やYouTubeの映像の音声をテキストに変換しますが、単に音声を文字に置き換えるのではありません。何人かが参加した会議で誰がいつどのような話をしたのか話者を正確に区別する。同時に音声を文章単位で適切にセグメント化（セグメンテーション）する。このように構造化されたデータは後でRAGシステムの「知識索引付け」段階に組み込まれ、検索品質と回答精度を大幅に向上させます。 「会議で誰がこの案に反対したのか？」と質問したとき、正確な発言者と発言内容を見つけることができる。

「販売額」と「売上高」は同じ意味だが、既存のＲＡＧシステムはこの２つを別の単語として認識して文書を見つけることができない。また韓国語は調査が多様だ。 「四半期から」、「四半期の」、「四半期」など、表現が異なると意味が通じない場合がある。 3番目のコアは強化学習ベースの軽量「Rewriterモデル」です。リライタモデルは、ユーザーの質問を自動的にさまざまな同義語と表現に拡張します。その結果、検索カバレッジが劇的に高まります。

「Quantus Rは、単なる文書検索エンジンを超えて企業と個人のすべての知識資産を統合的に理解し、必要に応じてカスタマイズされた回答を作成する「知識プラットフォーム」とも言えます。」

これら3つの技術が適用されたプラットフォームが「クォンタスS（QUANTUS S）」だ。ユーザーは、テキストファイル、Web文書、PDF、画像、音声録音、YouTubeの画像、スキャン文書、名刺など、ほぼすべての形式のデータを単一のプラットフォームにアップロードできます。システムはそれらをテキストと構造化データに変換してベクトルデータベースに保存します。ユーザーはそれに基づいてカスタマイズされた知識を作成したり、論文やレポートを作成したり、学習ノートと講義を作成したりできます。

nextitsは実際のプロジェクトを通じてこれらの技術の価値を証明しています。 A病院とは、診療記録、医療映像、検査結果、処方箋などの医療現場の複雑な非定型データをマルチモーダルRAGで統合管理する患者旅程管理システムを構築した。 C大学とは、学生の学習資料、講義資料、試験結果、フィードバックなどの教育データを総合的に分析し、個人別にカスタマイズされた学習経路を提示するインテリジェントな教育性と統合管理システムを開発した。 C農業技術院とは土壌分析資料、作物生育段階別管理法、気候データ、先例事例など農業現場の技術情報をAIが統合分析し、栄農人にリアルタイムのアドバイスを提供するシステムを構築した。 3つのプロジェクトはすべて、nextitsのマルチモーダル技術が医療、教育、農業という全く異なる産業で複雑なデータを効果的に処理できることを示しています。

量子アルゴリズムでAIの弱点を克服する

既存のRAGシステムが何十もの文書を検索したとき、それらのどの組み合わせがユーザーの質問に最も正確な答えを生成するのかを判断するのは困難です。特に、金融や法律など、正確性が重要な分野で矛盾する情報の間で最良の情報を見つけることは困難です。従来のアルゴリズムでは時間がかかりすぎたり、精度も低下します。

nextitsはこれを解決するために量子インスピレーションアルゴリズム(Quantum-Inspired Algorithm)に基づいた「クォンタスA(QUANTUS A)」を開発中だ。クォンタスAは、AIモデルの特定のモジュールに「量子特徴マッピング」技術を挿入し、マルチモーダルRAGシステムが検索した情報の中に矛盾する情報があるときに最も正確で信頼できる情報の組み合わせを見つける技術です。両者の数学的原理を活用することで、既存のRAGシステムに対する回答整合度を50％以上改善でき、より少ないデータでも高次元相関関係を学習することができる。

クォンタスR（マルチモーダルデータ処理）とクォンタスA（量子アルゴリズムベースの最適化）を統合したプラットフォームが「クォンタスノート（QUANTUS NOTE）」だ。マルチモーダルと量子アルゴリズムを組み合わせることで、非定型データから正確な回答を生成できるようになりました。

例えば、「この資料の中核的な論拠は何ですか？」、「この資料で使用された方法と他の方法の違いは？」、「今回の企画にこの方法を適用できるか？」これらの質問と回答は時間とともに蓄積されます。

クォンタスノートは低容量GPUでも高性能動作が可能です。クォンタスノートは強化学習ベースの軽量モデルを開発したため、一般的な低性能GPUやCPU環境でも動作します。これは、中小企業や公共機関などの限られたIT資源を持つ組織も先端AI技術を導入できるという意味だ。

「量子の数学的原理をGPU環境で実装することで、我々は「量子インスピレーションアルゴリズム」と呼びます。現在のAIが持つ幻覚現象と低い推論精度問題をこの技術で解決できます。」

クォンタスノートは来年下半期に発売される予定だ。

「情報の海の中で知識の灯台」になるというネストアイティでのビジョンは実現できるだろうか？そして、クォンタスノートが韓国市場でGoogle NotebookLMのような人気のあるツールになるのでしょうか？

nextitsはマルチモーダルRAGにハングル処理の精度に重点を置いて技術を発展させた。そして、AIの幻覚現象を解決し、精度の問題を解決するために量子アルゴリズムを組み合わせた。量子-AI 融合技術が AI の信頼性の問題を解決できると考えられる。