AI inside新製品「Leapnet」発表会レポート -企業知識を収益化する次世代AIプラットフォームが始動-

最終更新日:2025/07/31

AI inside Leapnet発表

2025年7月29日、AI inside株式会社は新製品「Leapnet（リープネット）」のメディア発表会を開催しました。

イベントでは、代表取締役社長CEO 渡久地氏や中本・アンド・アソシエイツ副社長執行役員COO 清瀬氏が登壇し、「Leapnet」の特長、AIプロバイダー第1号となる中本・アンド・アソシエイツの取り組み、そして今後の展望について語りました。

発表会の冒頭で渡久地氏は、デジタルトランスフォーメーション（DX）を「ステージ1：業務効率化」と「ステージ2：収益創造」の2段階に分け、これまでの主力製品「DX Suite」で実現してきた業務効率化のステージを越えて、AIを使って新しい収益源を生み出すステージへ踏み出す必要性を語りました。背景には、3,000社以上の企業へ導入し65,000人を超えるユーザーを抱え、累計100億回以上AI業務処理を行ってきたという実績があり、この膨大なデータと国産大規模言語モデル（LLM）などの技術基盤が、次のステージを支える原動力になると強調しました。

AI insideは2019年にAIエッジコンピュータ「AI inside Cube」を市場に投入し、2022年にはAIのためのデータ基盤「AnyData（旧Learning Center）」を提供。2023年には自社開発の国産LLM「PolySphere」を発表し、高度な生成や分類を可能にしました。さらに同年8月には業務AIエージェント「Heylix」を早期に市場投入し、AIエージェントのユーザー体験を示しました。これらの技術や製品を統合し、企業が自社の知識や業務プロセスを活かしてAIエージェントを自ら構築・提供できるようにしたものが、今回発表されたLeapnetです。

LeapnetはLLMネイティブのAIプラットフォームで、PoCや専門エンジニアに多額の費用をかけることなく、自社の知見をもとにAIエージェントを作り出し事業化できる点が特徴です。利用企業はPDF、CSV、画像、音声、動画など様々な形式のデータをアップロードするだけで、高度な検索基盤が構築可能です。このマルチモーダルRAGにより、チャットボットやナレッジ検索AIが簡単に作成可能です。

また、ユーザーは自然言語で目的を伝えるだけでノーコードでAIエージェントを構築でき、生成されたエージェントはAPIとして自社のアプリケーションに即座に組み込めます。このバックエンドには同社独自のLLM「PolySphere」があり、追加学習なしに生成・要約・分類・抽出などの処理を実現可能です。

発表会では、Leapnetの具体的な使い方やユースケースも紹介されました。利用の流れは、AIに参照させたいデータをRAGに登録し、エージェントに名前を付けて自然言語で目的を入力し、生成されたAPIを自社アプリに組み込むという三つのステップで構成されます。例えば製造業では過去マニュアルを検索AI化して現場保全を高速化し、SaaS企業は自社製品にAIエージェントを組み込んでユーザー当たりの売上を高めることが可能です。その他、金融や医療、BPO企業向けにも、各業界の専門データを学習させたFAQボットや診断用レポート生成AIなど多様な応用例が示され、指示例も「設計手順を読み込み、不具合パターンを検査リスト化して」や「融資約款PDFを学習し、リスクポリシーに外れる質問に警告を返答」といった具体的な文言で提示されました。

価格面ではAPI利用料（30秒当たり50円）を従量課金とするシンプルな体系を採用したと発表。AIプロバイダー参加費、データを取り込むRAG利用料、エージェント構築時のBuild利用料は無料で、構築支援や技術ディスカッション、共同検証や市場共創については個別協業も可能と述べました。

Leapnetの実運用事例としての導入・保守を30年以上手がける株式会社中本・アンド・アソシエイツの副社長執行役員COO 清瀬氏がAIプロバイダー第一号として登壇しました。同社は30年以上にわたりOracle ERP導入に特化し、150社超・23か国以上でのプロジェクト実績を持つ企業です。ERPの導入・運用で顧客の課題に触れるなか、既存の仕組みではすべての要望に応えられなかったことや、海外AIベンダーとの協業でスピード感が合わなかったことから、自社でAIモデルを開発できるLeapnetへの参画を決めたといいます。

同社がLeapnetで開発する「ERP強化AI」は、紙の受注・請求伝票で欠落している製品名や取引先コードを過去データから補完し、人間が行っていたデータ補正作業をAIエージェントに代替させることが可能になります。もう一つの「異常検知AI」は、動画から建物の損傷や劣化箇所を検出し、音声コメントを文字起こしして報告書を自動生成するソリューションで、8時間かかっていた報告書作成時間を最短1時間に短縮すると発表しました。

清瀬氏は「長年培った知見を活かし、デジタル化が難しかった現場業務や伝票入力の生産性向上と品質向上を両立させるAIを展開したい」と抱負を述べました。

発表会の最後には、Leapnetのロードマップと今後の展望が発表されました。

今後の展望としては、AIプロバイダーが作成したAIをDX Suiteから呼び出せるようにする計画、AIプロバイダーによってLeapnet上で構築されたAPIを売買できるマーケットプレイスの開放、PolySphere-4のリリースによる日本語音声への対応や320ms未満の高速応答、Chain-of-Thoughtを活用した一貫性と記憶機能などの強化、更には「AI inside Cube」を連結させた分散GPUネットワークを拡張し、計算資源の自律分散化を図る取り組みが挙げられました。

DX Suiteとの連携やマーケットプレイスの開放においては、利用料金の45%をAIプロバイダーに還元する収益モデルも紹介され、DX Suiteの既存ユーザーや販売パートナーなど既存アセットとのシナジーを生み出すことを目指すと発表されました。

今回の発表会を通じて、AI insideが目指すのは単なる業務効率化を超えたビジネス変革であることが明確になった。Leapnetは企業が持つ専門知識をAI化して外部へ提供し、新たな収益機会を創出するための基盤になると予想されます。ERP導入企業のような専門領域で深い知見を有する企業が参画し始めており、今後さまざまな業界から独自のAIソリューションが登場することが予想されます。