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トゥモロー・ネットの「CAT.AI マルチAIエージェント for Voice」を北海道ガスがコールセンターのガス開閉栓受付業務に採用

しくは登録商標です。音声とテキストを組み合わせた「マルチモードAI」とPBX連携により、正確な情報取得と円滑な受付対応を実現 株式会社トゥモロー・ネット（本社：東京都品川区、代表取締役社長：李 昌珍　以下、トゥモロー・ネット）は、北海道ガス株式会社（本社：北海道札幌市、代表取締役社長：川村 智郷、以下、北海道ガス）が、コールセンターにおけるガス開閉栓受付の対応力強化と、デジタル技術を活用した業務プロセスの最適化を目的に、AIを活用した自動化システム「CAT.AI マルチAIエージェント for Voice」を2026年2月に導入したことを発表します。これにより、ボットによる手続き完了率の向上を図り、利用者が

【GPU性能比較】Blackwell世代含む最新NVIDIA GPUベンチマークと、AI開発者が重視すべき指標【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちら生成AIや大規模言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、AIインフラの中核となるGPUの選定は、プロジェクトの成否を分ける極めて重要な要素となっています。しかし、次々と発表される新アーキテクチャやスペックの違いを正確に把握し、自社の要件に合致する製品を選ぶことは容易ではありません。本記事では、現行の主力であるHopper世代から最新のBlackwell世代までの性能を比較・検証します。 【性能比較】NVIDIA最新データセンターGPUのスペックとベンチマーク ここでは、現在市場の主流であるHopperアーキテクチャと、次世代のBlackwellアーキテクチャの違いに焦点を当て、その

AI開発を加速させるはずのインフラが、運用の複雑さで足かせになっていませんか？【WEBセミナー】

ーは終了いたしました～VM/Kubernetes/GPUをWeb UIで一元管理、AI開発インフラを最短で導入～ 2026年3月26日(木) 13:00よりマジセミ株式会社・株式会社オープンソース活用研究所ご協力のもと、弊社主催のWEBセミナーを開催いたします。AI活用の本格化に伴い、現場には仮想マシン（VM）に加え、KubernetesやGPUリソースの高度な管理が求められています。しかし、これらをCUI（コマンド）中心で管理する従来の手法は、一部の専門家への過度な依存を招き、結果としてリソース配分の遅延や設定ミス、ひいてはAI開発の停滞を引き起こしています。本セミナーでは、マルチクラウド・AIプ

機械学習におけるCNNの役割とは？ディープラーニングとの違いやGPUが必要な理由を解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらAI技術の進化に伴い、画像認識技術は製造業の外観検査から自動運転まで、幅広い分野で実用化が進んでいます。その中心的な役割を担っているのが「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」です。CNN（Convolutional Neural Network）とは、ディープラーニングの一種であり、特に画像の認識や解析において圧倒的な性能を発揮する技術です。本記事では、CNNの基礎的な仕組みやディープラーニングにおける位置づけ、そして実運用においてなぜGPUが必要不可欠なのかを詳しく解説します。 CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは まずは、CNNの基本的な内容について解説します。

Tomorrow Net Tech Forum 2026 開催！【イベントレポート】

お問い合わせはこちら2026年3月5日、株式会社トゥモロー・ネット主催のTomorrow Net Tech Forum 2026を開催しました。AI活用が急速に広まる一方で、インフラ側には「消費電力・発熱の増大」や「膨大かつ複雑なデータの管理」といった新たな課題が突きつけられています。本イベントでは、これらの課題を解決する最新技術や、先進的なユーザー企業様による事例紹介が行われました。今回は、当日発表されたトゥモロー・ネットのソリューションエンジニアによる注目のテクニカルセッションを中心に、その内容をダイジェストでお届けします。 「熱」と戦うAIインフラ：高まるTDPへの挑戦 ソリューション部門の出町

NVIDIA BlueField DPUが変える次世代インフラ設計【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらはじめに 生成AIや大規模GPUクラスタの導入が進む中で、「GPUを増設しても思ったほど性能が伸びない」「システム全体がどこかで詰まっている気がする」と感じている方は少なくありません。その原因はGPUそのものではなく、GPUを取り巻くネットワーク、ストレージ、I/O経路に発生する負荷に起因するケースが多く見られます。AIワークロードの本格運用フェーズに入った今、インフラ設計には「GPUをどう使うか」だけでなく、GPU以外の周辺処理をどのコンポーネントが担うのかを明確にし、どこにボトルネックが発生し得るのかを把握する、という視点が求められています。本記事では、その選択肢として注目される N

SBクリエイティブ社主催『デジタル金融フォーラム 2026 春 東京』協賛のお知らせ

しくは登録商標です。弊社は、2026年3月13日 (金) 13:00より日本橋兜町 KABUTO ONEにて開催される最新の金融DXを取り扱うイベント「デジタル金融フォーラム 2026 春 東京~金融生成AI、組込型金融、BaaS、金融DXデジタル金融サービス競争を勝ち抜く新戦略~」に協賛いたします。当日の14:15からは「AIエージェント、RAGを金融機関にも導入 - オフライン動作可能なAI基盤とは」というタイトルでウェビナーにも登壇いたします。組み込み型金融（Embedded Finance）、Web3、キャッシュレス、セキュリティ、そして金融DXといった最新のトピックを取り扱い、大手金融機関によるAI活用

IT Media『現場で役立つ『AIインフラ』の基礎と運用』連載のお知らせ【掲載情報】

しくは登録商標です。生成AIの本格活用が進む中、「GPUを増やせば何とかなる」と考えていないでしょうか。しかし実際の現場では、電力・冷却・ストレージ・ネットワークといった“インフラ全体の設計”が、AIの性能や安定稼働を大きく左右します。 このたび、IT専門メディア ＠IT にて、株式会社トゥモロー・ネット 取締役COO 松浦淳による新連載「現場で役立つ『AIインフラ』の基礎と運用」（全5回）がスタートしました。 AIシステムの安定稼働や、性能確保のために押さえておくべきAIインフラの基本的な知識について、GPUサーバや冷却・電力設備、ストレージなどの観点から解説しています。AI基盤の本質的な課題を整理

Windows 11におけるアプリケーション互換性の理解【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらWindows 11でアプリを確実に動作させるには Microsoftはこれまで、Windowsのバージョンが変わってもアプリケーションの互換性を高く維持してきました。実際、Windows 7で動作していた多くのアプリは、Windows 8やWindows 10でも継続して利用できています。 この傾向はWindows 11でも基本的には変わりません。しかし、IT部門はこれまでのアップグレードよりも多くの互換性課題が発生する可能性を想定しておく必要があります。その主な理由は、Windows 11がデスクトップOSとして初めて完全な64bitアーキテクチャへ統一され、さらにセキュリティ

AI基盤構築・運用で失敗しないために~GPU・Kubernetes導入後につまずく企業が見落としがちなポイント~【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらはじめに 生成AIの活用が広がる中、AI基盤の構築に着手する企業は増えています。しかし実際には、GPUサーバーの選定やサイジング、仮想基盤との接続、Kubernetes環境の整備などに想定以上の時間と工数がかかるケースも少なくありません。 さらに、ようやく構築が完了しても、「運用が複雑」「活用が広がらない」といった運用での課題が発生します。AI基盤は、構築と運用の両方が噛み合って初めて成果につながります。 本記事では、仮想マシン・Kubernetes・GPUを組み合わせたAI基盤がなぜ噛み合わなくなるのかを整理し、その対策と、実行した場合に期待できる効果について解説します。