【I.Y.P Consulting】独自AIモデル「SVG-1」のオープンソースを2026年4月15日(水)より初公開

I.Y.P Consultingは2026年4月15日、大澤昇平CAIO/CTO主導の独自AIモデル「SVG-1」ベータ版をオープンソース(GitHub)として公開した。同モデルはNeurIPS 2025採録の研究「SVG」を起点としており、現状の機能は自然言語分類およびOpenAI Embeddingの利用に制限されている。製造業でのIoTデバイスやエッジ環境におけるリアルタイム推論、品質検査、異常検知などへの実装を想定している。今後、生成機能やCPU上で動作するEmbedding機能を備えた次世代版「SVG-2」も近日中に公開予定である。
product_launchNQ 100/100出典:PR Times

📋 記事の処理履歴

  • 📰 発表: 2026年4月15日 22:30
  • 🔍 収集: 2026年4月15日 14:01
  • 🤖 AI分析完了: 2026年4月15日 19:59(収集から5時間58分後)
株式会社I.Y.P Consulting(本社:東京都中央区、代表取締役社長CEO:崔 晉豪、以下 IYP)は、当社AI事業部長であり元東京大学特任准教授の大澤昇平CAIO/CTOが主導する独自AIモデル「SVG-1」ベータ版を、2026年4月15日(水)よりオープンソースとして公開開始することをお知らせします。本件は、同日より東京ビッグサイトで開催される「NexTech Week 2026 春」にて発表されました。









SVG-1 (オープンソース・ベータ版) GitHubよりアクセス可能  https://github.com/iyp-ai/svg




SVG™は、NeurIPS 2025に採録された研究「Support Vector Generation: Kernelizing Large Language Models for Efficient Zero-Shot NLP(SVG)」を起点とする独自技術です。IYPはこれまで、NeurIPS 2025でのポスター発表および2026年のオープンソース公開方針を公表しており、今回その第一弾としてSVG-1のベータ版公開を開始します。









SVG-1は、限られた計算資源でも高い効率性と解釈可能性を両立するアーキテクチャを志向したモデルであり、今後の産業実装を見据えた基盤技術として位置づけられます。IYPでは、工場内のIoTデバイスへの搭載をはじめ、リアルタイム処理、品質検査、異常検知など、製造現場の意思決定に直結する用途での活用を想定しています。既存リリースでも、IYPは製造現場における品質判定・異常検知・条件最適化などを重要なユースケースとして提示しており、今回の公開はその実装を一段と前進させるものです。









今回公開するSVG-1は、NeurIPSに採録された研究成果をもとに公開するバージョンであり、自然言語分類およびOpenAI Embeddingの利用に機能が制限されています。一方、生成機能を搭載した次世代版「SVG-2」は近日中の公開を予定しており、CPU上で動作するEmbedding機能を搭載する予定です。









大澤昇平は、IYPの執行役員CTOとして参画後、AI事業部長として研究と現場実装を往復する技術開発を推進してきました。NeurIPS 2025関連リリースでも、「限られた計算資源の中で、きちんと説明できるAIをどう作るか」という問題意識からSVG研究が始まった旨を発信しており、今回のオープンソース化は、その思想をより広く社会実装へつなげる取り組みとなります。









SVG-1 (オープンソース・ベータ版) https://github.com/iyp-ai/svg












■オープンソース公開の背景







近年、生成AIの活用は急速に広がる一方、製造業や現場領域では「PoCは進むが、工場のKPI改善につながらない」「現場で継続利用されない」といった課題が顕在化しています。IYPは、AI導入を単なる実証で終わらせず、現場の成果に結び付けるためには、軽量で扱いやすく、リアルタイム性と実装適性を備えた技術基盤が重要であると考えています。









SVGは、こうした課題意識のもとで研究・開発されてきた技術です。既存リリースでは、SVGが小規模なパラメータで効率性を実現する点や、日本発の基盤技術研究として国際的な注目を集めた点が紹介されており、今回のオープンソース化は、その成果を研究コミュニティおよび産業界へ広く開く取り組みとなります。












■今後の展望







IYPは、SVG-1の公開を起点として、製造業を中心とする現場実装をさらに推進していきます。工場内IoTデバイスやエッジ環境での利用を視野に入れ、リアルタイム推論、品質検査、異常検知といった用途への展開を進めるとともに、より高機能なSVG-2の公開準備を進めてまいります。なお、SVG-2では生成機能に加え、CPU上で動作するEmbeddingの公開を予定しています。









大澤昇平 執行役員 CAIO/CTO AI事業部長 のコメント




「SVG™は、限られた計算資源の中でも、現場で使えるAIをどう実現するかという問いから生まれた技術です。今回のSVG-1オープンソース化を通じて、研究成果を論文にとどめず、製造現場や産業用途へと接続していきたいと考えています。今後公開予定のSVG-2も含め、より多くの開発者・研究者・実務家の皆さまとともに、実装可能性の高いAI基盤を育てていければ幸いです。」












■沿革・関連リンク













2025.9.17 生成AI業界参入に向けた新体制のお知らせ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000169148.html










2025.9.25 世界初!日本企業がGPUを不要とする生成AI (LLM) の開発に成功。/2025年10月10日の都内イベントで先行発表 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000169148.html










2025.9.30 NexTech Week 2025秋ーAI・人工知能EXPO出展のお知らせ〈事前予約リンクあり〉 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000169148.html










2025.12.1 AI事業部新設のお知らせ 米サンディエゴで26・27卒向けキャリア相談を開催 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000014.000169148.html










2025.12.23 〈出展レポート〉NeurIPS 2025で採択された研究「SVG」を発表──2026年にオープンソース公開へ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000169148.html










2026.4.8 「工場で使えないAIはいらない。」 製造現場の成果創出まで“やり切る”AI業務改革コンサルティングを4/15(水)-17(金)の〈NexTech Week 2026 春〉で紹介 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000169148.html









SVG-1 (オープンソース・ベータ版) https://github.com/iyp-ai/svg

よくある質問

SVG-1はどこから入手できますか?

GitHub(https://github.com/iyp-ai/svg)から入手可能です。

SVG-1の機能制限はありますか?

現在は自然言語分類およびOpenAI Embeddingの利用に機能が制限されています。

次世代版「SVG-2」はいつ公開されますか?

近日中の公開が予定されています。