【GPU不要、一般ノートPCで「Wikipedia300万件」を高速推論“圧縮検索推論AI” CompreSeed AI を公開】

株式会社アイテック（愛知県） は、GPUを一切使用しない一般ノートPC*でWikipedia 300万件を高速推論（0.2〜0.8秒）する新技術「圧縮検索推論AI」 を公開しました。

本技術は、データを展開せずに圧縮状態のまま検索・推論を行う世界初のAI構造で、ホワイトペーパーを同時公開し、追試可能な形で技術を開示しています。

■ 背景

GPU依存AIの限界を突破する「第三の方式」AI検索や生成AIの多くは、GPUでの数百次元ベクトル演算を必要とし、一般環境では扱えないという課題がありました。

その結果：

 GPUコストが高い

 ベクトル展開でメモリ消費が大きい

 中小企業・自治体が導入しづらい

といった問題が生じていました。今回公開する CompreSeed AI は、これらの課題を根本から解決する 新しい“圧縮推論方式” です。

■ データを“展開せずに”推論できるAI構造

✔ 圧縮状態のまま検索・推論

✔ ベクトル展開不要

✔ CPUのみで大規模知識検索

✔ 応答速度 0.2〜0.8秒

CompreSeed AI は、意味的圧縮構造（semantic_index）を使い、データを展開せずに「直接意味検索・推論」します。これにより AI計算コストを1/50〜1/70に削減 できます。

■ 実機検証：NEC製ノートPCで Wikipedia300万件を1.8GBに圧縮し高速応答

【検証環境】

 PC：NEC Lavie NS150（一般家庭向けモデル）

 GPU：非搭載

 RAM：8〜16GB

 OS：Windows 11

 実行環境：Python + Flask UI

 知識データ：Wikipedia 3,000,000件（圧縮後 1.8GB）

【結果】

 応答速度：0.2〜0.8秒

 メモリ使用量：2〜3GB

 安定稼働：長時間でも負荷が低い

■ 3層アーキテクチャで高速・軽量化を実現

① 圧縮知識層（Semantic Compression Layer）文書を意味単位で圧縮し、semantic_index.json に格納。

② 検索・推論層（Search-Inference Layer）Sequence-based Similarity により、GPUなしで意味類似度を推定。

③ 応答生成層（Response Generation Layer）圧縮要約を統合し、自然文で回答生成。

※外部LLM（ChatGPT等）との接続も可能。

■ 従来技術との比較（FAISS・Embedding方式との対比）

項目	ベクトル検索 (FAISS等)	CompreSeed AI
データ展開	必須	不要
必要GPU	あり	なし
応答速度	2〜4秒	0.2〜0.8秒
メモリ消費	大	小（1/8）
コスト	高	1/50〜1/70
知識更新	再学習必要	部分更新で可

GPU不要である点が最大の特徴です。

■ 応用領域（すぐに導入可能）

 自治体向け問い合わせAI

 教育：学習参考書型AI

 医療：症例知識検索

 法務：条文・判例検索

 企業内ナレッジ統合

 オフライン環境下のAIシステム

外部に情報を出せない現場で“ローカル大規模AI”を実現できます。

■ ホワイトペーパー公開（追試可能）

今回、CompreSeed AI の技術詳細・再現手順をまとめた15ページのホワイトペーパーを公開しました。

内容例：

 圧縮推論アルゴリズム

 類似度計算モデル

 再構築手順

 実機検証結果

 API連携構造

 評価方法

 再現プロトコル（Replication Protocol）

（ホワイトペーパーより抜粋：semantic_index構造の記載）

■ 開発者コメント

「AIをもっと軽く、もっと扱いやすい技術にしたいと思い、GPUを使わずに大規模推論ができる“第三のAI構造”を作りました。今回、追試可能なホワイトペーパーも公開しました。研究者・企業の皆様に自由に検証していただきたいです。」

■ 今後の展開

 特許出願済（国内）

 海外出願（PCT）を準備中

 企業・自治体向け PoC を開始

 API版 CompreSeed の公開準備

■ 会社概要

株式会社アイテック

所在地：愛知県

事業内容：次世代AIの研究・開発

■ お問い合わせ

メール：[e-mail]