【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】
アイテック
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）
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：info@xinse.jp