GPUサーバーを使いこなすためのAIリサーチコンソール。

GPUでHPC計算を行う研究者、LLM研究開発を行う研究室、深層学習・AI開発チーム、GPUサーバー運用者を想定しています。

正式販売前に主要機能入り製品を実際の研究・開発環境で使っていただき、改善点や導入事例を集める共同検証版です。

小型オンプレAIワークステーション本体、AI Research Console RC版、9月正式版へのアップグレード、初期セットアップ支援、基本レクチャー、優先フィードバック枠を含みます。構成により変わる場合があります。

実使用フィードバック、最低1回のヒアリング、承認制導入事例共有への協力をお願いします。公開内容は事前確認後、承認範囲のみ使用します。

いいえ。RC参加者の要望は優先的に確認しますが、すべての個別要望の実装を保証するものではありません。

勝手に送信しません。改善要望送信は任意で、送信前に内容確認と機密情報除外を促します。

当面はHPC用途のGPUサーバー顧客と、LLM / Deep Learning研究用途のオンプレGPU顧客に絞ります。一般PCサポートや用途不明案件は対象外です。

対象アプリケーションの範囲内で、入力ファイル作成、設定確認、ジョブ投入準備、実行結果確認の支援を想定しています。

エラーメッセージやログを読み取り、原因候補と修正案を提示します。実行が必要な場合は、ユーザー承認後に承認済みランブックで進めます。

ランブックとは、作業前の確認、実行手順、結果確認、ログ保存までをまとめた「安全な作業手順書」です。ARCでは、AIの提案をそのまま実行せず、承認済みランブックとして整理してから実行します。

いいえ。対象はGPUサーバー、HPC、AI/LLM開発環境の運用支援です。危険な操作や環境変更は確認と承認を前提にします。

いいえ。公式docs、project docs、release notes、GitHub public情報などを調査し、検索候補と取得本文をLLMが評価します。

必須とはしません。no-key modeで取得できる公式情報やpublic情報を前提にし、必要な外部接続や情報源は導入時に確認します。

そのまま採用しません。対象バージョン、環境差、再現条件、公式情報との整合を確認し、根拠、仮説、不採用情報に分けます。

検討対象です。DGX Spark互換クラスの小型高性能AIワークステーション構想や、研究支援端末でのローカルLLM運用にも適用範囲を確認します。

断定しません。不確実なら原因断定せず、観測計画、追加確認質問、採用できる根拠と未確認の仮説を分けて提示します。

固定Q&Aのように回答を選ぶ仕組みとして位置付けていません。ユーザーの問題を分解し、調査対象を動的に決め、取得情報を評価する設計です。

標準のAdvisory表示では設定変更を行いません。Advisoryとevidence packを確認し、必要な場合だけ承認済みランブックに進みます。

AIの回答には操作系表現が含まれる場合があります。ARCは Policy Guard（危険な操作表現や承認が必要な作業を検出する安全確認機能）と Safe Renderer（AIの回答を、実行手順ではなく確認項目・リスク・承認事項として表示する機能）で表示を変換し、Advisory-only（実行手順ではなく、判断材料として表示するモード）の情報として提示します。