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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-28 09:30 ［招待講演］Kioxia AiSAQ ～ SSDを活用した生成AI向け大規模情報検索技術 ～ ○立野賢登（キオクシア）  VLD2025-71 RECONF2025-122 |
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| 抄録 | （和） | 本講演では，SSDに記憶したデータから情報を検索する技術であるKIOXIA AiSAQを紹介する．LLM（大規模言語モデル）などの生成AIの発展には，大量のデータが必要不可欠であり．LLM自身が学習した知識データに加えて，外部の記憶から必要なデータを取得・利用するRAG (Retrieval Augmented Generation) と呼ばれる手法が注目されている．一方，世の中のデータ量は日々増大しており，大量の記憶に適したSSDなどのストレージの利用が適している．本提案のKIOXIA AiSAQを用いることで，SSD上の大規模データから情報を検索し活用する生成AIシステムを構築できることを紹介する． |
| （英） | This talk introduces KIOXIA AiSAQ, a technology that searches for information from data stored on SSDs. The development of generative AI, such as Large Language Models (LLMs), crucially requires massive amounts of data. The RAG (Retrieval Augmented Generation) approach – which involves LLMs accessing and utilizing data from external memories in addition to the knowledge they’ve learned themselves – is receiving significant attention. Conversely, the volume of data in the world is constantly increasing, making the use of SSDs and other storage solutions suitable for large memory capacities optimal. Through KIOXIA AiSAQ, as we propose, we can build generative AI systems that search and utilize large-scale data on SSDs. | |
| キーワード | （和） | KIOXIA AiSAQ / SSD / 生成AI / RAG / ベクトル検索 / 近似最近傍探索 / / |
| （英） | KIOXIA AiSAQ / SSD / Generative AI / RAG / Vector Search / Approximate Nearest Neighbor Search / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 342, RECONF2025-122, pp. 23-27, 2026年1月. | |
| 資料番号 | RECONF2025-122 | |
| 発行日 | 2026-01-20 (VLD, RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2025-71 RECONF2025-122 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF VLD |
| 開催期間 | 2026-01-27 - 2026-01-28 |
| 開催地（和） | キオクシア 横浜テクノロジーキャンパス Flagship棟 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | FPGA 応用および一般 |
| テーマ（英） | FPGA Applications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2026-01-RECONF-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Kioxia AiSAQ |
| サブタイトル（和） | SSDを活用した生成AI向け大規模情報検索技術 |
| タイトル（英） | Kioxia AiSAQ |
| サブタイトル（英） | SSD-intensive Large-Scale Information Retrieval for Generative AI |
| キーワード(1)（和/英） | KIOXIA AiSAQ / KIOXIA AiSAQ |
| キーワード(2)（和/英） | SSD / SSD |
| キーワード(3)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(4)（和/英） | RAG / RAG |
| キーワード(5)（和/英） | ベクトル検索 / Vector Search |
| キーワード(6)（和/英） | 近似最近傍探索 / Approximate Nearest Neighbor Search |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立野 賢登 / Kento Tatsuno / タツノ ケント |
| 第1著者 所属（和/英） | キオクシア株式会社 (略称： キオクシア) KIOXIA Corporation (略称： KIOXIA) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-28 09:30:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | VLD2025-71, RECONF2025-122 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.341(VLD), no.342(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.23-27 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-01-20 (VLD, RECONF) |
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