hiloop

hiloopとは？

hiloop(ハイループ)は、AIエージェントの性能改善そのものを自動化するサービスです。公式には「Autoresearch as a service(オートリサーチをサービスとして提供する)」と説明されています。汎用の大規模言語モデルでは精度が足りない業務タスクに対して、改善策を機械的に探索します。

仕組み

利用者が渡すのは3つだけです。解かせたいタスク、現在使っているエージェントまたはモデル、そして評価方法(評価データや採点基準)です。hiloopはこれを受け取ると、改善の探索キャンペーンを走らせます。探索の対象は、学習データ、SFT(教師ありファインチューニング)などの事後学習手法、継続学習、プロンプト、ツール、実行環境(ハーネス)、システム構成と多岐にわたります。最後に、検証済みで最も成績の良かった改善案を返します。

主な特徴

• 探索の自動化：手法を人が1つずつ試す代わりに、探索キャンペーンとしてまとめて回します。
• 研究基盤の提供：永続メモリ、実験系譜(どの実験がどこから派生したかの記録)、計算資源のオーケストレーション、統計的な検証を備えます。
• 実行場所を選べる：hiloop側のホスト環境でも、自社クラウド内でも実行できます。
• 実績の公表：市販のコーディングエージェント2つにGPU 50基と同社の基盤を与えたところ、2日間で4,188回の実験を回し、Karpathy氏のオートリサーチ・ベンチマークで公表済みの最高成績を上回ったと発表しています。

料金プラン

2026年9月時点で、公式サイトに料金表は掲載されていません。導入を検討する場合は問い合わせが必要です。

こんな人におすすめ

• 汎用モデルのままでは精度が足りず、独自タスク向けの調整が必要なチーム
• ファインチューニングやプロンプト改善を人手で試し続けることに限界を感じている開発組織
• 実験の記録と統計的な検証を含めた研究基盤を、自前で作らずに使いたい方

注意点

• 2026年9月時点では早期アクセス段階で、料金・提供条件は公開されていません。
• 効果を測るための評価方法(評価データや採点基準)を利用者側で用意する必要があります。
• 日本語での提供やサポートの有無は公開情報に記載がありません。