株式会社QuantumCore

リザーバコンピューティング
の力を簡単に

「少量データ」で「リアルタイム学習」を
「高精度」に実現するQoreシリーズ

NEWS

ISIDのオープンイノベーションラボと共同で動画から人間の動作パターンを即時推論する実証実験を実施

弊社は、株式会社電通国際情報サービス(本社:東京都港区、代表取締役社長:名和 亮一、以下ISID)のオープンイノベーションラボ(以下イノラボ)と動画から人間の動作パターンをリアルタイムに推論(Real-time Motion Detection、以下「RMD」)を行う実証実験(以下PoC: Proof of Concept)を実施しました。

【PR TIMES】動画から人間の動作パターンを即時推論する実証実験を実施

ジャフコとIDATENから第三者割当増資により約1.6億の資金を調達

弊社は、は、JAFCO (本社:東京都港区、代表:豊貴 伸一)及びIDATEN Ventures (本社:東京都港区、代表パートナー:足立健太)を引受先とする約1.6億円の第三者割当増資(シリーズA)を実施いたしました。

リザーバコンピューティングで「少量データ×リアルタイム学習」を実現するAIスタートアップQuantumCoreが、JAFCOとIDATEN Venturesから約1.6億円の資金調達を実施
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000039630.html

人工知能学会(JSAI2019)に出展します

弊社は、2019年6月4日(火)〜6月7日(金)に新潟県新潟市(朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター)で行われる国内最大の人工知能関連の学術会議である人工知能学会(JSAI2019)にゴールドスポンサーとして協賛しております。
当日はデモ出展もしておりますので、ぜひお立ち寄り下さい。
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2019/

リザーバコンピューティングを含め人工生命研究の世界的な第一人者である池上高志氏(東京大学教授)が弊社技術顧問に就任

[PR TIMES] リザーバコンピューティングを含め人工生命研究の世界的な第一人者である池上高志氏(東京大学教授)がQuantumCoreの技術顧問に就任、世界最先端の多変量時系列データ解析技術開発を加速。

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000039630.html

PRODUCT

業界初リザーバ
コンピューティングを活用した、
新たな次世代多変量時系列処理(RNN)ソリューション

高い精度と圧倒的な速さを
WebAPIで手軽に実現
そのままエッジコンピューティング
までカバー

  • 簡単かつ高精度
    簡単かつ高精度 弊社APIへJSON形式で少ないデータを送るだけで簡単に時系列処理を行うことが出来ます。
    例えば、僅かな学習データを用いて、9名の音声から話者を分類するタスクにおいて、チューニング無しで99.2%の精度を実現。従来のLSTMによる処理に比べ、高い精度を実現
    深層学習(LSTM)との比較簡単かつ高精度
  • 安価
    安価 高価なGPUなどは不要。
    従量課金制APIなどを提供、 またマイコンへの移行をサポート
  • とにかく速い
    とにかく速い 新鋭のリザーバコンピューティングの活用によりリアルタイム学習が可能。深層学習とは違う独自の方法でRNNを実現
    深層学習(LSTM)との学習速度比較とにかく速い

FEATURE

プラットフォームを選ばない 超高速・超高精度な時系列処理技術

複雑系力学分野で研究されてきたリザーバコンピューティングは、 複雑な時系列処理などの深層学習と同じタスクを 量子コンピュータなど、特殊なハードウェアをもちいることなく、 約1/100オーダーのわずかな学習データで、約100倍近く高速 に解くことができます。

プラットフォームを選ばないプラットフォームを選ばない

少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

従来の大量データ収集のタイムロスとと、 パラメータチューニング後の 学習待ちのタイムロスがないため、 ハイペースなPoCを実現

少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

USE CASE

従来不可能だった
個人データの活用

従来の 課題 プライバシーなどの観点からクラウドにアップロードすることは難しく また、個人から取れるデータは少なすぎて高精度なモデルの作成は不可能だった。

  • 少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    心電図で疾患判定が、
    93%の精度で可能

    ※公開データによる不整脈判定テスト

  • 少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    音声での話者特定が、
    99%の精度で可能

    ※9人分の公開データによるテスト

  • 少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    振動での姿勢特定を、
    98%の精度で可能

    ※弊社取組による24値分類テスト

環境に制約のある
工業分野での活用

従来の 課題 工業現場は必ずしもインターネットが活用できるわけではない また、異常値などのデータは少なすぎて高精度なモデルの作成は不可能だった。

  • 異常検知

    少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    音での作業状態特定が、
    94%の精度で可能

    ※弊社取組によるテスト

  • 作業工程の可視化

    少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    センサーでの作業特定が、
    73%の精度で可能

    ※弊社取組によるテスト

  • ロボットアーム制御

    少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    センサーでの力学推定を、
    高精度に予測可能(回帰)

    ※弊社取組によるテスト

複雑すぎる
時系列問題での活用

従来の 課題 自然現象など複雑な問題に対して、限定的なセンサーや入力ソースで判別は困難

  • ニオイ検知

    少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    排泄タイミングの特定が、
    80%の精度で可能

    ※弊社取組によるテスト

  • モーション推定

    少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    骨格の動きで動作推定を、
    91%の精度で可能

    ※弊社取組によるテスト

  • 住宅価格の予測

    少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC

    住宅価格の予想を、
    高精度に予測可能(回帰)

    ※弊社取組によるテスト

TEAM

  • TEAM

    代表取締役 CEO

    秋吉 信吾

    大学院で自然言語処理を研究した後、エキサイト株式会社に入社。自然言語処理を活用した新規サービスの開発、検索エンジン導入プロジェクト等を担当。2012年深層学習を独学し、StartupStudioのMistletoe株式会社では音声/画像認識、対話エージェント等のR&D。2018年当社設立。研究部門の直接統括を通じた経営戦略への橋渡しと全PoCプロジェクトに対し横串で監修。

  • TEAM

    取締役 CTO

    長島 壮洋

    東京大学大学院理学系研究科物理学専攻を修了後、ヤフー株式会社にてヤフオクのシステム開発に従事。株式会社カカクコムに入社し、食べログの開発責任者として立ち上げから参画。国内初の大規模システムへのRuby on Rails導入等行い、国内最大のグルメサイトに成長させる。食べログの米国展開などを担当した後、当社の創業メンバーとして参画し、事業創出、技術開発を推進。

  • TEAM

    事業開発マネージャ

    寺嶋 毅

    米国大学卒。スタートアップで新規事業立ち上げに従事後、シンガポールへ渡り富士ゼロックスにて現地スタートアップや大学機関等と、画像解析やIoT関連のオープンイノベーション案件を行う。帰国後は、ソフトバンク・ビジョン・ファンド関連の新規事業部門にて投資先企業とのパートナーシップを行う。

  • TEAM

    チーフリサーチエンジニア

    三浦 亮太朗

    東京大学修士課程在学。Edinburgh大学にて学部生ながら1年間修士課程相当のコースを認められ、機械学習を体系的に学ぶ。Line株式会社等でのインターンを経て当社の設立に参画。現在テクノロジデモの開発や、コアアルゴリズムのR&Dを担当。

  • TEAM

    リードエンジニア

    児矢野 晋太

    奈良先端科学技術大学院大学修士課程修了。機械学習・深層学習を応用した自然言語処理や時系列解析の研究後、株式会社ユーザローカル入社。音声認識・画像認識・自然言語処理を活用した新規サービスの研究開発を担当。2019年に当社入社。現在コアテクノロジやフレームワークの開発、各種PoCのR&Dをリード。

  • TEAM

    オフィスマネージャ

    齋藤 愛子

    東京工業大学大学院生命理工学研究科を修了後、IT企業にてプロジェクトのマネージャーを経験し、社内技術の標準化や中途社員の教育などを担当。 その後、人事職に転身し現職。

  • TEAM

    リサーチアドバイザ

    池上 高志 (教授)

    東京大学大学院情報学環 教授。人工生命研究の世界的な第一人者。専門は、複雑系・人工生命研究。人工生命(ALIFE)に新たな境地を切り拓き、研究を世界的に牽引。メディアアーティストとしても知られ、Ars Electronicaやメディア芸術祭で受賞歴がある。

  • TEAM

    社外取締役

    足立 健太

    製造業・建設業・物流業を支える技術・サービスへの投資・支援に特化したシードVCであるIDATEN Venturesの創業者兼代表パートナー。100m走の現役選手でもある。理学修士。

  • TEAM

    社外取締役

    北澤 知丈

    東京工業大学大学院社会理工学研究科を終了後、株式会社ジャフコに入社。シード・アーリステージを中心に複数社の投資・支援をを行う。2018年にパートナー就任。

  • TEAM

    顧問弁護士

    熊谷 文麿

    東京大学法学部を卒業後、公共系シンクタンク、バークレイズ証券株式会社を経て佐藤総合法律事務所に入所。GMOクリック証券株式会社社外監査役、GMOアドパートナーズ株式会社社外取締役兼監査等委員を兼務。ロボティクス、AI等のスタートアップ、金融機関、東証一部上場企業を含む多様な法人について、幅広い企業法務を行っている。

COMPANY

株式会社QuantumCore
社名 株式会社QuantumCore
本社 東京都品川区⻄五反田2-14-13
代表者 代表取締役 秋吉 信吾
設立 2018年4月24日
資本金 197,500,000円(資本余剰金含む)
業務内容 リザーバコンピューティングを活用した
次世代時系列処理基盤技術の開発・提供と導入支援。

RECRUIT

募集職種 : webエンジニア

仕事内容 弊社の機械学習ソフトウェアのAPI開発(アクセス制御、アカウント制御等バックエンド開発)
採用希望人数 1名
希望年齢 20代後半から30代前半
前職での経験(開発歴、使用言語etc..)
  • LAMP環境でのwebアプリケーション(バックエンド)開発経験3年以上
  • クラウド(AWS)環境のwebサービス運用経験
  • Git, Dockerの利用経験
  • Python, Golangの開発経験

募集職種 : 組み込み系エンジニア

仕事内容 弊社の機械学習ソフトウェアをマイコン等に組み込んで性能評価等を実施
採用希望人数 1名
希望年齢 20代後半から30代前半
前職での経験(開発歴、使用言語etc..)
  • マイコン制御など組み込み系開発経験
  • 各種マイコンのハードウェア知識
  • C/C++での開発経験(高速化処理などチューニングができると尚良

募集職種 : 機械学習エンジニア

仕事内容 弊社の機械学習ソフトウェアを利用してクライアントとの実証実験のサポート(性能評価等)
採用希望人数 2名
希望年齢 20代後半から30代前半
前職での経験(開発歴、使用言語etc..)
  • データの前処理も含めた大量データの分析経験
  • 時系列データの分析経験
  • 機械学習の研究開発経験(国際学会に論文採択経験があれば尚良)
  • Pythonを用いたデータ分析経験

募集職種 : ビジネス開発

仕事内容
  • 弊社クライアントニーズに基づくPoC案件の立案および推進
  • 自社プロダクト「Qoreシリーズ」のPDCA
  • 新規事業の立案
  • 開発部門や各役員との折衝
採用希望人数 1名
希望年齢 20代後半から30代前半
前職での経験 いずれかのインダストリへの深掘りを通じたプロジェクト立案の経験
  • データ分析の経験
  • プロジェクトマネージメントの経験
  • マネジメント層へのプレゼンテーション経験
 
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