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株式会社QuantumCore

AI・ブロックチェーン・量子

ビジネスモデル確立フェーズ(シリーズA)

競争優位性のあるコアテクノロジーがある

VISION

リザーバコンピューティングの力を簡単に

会社概要

私達は世の中にある需給バランスのズレによる無駄をテクノロジーの力で減らしていくことをミッションとしています。
具体的には、需給の時系列データを分析することで将来の予測をし、効率的な需給バランスを実現出来るはずであり、そのために必要なコア技術を開発しています。

当社は『リザーバコンピューティング』という技術の可能性にいち早く着目し、時系列データの機械学習において主流とされるディープラーニングの性能を超えた『Qore』エンジンを独自開発。GPUなど、高価な機器を使うことなく学習時間を1/100オーダーに短縮し、精度の維持もしくは向上させることに成功しました。

<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>
『リザーバコンピューティング』という技術をベースとして、ディープラーニング(Long short-term memory:LSTM)の性能を圧倒的に超える精度、スピードを実現する多変量時系列処理(Recurrent Neural Network:RNN)ソリューション『Qore(コア)』の開発に成功しました。『Qore』シリーズの特長は「データ波形を効率的に捉えることで、少ないデータ量でLSTMより高速に学習できる」ことにあり、個体差・環境差・時間差等の影響が大きい領域(=ルールベースの推論モデルが通用しにくい領域)において、特に力を発揮します。

【3つの強み】
■新たな次世代多変量時系列処理(RNN)ソリューション
当社APIにJSON形式で少ないデータを送るだけで、簡単に高精度な時系列処理を行うことが出来ます。ディープラーニングにおいて必要な、複雑なパラメータチューニングは不要です。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では、チューニング無しで99.2%の高精度を実現しました(※当社実験比)。

■安価な2つのソリューションを提供
高価なGPUなどは不要です。当社は従量制APIを提供しており、ボタン一つでマイコン発注し、そのままエッジ化。例えば、『WebQore』は使用した分だけの従量課金。また『EdgeQore』を使用すればGPUを使わずに手元のマイコンで学習処理が可能となり、簡単にエッジコンピューティングが実現できます。

■独自の方法でとにかく速い処理を実現
最新鋭の次世代コンピューティング『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。深層学習とは異なる独自の方法でRNNを実現しました。高価なGPUに頼り、学習はバッチ処理……なんてことは不要です。

会社名 株式会社QuantumCore
代表者名 代表取締役CEO 秋吉 信吾
設立年 2018年
所在地 東京都
社員数 10人以下
特徴

ビジネスモデル確立フェーズ(シリーズA)

競争優位性のあるコアテクノロジーがある

会社HP https://www.qcore.co.jp/

ファイナンス情報

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秋吉 信吾 (代表取締役CEO)

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。

メンバー

  • 長島壮洋 (取締役CTO(最高技術責任者))

    2001年に東京大学理学系研究科物理学専攻を修了後、ヤフー株式会社にてオークションのシステム開発を経験。2005年に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導入を成功させる。システム開発、運用から顧客対応、サイト運営全般と経験した後、食べログの米国展開をゼロから行う。2016年からは研究開発組織のDG Lab発足と同時にAI領域のCTOとして体制構築、プロジェクト推進を実施。
    現在、株式会社QuantumCoreの創業メンバーとして、プロダクト開発の統括およびPoCを推進。

  • 三浦亮太朗 (執行役員CRO(最高研究責任者))

    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。