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研究開発型企業を創ります。
知能コンピューティングの研究開発
学術研究用ソフトウェアの開発は
お任せください。

  • 人工知能人工知能
    • 画像認識
    • パターン認識
    • データマイニング
    • 機械学習
    • 深層学習
    • 強化学習
    • 統計解析
    • 数理最適化
    • 時系列解析
    • 信号処理
    • 音声処理
    • 知識処理
    • 数値計算
    • 数値解析
    • 自然言語処理
    • 機械翻訳
    • 量子情報処理 など
  • 人工知能経済・金融
    • 意思決定理論
    • ゲーム理論
    • 金融工学
    • ポートフォリオ計量分析
    • 空間計量経済分析
    • 官能評価
    • 不正検出
    • レコメンデーション
    • ソーシャル・ネットワーク分析 など
  • 人工知能医学・生命科学
    • 顕微鏡画像処理
    • 脳画像処理
    • 生体センサデータ解析
    • 脳波解析
    • 電気生理学的計測
    • オミクスデータ解析
    • ゲノムデータ解析
    • システムバイオロジー
    • インシリコスクリーニング
    • バイオインフォマティクス など
  • 物理・化学物理・化学
    • 光学シミュレーション
    • 電磁場解析
    • 物理シミュレーション
    • 流体解析
    • 分子動力学シミュレーション
    • 宇宙・地球環境シミュレーション
    • 計算化学
    • 量子化学計算
    • 各種インフォマティクス など

サービス

  • 論文内容実装

    論文内容実装

    ご指定の論文の内容をソフトウェアとして実装します。

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  • アルゴリズム実装

    アルゴリズム実装

    ご指定のアルゴリズムをご希望の通りにモジュール化や API 化します。

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  • 簡易ツール作成

    簡易ツール作成

    数値解析や統計処理を行うためのシンプルなアプリケーションを低価格で作成します。

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  • 研究用ソフトウェア開発

    研究用ソフトウェア開発

    研究に必要となる学術的なソフトウェアの開発をいたします。既存ソフトウェアの高速化や、機能追加等も承ります。

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  • 研究業務の受託

    研究業務の受託

    研究に関わる論文調査、必要なシステムの開発、検証、報告書作成など、研究の一部を請負います。

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  • 大規模言語モデル 受託研究開発サービス

    大規模言語モデル

    実用的なアプリケーションから純粋な研究目的まで、広範なニーズに対応した大規模言語モデルの開発を行います。

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  • 最適化計算ソフトウェア開発サービス

    最適化計算

    様々な制約条件がある問題に対し最適な解を求める最適化計算ソフトウェアを開発いたします。

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  • 解析作業自動化サービス

    解析作業自動化

    RPA (Robotic Process Automation) 技術を用いた効率的な解析を実現します。

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  • 神経科学分野向けソフトウェア開発サービス

    神経科学分野向け

    神経科学分野を対象とした研究者様一人ひとりのご要望に沿ったソフトウェアを開発いたします。

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  • 食品科学分野向けソフトウェア開発サービス

    食品科学分野向け

    実験計画から実験、結果の解析に至るまでの幅広い段階を、ソフトウェア技術でサポートいたします。

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  • 物理探査・非破壊検査向けソフトウェア開発サービス

    物理探査・非破壊検査向け

    計測データの信号処理やシミュレーション、データ同化関連のソフトウェアを開発いたします。

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  • 量子ビーム研究向けソフトウェア開発サービス

    量子ビーム研究向け

    量子ビーム研究に用いるアルゴリズムの実装や高速化など専門的なソフトウェアを開発いたします。

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業務事例

  • 少数データに基づく顔識別手法の開発

    深層学習による顔認識においては、大量のラベル付き訓練データが必要になることが多く、その場合には多くのコストを要します。この問題を克服するため、本業務では少ないサンプルで顔識別を行う手法を開発しました。

    この手法は既存のラベル付きデータに基づいてディープネットワークの事前学習を行い、そこで得られた特徴量抽出部分を、認識対象とする人物のラベルが与えられているデータに対するディープネットワークに転移します。
    この手法により、少数のデータにおいても高い識別率を実現できることが確認できました。

    開発には Python と深層学習のライブラリである Caffe を使用しました。ディープネットワークの訓練に非常に時間がかかるため、 AWS で複数の GPU インスタンスを起動し、複数のネットワーク構造に対する識別精度の評価を並列に行いました。

    開発環境・技術分野

    • Python
    • 深層学習
    • fine-tuning
    • 畳み込みネットワーク
    • Caffe
    • AWS
    • GPGPU
    少数データに基づく顔識別手法の開発のイメージ図
  • 高解像度フィルムスキャナ制御システムの開発

    航空写真の大判フィルムを最大6.2μmの分解能でスキャンし、デジタルデータ化することができる高解像度フィルムスキャナを制御するシステムです。

    高解像度フィルムスキャナは、XY 軸が駆動するテーブルと、テーブルに搭載されたラインセンサで構成されています。大判フィルムの幅は、ラインセンサが撮影可能な幅の約4倍あるため、1回のスキャンではフィルム全体をデジタルデータ化することができません。そこで、本システムはフィルム全体を4エリアに分けてスキャンし、各エリアの位置合わせを行って1枚の画像へ結合します。駆動系の精度の限界で合わせ目が目立つ場合は、画像処理によって補正します。

    また、フィルム1枚あたりのスキャン速度を高速化するため、本システムはマルチコア CPU を活用して並列処理を行います。

    開発環境・技術分野

    • 画像処理
    • C++/CLI
    • C#
    • シリアル通信
    • CameraLink
    • モータ制御
    • ラインセンサ
    • 並列処理
    高解像度フィルムスキャナ制御システムのGUI
  • 商標類似判断アルゴリズムの開発

    本業務では、国際特許事務所と共同で、過去十数年の商標呼称審査の事例に基づいて、呼称の類似性を自動的に判断する機械学習アルゴリズムを開発しました。

    商標の呼称の申請においては、申請しようとする呼称が既存のものと類似しているかどうかを判断する必要があります。類似性の判断は、経験に基づいて行われるため、弁理士と特許庁との間で見解が分かれることがあるほど難しい場合もあり、これまで自動化を妨げる要因となっていました。

    このアルゴリズムを用いることで、例えば「アマゾン」と「アマソン」が 80% 似ているというように、類似性を数値的に評価することが可能になるため、類似性の判断を自動化することが可能になります。

    アルゴリズムの開発においては、Python のライブラリである TensorFlow と深層学習の技術を使用しました。

    本アルゴリズムを用いたサービスが新聞に取り上げられました(日経産業新聞、2016年12月26日)。商標登録における人的コストの削減と、ビジネスの加速に寄与することが期待されます。

    開発環境・技術分野

    • Python
    • 深層学習
    • TensorFlow
    アマゾンアマソン類似度は?
    AI が商標の類似度を数値化

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技術者紹介

  • 倉谷 智尋 (くらや ちひろ)
    倉谷 智尋くらや ちひろ
    【得意分野】
    • 統計解析
    • 時系列解析
    • 信号処理
    • 音声処理
    【アピールポイント】

    知能コンピューティングを基盤にした先進技術を生み出すべく、数理理論とシステム開発の技能を日々磨いております。多くの研究者たちが集まり、皆が仲良く楽しく元気よく研究開発ができる企業を作りたいと考えています。

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  • 岡田 公太郎 (おかだ こうたろう)
    岡田 公太郎おかだ こうたろう
    【得意分野】
    • 信号フィルタリング
    • クラスタリング解析
    • 多変量解析
    • 周波数解析
    • 数値解析
    • シミュレーション
    • 神経生理学分野の情報解析
    【アピールポイント】

    信号の情報処理技術がアピールポイントです。特に埋もれている情報を各種技術を用い抽出することが得意です。

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  • 吉元 英一 (よしもと えいいち)
    吉元 英一よしもと えいいち
    【得意分野】
    • シミュレーション
    • 画像解析
    • アルゴリズム並列化
    • バイオインフォマティクス
    【アピールポイント】

    バイオ系のシミュレーションや画像解析、バイオインフォマティクスを中心に研究開発を行っているエンジニアです。実験系の経験を活かしたソフトウェア開発を目指しています。

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製品情報

  • SparseTaro スパース構造推定ソフトウェア

    SparseTaroスパース構造推定ソフトウェア

    スパース構造推定により高速に偏相関分析を行い相関関係を可視化します。神経科学分野のコネクトーム解析などにお役立てください。

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  • StackTaro 三次元画像解析ソフトウェア

    StackTaro三次元画像解析ソフトウェア

    画像スタックを解析し、自動計数と可視化を行います。共焦点顕微鏡画像などの解析にお役立てください。

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  • SpikeTaro スパイクソーティング ソフトウェア

    SpikeTaroスパイクソーティング ソフトウェア

    神経信号の集合電位からスパイク信号を分離してクラスタ化。神経生理の研究を劇的に効率化します!

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  • ABDigitizer 行動実験映像解析ソフトウェア

    ABDigitizer行動実験映像解析ソフトウェア

    行動実験のビデオ映像から位置情報を自動抽出、軌跡グラフ/ヒートマップを簡単作成。もう手作業はいらない!

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  • NGS Metagenomics AOI メタゲノム解析ソフトウェア

    NGS Metagenomics AOIメタゲノム解析ソフトウェア

    次世代シーケンサ対応、超高速メタゲノム解析。豊富なビジュアル機能で微生物研究などに威力を発揮します! (リリース予定)

最新ニュース

2022/04/01

博士 (情報学) 研究員 1 名と農学系修士研究員 1 名を採用しました。

2021/04/01

博士 (農学) 研究員を 2 名採用しました。

2020/11/06
Matching HUB Kanazawa 2020 のロゴ

北陸先端科学技術大学院大学が主催する北陸発の産学官金連携マッチングイベント Matching HUB Kanazawa 2020 (ANAクラウンプラザホテル金沢) に出展いたしました。展示ブースでは、研究開発支援サービスの紹介や業務事例等の展示を行いました。

2020/09/2-3
論文の再現情報を共有する Web サイト SciGen.Report のロゴ

弊社は、SciGen.Report の科学技術への貢献と世界的な展開を目指し、2日間の 「eLife Innovation Sprint」プログラムに参加しました。このプログラムを通して、様々な国から集まる多様な分野のプロフェッショナルの支援を受け、SciGen.Report のサービスの更なる向上に取り組みました。

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当社は、知能コンピューティングに関わる受託研究開発および学術研究用ソフトウェアの受託開発を主な業務とし、全国の大学や研究機関・企業の研究所から様々な分野の研究開発、知能コンピューティングを用いた独創的なソフトウェア製品や、学術知識を活かした専門性の高いソフトウェア製品を開発しています。

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