効率的で適応的な AI を、次世代の機械学習へ。
最先端の大規模言語モデル（LLM）を活用した AI ソリューションの研究開発を行っています。特に、より効率的でパーソナライズ可能なモデルの開発、堅牢性・公平性の向上に取り組んでいます。
最新の最適化手法を活用し、少ない計算リソースでも高精度なカスタム LLM を構築可能にするファインチューニング技術を開発。企業や研究機関が迅速に独自モデルを構築・運用できる環境を提供します。
Learn Moreユーザー行動をリアルタイムに学習し、精度の高いパーソナライズを実現する推薦アルゴリズムを開発。最小限のデータで適応する軽量・高効率な手法を提供し、Eコマース、コンテンツ配信、広告など幅広い分野に応用可能です。
Coming Soonバイアスを抑えた AI モデルの構築に取り組み、特定の属性に偏らない公平なアルゴリズムを開発。堅牢性と説明可能性を備えた AI の研究を進め、より信頼性の高い AI 活用を支援します。
Coming Soon
私たちは、自然言語処理を活用した AI ソリューションの研究開発を通じて、効率的で適応性の高い技術を提供します。
特に、大規模言語モデル（LLM）の最適化に注力し、限られた計算リソースでも高精度なカスタムモデルを構築可能にするファインチューニング技術を開発。
さらに、パーソナライズされた推薦アルゴリズムや、堅牢で信頼性の高い AI の構築に取り組み、企業や研究機関のデータ活用を加速させます。
弊社インターンの吉田・堀江と弊社の山木・長沼 の主著論文 "Mastering Task Arithmetic: τJp as a Key Indicator for Weight Disentanglement" が ICLR2025 に採択されました。
弊社インターンの吉田と 弊社CEO 長沼 の主著論文 "Towards Understanding Variants of Invariant Risk Minimization through the Lens of Calibration" が TMLR に採択されました。
弊社CEO 長沼 の主著論文 "No Wrong Turns: The Simple Geometry Of Neural Networks Optimization Paths" が ICML に採択されました。
"Augmenting NER Datasets with LLMs: Towards Automated and Refined Annotation"というタイトルの研究をArxiv に Preprint として公開しました。
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