データの力で
未来を創造する
QuantumAIは、先進的なAI技術とデータサイエンスの専門知識を活かし、お客様のビジネス課題に実践的なソリューションを提供する東京拠点の企業です。
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企業の歩み
設立と理念
QuantumAIは2018年、データサイエンス分野で豊富な経験を持つ専門家たちによって東京で設立されました。創業メンバーは、大手テクノロジー企業や研究機関でのキャリアを経て、日本企業のデータ活用の可能性を最大化するという共通のビジョンのもとに集結しました。
私たちは、AIと機械学習が単なる技術トレンドではなく、ビジネスの根本的な変革を実現する力を持つと確信しています。そのため、学術的な厳密さと実践的なビジネス価値の両立を追求し、お客様の具体的な課題に対して実効性のあるソリューションを提供することを使命としています。
成長と実績
設立以来、QuantumAIは金融、製造、小売、ヘルスケアなど多様な業界で150件以上のプロジェクトを成功裏に完了してきました。クライアント企業の規模も、スタートアップから大手上場企業まで幅広く、それぞれの組織特性に応じた柔軟なアプローチを提供しています。
特に、自然言語処理による顧客インサイト抽出、コンピュータビジョンを活用した品質管理の自動化、予測分析による需要予測の精度向上などの分野で、具体的なビジネス成果を生み出してきました。私たちのソリューションは、クライアント企業の業務効率化だけでなく、新しいビジネス機会の創出にも貢献しています。
現在では、チームメンバーは30名を超え、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ビジネスアナリストが協働して、より複雑で大規模なプロジェクトにも対応できる体制を整えています。
私たちの使命
QuantumAIの使命は、データサイエンスとAI技術を通じて、日本企業の競争力向上に貢献することです。技術的な卓越性を追求しながらも、常にビジネス成果を重視し、お客様の長期的なパートナーとして信頼される存在であり続けることを目指しています。私たちは、単なるソリューション提供者ではなく、お客様のデータドリブンな意思決定文化の醸成を支援する存在でありたいと考えています。
私たちの方法論
科学的根拠に基づくアプローチ
私たちのすべてのソリューションは、学術研究で実証された手法と、実務で検証された技術を組み合わせています。データの収集から分析、モデル構築、評価に至るまで、統計学的に妥当な方法論を採用し、結果の信頼性と再現性を確保しています。
モデルの性能評価においては、単一の指標に依存せず、ビジネス文脈に即した複数の評価軸を設定します。また、バイアスの検出と軽減にも注力し、公平で倫理的なAIシステムの構築を心がけています。
反復的な開発プロセス
ビジネス課題の理解から始まり、データの探索、仮説の構築、モデルの実装、検証という反復的なプロセスを通じて、最適なソリューションを導き出します。各段階でお客様と密接にコミュニケーションを取り、フィードバックを反映させることで、真にビジネス価値を生み出すシステムを構築します。
プロトタイプの早期開発と検証を重視し、リスクを最小化しながら段階的に価値を提供していきます。この柔軟なアプローチにより、変化する要件にも迅速に対応できます。
継続的な改善とモニタリング
機械学習モデルは一度構築して終わりではありません。データの分布が変化したり、ビジネス環境が変わったりすることで、モデルの性能は時間とともに低下する可能性があります。そのため、私たちはモデルの性能を継続的に監視し、必要に応じて再訓練や調整を行うフレームワークを提供します。
また、新しいデータやフィードバックを活用してモデルを改善するアクティブラーニングの仕組みも実装し、長期的な価値提供を実現します。
知識移転と能力開発
私たちは、お客様の社内チームがAI技術を理解し、将来的に自律的に運用できるよう支援することも重視しています。プロジェクトの各段階で詳細なドキュメンテーションを作成し、トレーニングセッションを通じて技術的な知識を共有します。
コードの可読性と保守性にも配慮し、将来の拡張や修正が容易になるよう設計します。お客様がデータドリブンな組織文化を構築できるよう、技術面だけでなく組織運営の観点からもサポートします。
専門家チーム
QuantumAIのチームは、データサイエンス、機械学習、ビジネス分析の各分野で豊富な経験を持つプロフェッショナルで構成されています。
橘 蒼空
Chief Data Scientist
東京大学で統計学の博士号を取得後、大手IT企業でデータサイエンティストとして8年間従事。深層学習と強化学習の分野で複数の論文を発表。QuantumAIの技術的な方向性をリードし、最新の研究成果を実務に応用する役割を担っています。
桜庭 凛音
Lead Machine Learning Engineer
慶應義塾大学でコンピュータサイエンスを専攻し、シリコンバレーのスタートアップで機械学習エンジニアとして経験を積む。自然言語処理とコンピュータビジョンの実装に精通し、大規模なMLシステムの設計と運用に強みを持ちます。
楓 創太
Senior Business Analyst
早稲田大学でデータ分析を学び、戦略コンサルティングファームで5年間勤務。ビジネス課題をデータサイエンスの問題として定式化し、経営層に技術的な洞察を伝える能力に長けています。クライアントとの橋渡し役として重要な役割を果たしています。
企業価値と専門性
技術的卓越性の追求
QuantumAIでは、常に最高水準の技術的品質を維持することを重視しています。チームメンバーは定期的に最新の研究論文を読み、新しい手法を実験し、技術的な知識を更新しています。Google Cloud Professional Data Engineer、AWS Certified Machine Learning、TensorFlow Developer Certificateなどの国際的な認定資格を保有するメンバーが多数在籍し、クラウドインフラやMLフレームワークの専門知識も豊富です。また、社内勉強会やカンファレンス参加を奨励し、継続的な学習文化を醸成しています。
ビジネス成果へのコミットメント
技術的な革新性だけでなく、それがビジネス価値につながることを常に意識しています。プロジェクトの開始時に明確なKPIを設定し、その達成に向けて段階的に取り組みます。私たちの成功は、お客様のビジネスが成功することであり、そのためには技術的な精度だけでなく、運用のしやすさ、スケーラビリティ、コスト効率なども考慮した総合的なソリューションが必要です。過去のプロジェクトでは、予測精度の向上により在庫コストを25パーセント削減したケースや、自動化により業務時間を40パーセント短縮したケースなど、具体的な成果を生み出しています。
透明性と倫理的配慮
AIシステムの意思決定プロセスは複雑になりがちですが、私たちはモデルの解釈可能性を重視し、なぜその予測が行われたのかを説明できるよう努めています。SHAP値やLIMEなどの説明可能AI技術を活用し、ステークホルダーがシステムの動作を理解し信頼できるようにします。また、データプライバシーの保護、アルゴリズムの公平性、セキュリティの確保など、倫理的な側面にも十分な注意を払い、社会的責任を果たすAIシステムの構築を目指しています。
長期的なパートナーシップ
私たちは単発のプロジェクトではなく、お客様との長期的な関係構築を重視しています。初期のプロジェクト完了後も、モデルの性能監視、定期的な更新、新しいユースケースの探索など、継続的なサポートを提供します。お客様のビジネスの成長とともに、データ活用の範囲を広げ、組織全体のデータリテラシー向上にも貢献します。多くのクライアントとは複数年にわたる協業関係を築いており、ビジネス環境の変化に応じた柔軟な対応と、信頼に基づく深い協力関係を実現しています。