新しい機械学習を具現化！未来志向で課題に向き合う機械学習エンジニアを募集！

株式会社QuantumCore

東京

中途

秋吉信吾

その他

長島壮洋

その他

木村亮太朗

CRO

Saito Aiko

エンジニア

エキサイト株式会社にて、複数のポータルサービスやNLP技術を使った新規サービスの開発・サーチエンジン導入プロジェクトなどを担当。2014年に入社したMistletoe株式会社では、深層学習を基礎とした音声認識・画像認識・機械翻訳・言語理解など、AI関連の基盤技術開発に従事した。その後、2017年には株式会社デジタルガレージに入社。2018年より、多変量時系列解析向けに既存のRNNに代わるリアルタイム学習かつ高精度な新しいアルゴリズムを提供するQuantumCoreを設立した。

なにをやっているのか

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。

なぜやるのか

当社は、『リザーバコンピューティング』を活用し、ディープラーニングの性能を超える多変量時系列処理ソリューションの開発に成功しました。リザーバコンピューティングは、レーザーの波長や波動く水面など、ダイナミクス（ノイズソース）を持つ様々な物質を利用したコンピューティングです。このリザーバコンピューティングを活用した『リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）』が、最近新たな機械学習方式として注目されています。入力層・中間層（リザーバ層）・出力層（リードアウトニューロン層）の3層で構成される教師あり学習となるこの方式では、ディープラーニングと異なり、中間層を“溜め池（Reservoir：リザーバ）”にして計算を回すことで特徴の抽出を行ないます。そのため、ディープラーニングで必要だった特徴抽出機能を学習により強化する必要がありません。学習時の中間層の重み更新が不要になり、学習時の計算に必要なデータ量や計算力を著しく節約することができます。“溜め池”にはダイナミクス(ノイズソース)を持つものであれば様々なものが利用可能。現在は、ロボットやタコの身体をノイズソースとして計算する仕組みが探求されています。リザーバコンピューティングは、狭義の意味では、人工の神経回路を使って様々なノイズソースを用意し、そこから適宜情報を取り出して加算し計算する新しい『人工の脳型コンピュータ』と言えます。現在、当社は『Qore』を用いた機械学習ソリューションが、実際の現場でどんな活用をできるのかを多くの企業と検証しています。大手を含む多様な分野の企業からのニーズが高まっており、様々なコラボレーションを展開する予定です。また、今後は注力分野にフォーカスしてプロダクト開発を進め、ライセンス型のビジネスモデルを構築していきます。機械学習ソリューションを様々な環境やデータに対して活用でき、より簡単に半自動化できるようなデータ処理プログラムの開発を行うことで、多くの企業やユーザーにサポート無しでもソリューションを使える環境づくりを進めていきます。

どうやっているのか

【フレキシブルな環境で活躍できる！】創業から1年も経っていないスタートアップの当社は、創業メンバーが20・30・40代と幅広く、ほかにも70代のメンバーもおりバラエティあるメンバーが活躍している場所です。会社組織としては、これから様々な整備を進めていく段階なので、大胆な発想や意見も歓迎です。あなたの意欲や知見を存分に発揮してください。就業形態、就業時間、就業場所……拘束はありません。社会的意義の高い技術を追求する意思があれば、比較的自由に動くことができます。

こんなことやります

【ディープランニングを超える機械学習に携わる！】当社が提供する時系列データの機械学習ソリューション『Qore』を活用して、様々な企業と進めていく実証実験のサポートを行って頂きます。 ■クライアントから提供を受けた各種教師データを用いて、当社の機械学習ソリューションで学習させる際のデータ処理プログラムを実装 ■高精度な推論モデルを構築するために、各種データの特徴を綺麗に抽出するための最適な処理プログラムを実装上記の内容を通して、『Qore』のポテンシャルを最大限に活かしたプログラムの実装を手掛けていただきたいと考えています。また、既存の学習手法との比較実験も適宜行います。【必要なご経験】＜1＞データの前処理も含めた大量データの分析経験＜2＞時系列データの分析経験＜3＞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いです）＜4＞Pythonを用いたデータ分析経験【当社で働く魅力】 ■人工知能技術関連の会社が数ある中で、現在主流となっているディープラーニング技術とは一線を画した技術を持つ特色ある企業です。 ■既存のディープラーニング技術では難しい領域でも解決できることも多く、選別眼の厳しい技術者の方々から支持されている技術を肌で感じられます。 ■当社技術のベースとなる『リザーバコンピューティング』は、今後ますます注目される技術です。先駆者としての立場を担う当社で、未来志向の技術にいち早く触れる機会を得られます。様々な企業からの引き合いをいただき、2019年7月には約1.6億円の資金を調達するなど、成長中の当社。今後も継続的な成長が見込まれる市場で、会社の成長と共に自らの成長チャンスも存分に広げられます。常に新しい技術に触れていきたい、そんな意欲のある方のご応募をお待ちしています！どうぞ気軽にオフィスに遊びに来てください！

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