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アカマイ・テクノロジーズ合同会社とパートナーシップ契約を締結〜最新GPUとAI技術による伴走型技術支援を開始〜
株式会社EQUESは、最新鋭GPUを提供するアカマイ・テクノロジーズ合同会社（本社：東京都中央区、代表：日隈寛和、以下「Akamai」）と、同社の顧客を高度なAI技術で支援するパートナーシップ契約を締結したことをお知らせいたします。 ■ 協業の背景と目的 現在、多くの企業が生成AIやRAG（検索拡張生成）の実用化を模索していますが、高度なAIモデルの社会実装には、機密データを守るセキュアな環境と、パフォーマンスを支える低遅延なインフラが不可欠です。 本連携により、Akamaiが世界最大級のスケールで提供する最新鋭GPU「RTX PRO 6000 Blackwell」と、当社の高度なAI技術を組み合わせることで、社内ドキュメントなどを活用するRAGシステムにおいて、高速かつセキュアなエージェント環境の構築を実現します。 ■ EQUESによる「伴走型技術開発」の提供 EQUESは、Akamai Inference Cloudを利用するお客様や、AIの導入を目指す企業様に対し、要件定義から運用までを一気通貫でサポートする「伴走型技術開発」を提供します。企業ごとの目的に応じたAIモデルの仮説検証（PoC）を強力に支援し、お客様の課題解決に寄り添います。 ■ 代表コメント アカマイ・テクノロジーズ合同会社 職務執行者社長 日隈 寛和 氏 「この度、東京大学松尾研究室発の優れたAI技術と実績を持つEQUES様をパートナーとしてお迎えできることを大変嬉しく思います。現在、多くの企業が生成AIやRAGの実用化を模索していますが、高度なモデルの社会実装には、それを支える安全かつ低遅延なインフラが不可欠です。EQUES様とのパートナーシップによって、お客様は機密データを安全に保ちながら、圧倒的なパフォーマンスでAIエージェントを活用できるようになります。両社の強みを活かし、日本企業のAIトランスフォーメーションを強力に加速させてまいります。」 株式会社EQUES 代表取締役 岸 尚希 「この度、世界的なエッジおよびクラウドプラットフォームを提供するアカマイ・テクノロジーズ様と協業させていただけることを大変嬉しく思います。EQUESは、最先端のディープラーニング技術やLLMを活用したアルゴリズム開発と、その社会実装に強みを持っています。同社の高性能なGPUインフラを最大限に活用した、次世代のAIエージェントプラットフォームの構築を本格化させてまいります。本協業における伴走型技術開発を通して、最先端技術の研究に基づく社会実装をさらに加速させてまいります。」 本件に関する詳細につきましては、以下のボタンからお問い合わせください。 お問い合わせはこちら EQUESは今後も、「最先端の機械学習技術と実務現場を結ぶ架け橋に」というミッションのもと、社会の発展を加速させるAIの社会実装に取り組んでまいります。
日本医療研究開発機構(AMED)向けAI基盤に関する検証業務（トライアルプロジェクト）を受託
この度、株式会社EQUESは、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（以下「AMED」）が実施した公募入札「創薬支援を見据えた生成AIシステムの試行的構築及びコンサルティング業務」において、AMED内部利用を想定したAI基盤に関する検証業務（トライアルプロジェクト）を受託し、プロジェクトを開始したことをお知らせいたします。 プロジェクトの背景と目的 本プロジェクトは、AMEDの第3期中長期計画にて掲げる「出口志向の研究開発マネジメント」の業務効率化などの実現に向けた取り組みの一環です。 生成AIを活用し、これまでAMED内に蓄積された創薬ナレッジや事業に関する情報等を有効活用することで、優れた創薬シーズの実用化を加速させ、日本の創薬力向上に資することを目的としています。第一弾として、専門知と公募情報を統合したチャットボットを試行導入し、研究本部長やPM的役割を担う次世代AIを見据え、AMEDのシンクタンク機能強化を支援いたします。 プロジェクトの概要 今回の検証業務（トライアルプロジェクト）では、主に以下の項目を実施いたします。 生成AI技術の適用可能性の整理 内部利用における技術的・運用的課題の抽出 セキュリティ・ガバナンスへの適合性の確認 株式会社EQUESは、「最先端の機械学習技術をあやつり社会の発展を加速させる」というミッションのもと、引き続きお客様の課題に寄り添った伴走型の技術開発や、製薬業界の課題解決に貢献してまいります。 AI導入や実証実験（PoC）の実施などを検討中の場合は、右上のお問い合わせ窓口よりぜひご連絡ください。 ・ PR TIMES プレスリリース詳細： https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000101360.html お問い合わせはこちら
【お知らせ】エネルギーインフラの課題をAIで解決。EQUESが原子力産業向け「エネルギーAI事業」を開始
東京大学松尾研究室発のAIスタートアップである株式会社EQUESは、公式ホームページ内に新たに「エネルギーAI事業」の特設ページを公開いたしました。 本記事では、事業開始のお知らせとともに、日本のエネルギーインフラ・原子力産業が抱える課題と、それらを解決に導くAI技術（フィジカルAI、説明可能AI等）の可能性について解説します。 ▼ 新設した特設ページはこちら https://eques.co.jp/buisiness/energy/ 国内のエネルギーインフラ・原子力産業が抱える課題 私たちの生活と産業を根底から支えるエネルギーインフラ。中でも原子力発電は、日本のエネルギー安全保障と電力の安定供給において重要な役割を担っています。しかし現在、インフラの現場は以下のような深刻な課題に直面しています。 インフラ設備の老朽化と保守業務の増大 少子高齢化に伴う熟練人材（エンジニア・保守作業員）の不足 技術継承の難しさと、厳格な安全基準・規制への対応 高い安全性が求められる原子力インフラにおいて、現場の作業員は日々膨大な点検・保守業務を行っています。これらの課題を克服し、エネルギーインフラの「持続可能な稼働」を実現するためには、最新のテクノロジーを活用したDX（デジタルトランスフォーメーション）と省人化が急務となっています。 EQUESの「原子力・エネルギーAI事業」の特徴 EQUESは、最新の機械学習・生成AI技術を社会実装するプロフェッショナルとして、エネルギーインフラの課題解決に向けたAIソリューションの提供を開始しました。主に以下の技術的アプローチにより、現場の高度運用を支援します。 1. インフラ保守を高度化する「フィジカルAI」 AIをソフトウェア空間にとどめず、物理空間の課題解決に応用する「フィジカルAI（ロボット×AI）」を活用します。人が立ち入りにくい環境や高負荷環境における原子力施設内の巡回点検・保守作業を自動化し、現場の安全性向上と省人化を実現します。 2. 厳格な規制に対応する「Explainable AI（説明可能AI）」 原子力産業をはじめとする重要インフラでは、監査要件や安全基準をクリアするために「なぜその判断に至ったのか」という根拠が求められます。EQUESは、判断プロセスがブラックボックス化しない「Explainable AI（説明可能AI）」を採用し、規制産業に必須となる高い信頼性と透明性を確保します。 3. 設備データ×AIによる予兆検知とリスク低減 現場のセンサーデータ、設備データ、運転ログなどを統合解析し、人間では気づきにくい異常の兆候をAIが早期に検知します。事故の未然防止に加え、設備保全の最適化（予知保全）を図ることで、停止リスクを低減し、インフラの長期的な安定稼働に貢献します。 高い信頼性が求められる現場に伴走するEQUESの強み EQUESは、東大松尾研発のスタートアップとして最先端のAI技術を有するだけでなく、それを実際のビジネス現場で活用可能な形に昇華させる「社会実装」を得意としています。 これまでにも、製薬業界や製造業など、極めて高い安全性と精度（品質）が求められる産業において、顧客課題に寄り添う「伴走型技術開発」を行い、確かな実績を積んでまいりました。この知見をエネルギーインフラ領域に展開することで、現場の運用フローに即した実用的なAIシステムを構築します。 今後の展望について EQUESは今後、原子力発電所に留まらず、各種エネルギープラント、インフラ保守、防衛・安全保障などの幅広い領域においてAI導入を推進してまいります。日本の重要インフラ領域におけるAI活用を通じて、安全性・持続可能性といった社会課題の解決に貢献します。 取り組みの詳細や具体的なソリューションにつきましては、以下の特設ページにてご紹介しております。ぜひご覧ください。 ▼ エネルギーAI事業 特設ページ https://eques.co.jp/buisiness/energy/ インフラ・設備保守のAI活用にご興味をお持ちの企業様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちらから
【フィジカルAI】最先端の機械学習技術を物理世界へ。EQUES、AWS ジャパン支援のもとフィジカルAI領域への挑戦を開始
株式会社EQUESは、「最先端の機械学習技術をあやつり、社会の発展を加速させる」というミッションのもと、新たにフィジカルAIのフロンティアへと踏み出します。この度、その第一歩としてAWS ジャパンによる「フィジカル AI 開発支援プログラム」に採択されました。 プレスリリース詳細はこちら ■ 次世代のロボット基盤モデル構築へ 昨今、生成AIの進化に伴い、デジタル空間のみならず物理世界（フィジカル）で自律的に動作するAIへの注目が急速に高まっています。本プログラムの支援を受け、EQUESは、AWSの強力な計算リソースや技術支援を活用し、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとする次世代のロボット基盤モデルおよびAIソリューションの開発を行ってまいります。そしてデータ収集からモデルトレーニング、実環境へのデプロイまでの一連のパイプラインを強固に連携させた、体系的な開発を目指します。 ■ 代表取締役 岸 尚希 / 取締役 CTO 助田 一晟 よりコメント 「この度、AWS ジャパンの『フィジカル AI 開発支援プログラム』に採択いただいたことを大変嬉しく思います。弊社がこれまでこだわってきた『研究と実践をシームレスに繋ぎ、より良い解を社会に実装する』というアプローチは、フィジカルAIという新たなフロンティアにおいても強力な武器になると確信しています。本プログラムによる充実したインフラ・技術支援を最大限に活用し、現実世界の複雑な課題を解決するAI技術の開発に邁進してまいります。」 お問い合わせはこちらから
製薬QAの「書く」時間をゼロへ。AI SaaS「QAI Generator」が逸脱報告や年次照査の自動生成に対応開始
弊社、株式会社EQUES（本社：東京都文京区、代表取締役：岸 尚希）は、医薬品製造の品質保証（QA）業務を効率化するAI SaaS「QAI Generator」において、大幅なアップデートを実施いたしました。 これまで提供していた「変更申請書」の自動生成に加え、新たに「逸脱報告書」「品質情報報告書」「年次照査」の3つの重要文書に対応しました。 QAI Generator 公式HPはこちら ■ アップデートの背景 製薬業界の品質保証領域は、高度な専門性と正確性が求められる一方、深刻な人材不足と文書作成負担が課題となっています。「QAI Generator」は、第一弾の変更申請書生成において業務量を約70%削減するなどの実績を上げてまいりました。 この度のアップデートにより、特に作成頻度が高く、膨大なデータの集約が必要な文書領域までカバーすることで、さらなる業務効率化と技術伝承を支援します。 ■ 新たに対応した文書 1. 逸脱報告書： 製造工程等で発生した手順からの逸脱事項について、AIが指定のフォームに入力された簡易なメモや状況をもとに、発生状況、原因調査、是正措置（CAPA）案などを論理的な文章として整理し、下書きを高速で生成します。 2. 品質情報報告書： 市場や医療現場などから寄せられた品質に関する情報（苦情など）について、調査結果や製品品質への影響評価の文書化をサポートします。専門用語の文脈を正確に捉え、迅速かつ適切な報告書作成を可能にします。 3. 年次照査： 1年間の製造および品質管理の記録を総合的に評価する年次照査において、変更管理、逸脱管理、苦情などの多岐にわたる項目のサマリー作成や、傾向分析の文章化をAIがアシスト。担当者の集計・執筆にかかる膨大な時間を大幅に削減します。 現在、二週間の無料トライアルを実施中です。実際の業務フローでの精度をぜひご体感ください。 詳細は下記プレスリリース、またはサービスサイトをご覧ください。 プレスリリースはこちらから QAI Generator公式サイトはこちらから
【新サービス】実務直結型e-learningプラットフォーム「AI×DX寺子屋 learning」の提供を開始
株式会社EQUESは、生成AIの具体的な業務ユースケースを体系的に学習できるe-learningプラットフォーム「AI×DX寺子屋 learning」の提供を開始しました。第一弾として、製薬業界の品質保証（GMP）およびMR（医薬情報担当者）向けのコンテンツを展開します。 ■ 開発の背景と既存サービスからの展開 製薬業界において生成AIの導入が進む一方で、厳格な規制環境や専門性の高い業務プロセスが障壁となり、「現場での具体的な活用方法が定着しない」という課題が存在しています。 当社はこれまで製薬企業の品質保証業務を支援する「QAI-Generator」を提供してまいりました。その運用を通じて得られた知見に基づき、一般的なAIの基礎知識ではなく、業界のドメイン知識に即した実践的なAI活用スキルを提供するため、本教育プラットフォームの開発に至りました。 ■ AI×DX寺子屋 learningの特徴 1. 業界特化型のコンテンツ リリース時点では製薬業界の品質保証（GMP）関連の教材を公開しています。順次、MR向けコンテンツや他業種向けの講座を拡充する予定です。 2. 10分間のマイクロラーニングと確認テスト 1回約10分の動画コンテンツによる学習と、各動画に付属する5問の確認テストで構成されています。 3. 実務用プロンプトの提供 学習内容を即時に実務で利用できるよう、コピー＆ペーストで実行可能なプロンプトテンプレートを提供しています。 4. 学習進捗の管理機能 受講者のマイページで受講中のコース、修了状況、総学習時間、進捗率を確認可能です。管理者が組織全体の学習進捗を把握する機能も順次実装予定です。 ■ サービス詳細 サービス名：AI×DX寺子屋 learning 利用料金：1アカウントにつき月額 9,900円（税込） 提供コンテンツ：生成AIの基礎、業界向けユースケース（製薬業界のGMPリリース済）、プロンプトテンプレート集 ■ 無料トライアルについて 現在、限定10社を対象に無料トライアルを実施しています。AI導入および社内教育のシステム化を検討中の場合は、右上のお問い合わせ窓口よりぜひご連絡ください。 ・PR TIMES プレスリリース詳細 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000101360.html
【新サービス】製薬業界複数の文書間における齟齬をAIが自動で検出するシステム「QAI Checker」の提供を開始。
■ 開発の背景 製薬業界のQA（品質保証）業務において、承認書と製造手順書・点検文書等の整合性確認は不可欠なプロセスです。しかし、この作業は多大な時間を要するだけでなく、文書間で記述形式が異なるために確認漏れのリスクも孕んでいます。そこで、既存サービス「QAI Generator」の運用知見と現場の課題を反映し、QA担当者・管理者のレビュー工数削減と品質維持を目的とした「QAI Checker」を開発しました。本ツールはAIにより段落単位で齟齬を抽出することで、業務の効率化と精度の向上を同時に実現します。 ■ QAI Checkerの特徴 1. 段落ごとの整合性解析 AIが文書のレイアウトを解析し、意味の対応する段落をマッチングします。その後、数値、手順、記述内容の相違を抽出します。 2. エラーの自動検出 表記ゆれ、記述の抜け漏れ、手順の順序誤りなど、目視確認で発生しやすいエラーを自動解析の対象としています。 3. エクセル形式でのデータ出力 齟齬の検出結果を、対応する手順書や承認書の該当箇所とペアにしてエクセル形式でダウンロード可能です。出力データはレビュー記録として利用できます。 ■ 2週間無料トライアルについて 現在、「QAI Checker」を2週間無料で利用できるトライアルを実施しています。QA業務における文書確認のシステム化を検討中の場合は、下記のサービスサイトよりお問い合わせください。 QAI Checkerの詳細はこちら
NEDO「量子コンピュータを用いた社会問題ソリューション開発」に採択
〜量子最適化技術を活用し、多剤耐性菌（MDRO）に対する新たな治療戦略の確立を目指す〜 株式会社EQUESは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する懸賞金活用型プログラム「量子コンピュータを用いた社会問題ソリューション開発（Quantum Computing Challenge）」のスクリーニング審査を通過し、採択されたことをお知らせいたします。 本プロジェクトでは、世界的な脅威となっている多剤耐性菌（MDRO）感染症に対し、量子最適化技術を用いた革新的なアプローチで治療薬開発の加速と新たな治療戦略の構築に取り組みます。 ■ 背景：多剤耐性菌（MDRO）という世界的脅威 抗生物質の広範な使用に伴い、既存の薬が効かない「多剤耐性菌（MDRO）」が世界中で急増しています。感染症による死亡者数は増加の一途を辿っており、従来の抗生物質開発に代わる、あるいはそれを補完する新たな治療戦略の確立が急務となっています。 ■ 本プロジェクトの概要 EQUESは、細菌叢（マイクロバイオーム）を緻密にコントロールすることで病原体の増殖を抑制する手法に着目しています。 具体的には、病原体が生存に必要とする栄養素の供給を遮断するため、複数の「栄養競合細菌」を組み合わせるアプローチを提案します。膨大な細菌の組み合わせの中から、特定の病原体に対して最適なセットを選定する「組合せ最適化問題」に対し、以下の量子技術を適用します。 量子最適化による細菌選定の効率化 多数の細菌候補から、病原体の栄養供給を最も効果的に断つ組み合わせを探索します。従来手法では膨大な計算時間を要するこの課題に量子アニーリング等の手法を適用し、効率的に最適解を導き出します。 量子コンピュータを用いたシミュレーション 常在細菌同士の複雑な相互作用や、病原体への影響を量子計算によってモデル化します。これにより、生体内での治療効果を高い精度で予測し、一人ひとりに最適な治療戦略の立案を支援します。 ■ 期待される成果と今後の展望 本プロジェクトの成功により、MDRO感染症に対する新薬開発のスピードアップと製造コストの削減が期待されます。病院内での二次感染リスクを低減し、患者様の安全を守るだけでなく、将来的には農業分野における「作物と細菌の最適化」など、細菌叢コントロール技術の多分野展開も目指してまいります。 EQUESは、東大松尾研発のスタートアップとして、最先端の数理・AI技術と量子計算を融合させ、医療・製薬業界の課題解決、ひいては社会全体のウェルビーイング向上に貢献してまいります。 NEDO懸賞金活用型プログラムHPはこちら お問い合わせはこちら
「QAI Generator」がユニオンシンク「品質デザイナー for GxP」との自動連携を開始
株式会社EQUESは、株式会社ユニオンシンク（本社：大阪市中央区、代表取締役：西谷 洋志）が提供するヘルスケア業界向け品質管理システム「品質デザイナー for GxP」と、当社の製薬業界向けAI SaaS「QAI Generator」の自動連携を開始したことをお知らせいたします。 連携の背景と概要 EQUESが提供する「QAI Generator」は、松尾研発のAI技術を活用し、医薬品製造における逸脱発生報告書や変更申請書などの文書作成を自動化・支援するサービスです。弊社の薬学分野・製薬業務に特化したLLM開発は経済産業省・NEDOによる日本国内の生成AI基盤モデル開発力の底上げを目的としたプロジェクト「GENIAC」にも採択されています。 一方、ユニオンシンクの「品質デザイナー for GxP」は、品質管理に関わる情報（逸脱・苦情・変更管理など）を一元管理し、データインテグリティ（DI）の確保を支援するシステムです。 これまで、AIで生成した文書を管理システムへ登録する際には、手作業による転記が必要であり、業務負荷やヒューマンエラーの発生が課題となっていました。 今回の自動連携機能により、「QAI Generator」で生成された文書データが、ボタン一つで「品質デザイナー for GxP」の起票画面へ自動反映されるようになります。 本連携によるメリット 転記作業の削減と業務効率化システム間の手入力・転記作業が不要となるため、品質保証（QA）業務にかかる時間を大幅に短縮します。 データ整合性の確保手作業による入力ミスを排除し、AI生成文書と管理記録の正確な一致を保証します。これにより、より強固なデータインテグリティの確保に貢献します。 シームレスな品質管理フローの実現文書生成（AI）から記録・管理（システム）までがシームレスに繋がり、品質イベント対応の迅速化を実現します。 代表コメント 株式会社ユニオンシンク 代表取締役社長 西谷 洋志 氏 当社がご支援するヘルスケア業界の現場では、文書の内容を一から考えることが大きな負担となっていました。今回の連携により、その課題解決に向けた新たな選択肢をご提供できることを喜ばしく思います。AI活用は品質保証業務の効率化と高度化に新しい可能性をもたらすと確信しており、今後もお客様の業務価値を高める取り組みを推進してまいります。 株式会社EQUES 代表取締役CEO 岸 尚希 リリース後、多くの製薬企業様より『品質デザイナー for GxP』との連携に関するご要望をいただいておりました。今回の連携により、AIで作成した文書をシームレスに品質業務全体へ活かすことが可能となります。本取り組みをきっかけに、品質保証業務におけるAI活用の効果が一層高まることを確信しております。 会社概要 株式会社EQUES 東京大学松尾研究室発のAIスタートアップとして、「最先端の機械学習技術と実務現場を結ぶ架け橋に」をミッションに掲げています。要件定義から運用までを一気通貫でサポートする「伴走型技術開発事業」や、製薬業界特有の課題を解決する「製薬AI事業」を展開し、社会の発展を加速させることを目指しています。 所在地：東京都文京区本郷 6-25-14 代表者：代表取締役 岸 尚希 URL：https://eques.co.jp/