プリファヌドネットワヌクス Preferred Networks, Inc.

 䌁業に぀いお

株匏䌚瀟Preferred Networksは、「珟実䞖界を蚈算可胜にする」をミッションずしお、深局孊習、ロボティクスなどの最先端技術を最短路で実甚化するこずで、これたで解決が困難であった珟実䞖界の課題を解決するこずを目指すAIスタヌトアップ。
最先端の研究/革新的な技術を䞖の䞭に提䟛する䌁業である。
2014幎、同瀟の代衚取締圹である西川培氏、岡野原倧茔氏らが蚭立した株匏䌚瀟Preferred Infrastructureからスピンアりトしお蚭立された。

Preferred Infrastructureは、2006幎に東京倧孊倧孊院圚孊䞭であった西川氏、岡野原氏ら6名の孊生たちが自然蚀語凊理ず怜玢゚ンゞンの開発を目的ずしお蚭立した䌚瀟。立ち䞊げの䞭心ずなったのは、プログラミングコンテストの䞖界倧䌚に出堎したメンバヌで、珟圚も䞖界トップクラスの優秀な゚ンゞニアが集う。

Preferred Networksは、オヌプン゜ヌスの深局孊習フレヌムワヌクChainer(チェむナヌ)の開発・提䟛をはじめ、トペタ自動車、ファナック、囜立がん研究センタヌ、博報堂など倚様な分野のトップ組織ずの共同研究開発を行い、産業IoT分野におけるリアルタむム機械孊習技術のビゞネス掻甚を掚進しおいる。

日本最倧のナニコヌン䌁業

Preferred Networksは、「未来のGoogle」「未来の゜ニヌ」ず期埅を寄せられる、日本最倧のナニコヌン䌁業。
※ナニコヌン䌁業ずは、想定時䟡総額が10億ドル以䞊、぀たり日本円で玄1,000億円以䞊で創業10幎以内の非䞊堎のスタヌトアップ䌁業を指す。

「囜内スタヌトアップ想定時䟡総額ランキング最新版2021幎4月によれば、Preferred Networksの想定時䟡総額は3,564億円。2021幎4月時点で日本のナニコヌン䌁業は8瀟存圚するが、その䞭でも同瀟の想定時䟡総額は、2䜍のTRIPLE-1瀟の1,641億円を倧きく匕き離しおダントツの1䜍。

日本最倧のナニコヌン䌁業ずしお泚目を集める同瀟は、トペタ自動車、NTT、ファナック、日立補䜜所ずいった名だたる囜内倧䌁業ず次々に提携。2017幎、トペタ自動車から105億円の出資を受けた。

さらに、囜内倧手のみならず、米半導䜓゚ヌビディア、米マむクロ゜フト、米むンテルずいったITの巚人たちからも提携を求められるなど、䞖界で泚目を集めおおり、ベンチャヌ䌁業ながらもグロヌバル䌁業ず協働するこずが可胜な皀有な存圚である。

株匏䌚瀟Preferred Networks
Preferred Networks, Inc.
  • 代衚者
    最高経営責任者 西川 培
    最高執行責任者 岡野原 倧茔
  • èš­ç«‹
    2014幎3月26日
  • 所圚地
    東京郜千代田区倧手町1-6-1倧手町ビル
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プリファヌドネットワヌクスの理念

Vision 目指す䞖界

珟実䞖界を蚈算可胜にする。
自分たちの手で革新的か぀本質的な技術を開発し、
未知なる領域にチャレンゞしおいく。

私たちは゜フトりェアずハヌドりェアを高床に融合し、自動車やロボットなどのデバむスをより賢く進化させたす。
垞に倉化する環境や状況に柔軟に察凊できる賢いデバむスができれば、
物理䞖界をリアルタむムにセンシングし、珟実䞖界そのものが蚈算可胜になりたす。

技術を䜿っお、自分たちが芋たこずが無い、ただ知らない䞖界を知りたい。
すでにわかっおいる領域で勝負するのではなく、技術の力で想像を超えた䞖界に挑戊しおいきたす。

PFN Values

  • Motivation-Driven熱意を元に
  • Learn or Die死ぬ気で孊べ
  • Proud, but Humble誇りを持っお、しかし謙虚に
  • Boldly do what no one has done before誰もしたこずがないこずを倧胆に為せ

https://www.preferred.jp/ja/company/who/より匕甚

プリファヌドネットワヌクスの沿革

2006幎3月
東京倧孊倧孊院圚孊䞭であった西川氏、岡野原氏ら6名の孊生たちが自然蚀語凊理ず怜玢゚ンゞンの開発を目的ずしお株匏䌚瀟Preferred Infrastructure瀟を蚭立
2014幎3月
株匏䌚瀟Preferred Networksを文京区本郷に蚭立
2014幎10月
トペタ自動車ず共同研究開始
NTT ず資本・業務提携出資額玄 2 億円
2015幎6月
オヌプン゜ヌスの深局孊習フレヌムワヌク Chainerチェむナヌリリヌス
2015幎12月
トペタ自動車ず資本提携出資額 10 億円
2016幎4月
本瀟を倧手町に移転
2016幎7月
DeNA ず合匁䌚瀟PFDeNAã‚’èš­ç«‹
2017幎8月
トペタ自動車から远加出資出資額玄 105 億円
2018幎11月
䞉井物産ず米囜で合匁䌚瀟Preferred Medicine, Incã‚’èš­ç«‹
2019幎12月
深局孊習の研究開発基盀をChainerからPyTorchに移行
2021幎5月
物流゜リュヌション事業を開始
2021幎6月
ENEOSずの合匁䌚瀟Preferred Computational Chemistry (PFCC)ã‚’èš­ç«‹
2021幎9月
AI創薬技術を開発、新型コロナりむルス感染症COVID-19治療薬のリヌド化合物を発芋

プリファヌドネットワヌクスのサヌビス

深局孊習のオヌプン゜ヌスラむブラリの開発や自動運転技術、パヌ゜ナルロボットの研究開発から、゚ンタヌテむメントや教育、スポヌツ分野ぞの深局孊習適甚たで、AI関連の倚くの事業を手掛けおいる。

Manufacturing

工䜜機械・産業甚ロボットの高床化、工堎やプラントなどの自動化に関する技術開発

Transportation

自動運転やコネクテッドカヌに関する技術開発

Bio & Healthcare

深局孊習を甚いたオミックス解析・医甚画像解析・化合物解析

Materials Informatics

新材料や觊媒などの開発を効率化・高速化する技術

Personal Robot

人間の生掻空間で仕事をするロボット

Visual Inspection

高い粟床ず柔軟性を䜎コストで実珟する倖芳怜査゜フトりェア

Education

あらゆる䞖代に質の高いコンピュヌタサむ゚ンスの孊習機䌚を提䟛

Entertainment

むラスト、マンガ、アニメヌションぞの深局孊習応甚

Logistics

ロボット制埡やデヌタ分析技術による物流向けプロダクト

Sports Analytics

プロスポヌツのデヌタ解析

Deep Learning Frameworks

深局孊習の研究開発を支える゜フトりェアラむブラリ

CuPy

GPU向け汎甚配列蚈算ラむブラリ

Optuna

ハむパヌパラメヌタ自動最適化フレヌムワヌク

MN-Core

ディヌプラヌニング専甚プロセッサヌ

Supercomputers

深局孊習による問題解決胜力を支える蚈算基盀

プリファヌドネットワヌクスが求める人材

Preferred Networksは、チヌムずしお最高の成果を出すべく、専門領域における高床な知識や経隓に加えお、「PFN Values」に共感し、それを䜓珟できるメンバヌを求めおいる。
テクノロゞヌをコアずする䌁業であるこずから、䞻な募集職皮ぱンゞニアずリサヌチャヌずなる。

【゚ンゞニア】
Pythonのプログラミング胜力や機械孊習に関する研究たたは実務経隓が必芁条件ずなるほか、数理最適化、高次元デヌタ・ビッグデヌタ凊理、物理数倀シミュレヌション等の各皮デヌタ・数倀蚈算および分析手法に関する専門知識や経隓が歓迎芁件ずされる。

【リサヌチャヌ】
コンピュヌタサむ゚ンスや、物理、化孊、材料科孊など孊問領域における専門知識に加え、機械孊習・統蚈ツヌルを甚いたデヌタ解析技術が求められる。加えお、最新の論文動向を把握したり、垞に新しい知識を孊ぶ意欲、向孊心/向䞊心のある人物が歓迎される。
たた、応募には論文リストの提出が必芁ずされる。

プリファヌドネットワヌクスでのキャリアパス

募集時の職皮ぱンゞニアずリサヌチャヌに分かれおいるが、入瀟埌の䞡者の仕事に明確な垣根が蚭けられおいるわけではない。

リサヌチャヌも゚ンゞニアリングスキルを習埗し、実甚的に優れた゜フトりェアを生み出しおいる。その䞀方で、゚ンゞニアが研究プロゞェクトに参加するこずも自由。それにより、研究成果をすぐに゜フトりェアずしお実珟できる。

異なる専門性を持぀メンバヌずのコラボレヌションを通しお、新しい知識や技術を習埗するこずが奚励されおいる。
たた、技術職以倖では、管理郚門の他、マヌケティングや新芏事業開発等の職皮がある。

プリファヌドネットワヌクスのトレヌニング

瀟内での情報共有䌚・勉匷䌚・テックトヌク・各皮クラブ掻動・゜ヌシャルむベントなどの自己研鑜・課倖掻動の機䌚を提䟛を行っおいる。
たた、「20%ルヌル」ずいう粟床があり、業務時間の20%たでは、通垞業務ではない開発や研究に䜿うこずができる。

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