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積極研究中
エッジAI推論最適化
エッジデバイス上でのリアルタイムAI推論を実現するための量子化・プルーニング・知識蒸留手法の研究。クラウドに依存しない完全オフライン環境でのLLM動作を目標とし、IoTデバイス向けに特化したモデル圧縮アルゴリズムを開発しています。現在のモデルサイズ削減率は元サイズ比で最大89%を達成しています。
私たちが重点的に取り組んでいる5つの主要研究領域をご紹介します。
エッジデバイス上でのリアルタイムAI推論を実現するための量子化・プルーニング・知識蒸留手法の研究。クラウドに依存しない完全オフライン環境でのLLM動作を目標とし、IoTデバイス向けに特化したモデル圧縮アルゴリズムを開発しています。現在のモデルサイズ削減率は元サイズ比で最大89%を達成しています。
HTTP/3・QUIC・WebTransportを活用した超低レイテンシ通信プロトコルの設計と実装研究。従来のTCP/IP限界を超えるネットワークスタックの開発と、IoT・メタバース・リアルタイムコラボレーションに特化したプロトコル最適化を行っています。東京大学との共同研究として進行中です。
NIST PQC標準化に準拠した量子コンピュータ耐性暗号の実装と実用化研究。既存のTLS/SSH基盤を量子耐性アルゴリズム（CRYSTALS-Kyber/Dilithium）に段階的に移行するための移行ガイドラインと自動化ツールの開発を進めています。2027年の実用化を目標としています。
強化学習を活用した自律的なサービスメッシュ制御システムの研究。トラフィックパターンの自動学習により、人手を介さずにルーティングポリシー・サーキットブレーカー・レート制限を最適化します。従来の手動チューニングと比較して99パーセンタイルレイテンシを平均34%削減することを実証しています。
ニューラルネットワークの表現学習能力と記号推論の論理的な推論能力を統合した次世代AIアーキテクチャの基礎研究。Web上の非構造化データから構造化知識グラフを自動構築し、因果推論と説明可能なAI決定を実現するシステムを目指します。大阪大学・慶應義塾大学との共同研究として2025年に開始しました。実用化目標は2030年代初頭です。
私たちが描く未来のWeb技術と、その実現に向けた研究開発の軌跡です。
PQC暗号の全プロダクトへの展開完了。エッジAI推論エンジンv1.0のリリース。HTTP/3移行率80%達成。
強化学習ベースのサービスメッシュ制御システムの製品化。自動障害対応AIの全環境展開。
エッジデバイス向けAIランタイムの外部ライセンス開始。WebAssembly AIモデル実行標準の策定参加。
AIが自律的に最適なWeb体験を生成する「Living Web」プラットフォームのプロトタイプ公開。
研究成果を積極的に公開し、技術コミュニティへの貢献を続けています。
国内外の大学・研究機関との連携により、研究の深度と幅を広げています。
情報理工学系研究科との共同研究。次世代Webプロトコルの標準化活動に参加しています。
ニューロシンボリックAIの基礎研究。量子計算との融合に関する探索的研究を進めています。
知識グラフとWebインテリジェンスの研究。Webからの自動知識獲得手法の共同開発を実施中です。
PQC標準化プロセスへの外部貢献者として参加。量子耐性暗号の実装評価に協力しています。
日本のサイバーセキュリティ基盤強化プロジェクトの技術パートナーとして参加しています。
韓国電子通信研究院とのMOU締結。次世代通信プロトコルの国際共同研究を実施しています。