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研究プロジェクト

Research Projects — Exploring the Core of Tomorrow

24
進行中のプロジェクト
186
論文・発表件数
48
特許取得・出願数
¥4.2B
年間研究投資額
18
産学連携大学・機関

研究領域の概要

Core Layer Labは4つの主要研究領域を軸に、社会変革を目指す最先端の研究開発を推進しています。

🤖

AI・機械学習

深層学習、強化学習、生成AI、LLM研究。産業応用から理論研究まで幅広いアプローチで次世代AIを開拓。

9 Projects
⚛️

量子技術

量子コンピューティング、量子暗号、量子機械学習。理論と実装の両面から量子技術の実用化を追求。

6 Projects
🧬

バイオテック

バイオインフォマティクス、創薬AI、ゲノム解析。テクノロジーと生命科学の融合で医療革新を推進。

5 Projects
🌐

IoT・スマートシステム

エッジコンピューティング、スマートシティ、センサーネットワーク。物理世界とデジタルを繋ぐ研究。

4 Projects

研究プロジェクト一覧

各プロジェクトは産学連携・外部研究者との協力のもと進められています。

次世代ニューラルネットワーク研究 進行中
AI / Deep Learning

次世代スパースニューラルネットワーク最適化研究

従来のDNNより90%以上のパラメータ削減を実現しながら高い精度を維持する、スパースアーキテクチャの設計理論と最適化アルゴリズムの開発。エッジAIへの実装を目指す。

量子機械学習アルゴリズム 進行中
量子技術 / QML

量子機械学習アルゴリズムの実用化研究(CoreQ Project)

変分量子回路(VQC)を用いた機械学習モデルの設計と最適化。NISQ時代における実用的な量子アドバンテージの実証を目指す基礎・応用両輪の研究プロジェクト。

大規模言語モデル研究 新規
AI / LLM

産業用途特化型日本語大規模言語モデル「LayerLM」開発

製造業・医療・法務・金融に特化した日本語LLMの開発。ドメイン固有知識の効率的な注入手法と、幻覚(Hallucination)低減技術の研究を中核とする。

AIを活用した創薬研究 継続中
バイオテック / 創薬AI

AI駆動型創薬プラットフォーム「MolecuCore」研究

グラフニューラルネットワークと分子動力学シミュレーションを組み合わせた創薬候補化合物探索システム。理化学研究所との共同研究として2022年から推進。

大規模データ解析基盤 継続中
AI / データサイエンス

リアルタイム異常検知のための自己教師あり学習フレームワーク

ラベルなしデータから効率的に異常パターンを学習する自己教師あり学習手法の研究。製造ラインの品質管理・インフラ監視への応用を目指し、実証実験を推進中。

量子耐性暗号研究 進行中
量子技術 / セキュリティ

ポスト量子暗号(PQC)実装とセキュリティ評価研究

NIST標準化PQCアルゴリズムの日本政府・金融機関システムへの移行支援を見据えた実装研究。量子コンピュータ時代の暗号インフラ移行ロードマップを策定中。

スマートシティ研究 進行中
IoT / スマートシティ

エッジAI統合スマートシティプラットフォーム実証研究

交通流制御・エネルギー管理・防災センシングを統合したスマートシティOSの研究開発。東京都・横浜市との実証実験を通じて、都市デジタルツインの構築を進める。

ゲノムデータ解析 継続中
バイオテック / ゲノム

マルチオミクスデータ統合解析による疾患予測モデル構築

ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオームデータをAIで統合解析し、生活習慣病・がんの早期予測モデルを構築。東京大学医学部附属病院との共同臨床研究として推進。

注目論文・研究発表

国際的に権威ある学術誌・学会にて発表した主要な研究成果の一部をご紹介します。

Nature Machine Intelligence

Sparse Quantum-Classical Hybrid Neural Networks for Industrial Anomaly Detection

Seiichiro Yamada, Nanako Sato, Kenji Fujimoto, et al.

2025年9月掲載 被引用: 142
NeurIPS 2025

LayerLM: Domain-Adaptive Large Language Model Pretraining for Japanese Industrial Applications

Akemi Suzuki, Hiroshi Tanaka, Yuki Matsumoto, et al.

2025年12月発表 Best Paper Finalist
Physical Review Letters

Demonstration of Practical Quantum Advantage in Variational Drug Discovery Optimization

Nanako Sato, Ryo Nakamura, Takeshi Inoue, et al.

2024年6月掲載 被引用: 89

共同研究・パートナーシップの
ご提案をお待ちしています

大学・研究機関・企業を問わず、技術革新への強い意志を持つパートナーとの連携を歓迎します。Core Layer Labのオープンイノベーション・プログラムへのご参加、共同研究のご提案、インターンシップなど、様々な形での協力関係を構築しています。まずはお気軽にお問い合わせください。

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研究インターンシップ
技術ライセンシング