仕事内容

仕事内容変更範囲

会社の指示する業務

職位

ー

募集人数

1人

選考内容

選考プロセス

適性試験：無し 、 面接回数：3回

代表者名

代表取締役社長　岡野原 大輔

設立

2014年3月

従業員数

450名（2026年4月）

資本金

8,015,000,000円

本社所在地

〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル

株式公開

未公開

日系・外資

日系

企業URL

事業内容

～私たちのミッション～
「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」

私たちは、半導体・計算インフラからソリューション・アプリケーションまで
計算機科学の要素技術を広く垂直統合し、
最先端の技術を最適な形で社会実装する企業です。
私たちは皆様と共に、進化したハードウェアとソフトウェアが
人に寄り添う未来を創造します。

～私たちの強み～
AI関連技術
・世界トップのAI・機械学習関連学会での論文採用実績
・Kaggle称号保持者、ICPC世界大会出場経験者が多数在籍
・日本語能力が高い国産の大規模言語モデルPLaMo™をフルスクラッチ開発

計算資源
・大規模なスーパーコンピュータを自社運用
・AI向けプロセッサーMN-Core™シリーズを神戸大と共同開発
・自社開発のスパコンMN-3がGreen500で電力効率世界1位を3度獲得

ドメイン知識
・産業ロボット、製薬、エネルギー等のリーディング企業との共同研究実績
・行動規範に掲げる「死ぬ気で学ぶ」の精神で各業界ドメイン知識を学ぶ姿勢
・様々なドメインの専門家が在籍

事業に関する特色

■トヨタ自動車、ファナック、国立がん研究センター、マイクロソフト、インテル等の世界をリードする組織と協業して先進的な取り組みを推進しています。

(1)外部協業
・マイクロソフトとディープラーニングソリューション分野で戦略的協業（2017年5月）
・トヨタ自動車がAI技術の共同研究・開発を進めることを目指し、10億円を出資（2017年12月）
・ファナックと機械学習や深層学習を活かした技術開発における協業（2015年8月）
・インテルと深層学習向けオープンソースフレームワークの開発で協業（2017年4月）
・国立がん研究センターと人工知能を活用した統合的がん医療システム開発プロジェクト開始（2016年11月）

(2)受賞
・FT ArcelorMittal Boldness in Business Awards／2017年3月　
　（https://www.ft.com/content/d5608670-ed57-11e6-930f-061b01e23655）

・第3回日本ベンチャー大賞「経済産業大臣賞」／2017年2月　
　（http://www.meti.go.jp/press/2016/02/20170220006/20170220006.html）

・Forbes JAPAN’s CEO OF THE YEAR 2016「最もイノベーティブなスタートアップ1位」／2016年9月　
　（http://forbesjapan.com/articles/detail/13729）

・三井物産とPreferred Networks、深層学習技術を用いたがん診断をはじめとする、
バイオ・ヘルスケアソリューションを提供する合弁会社の設立に合意
　(https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181115）

・Preferred NetworksとPFDeNAが、深層学習技術を用いて少量の血液でがん14種を
判定するシステムの共同研究を開始
　（https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181029）

・CEATEC Japan 2018でパーソナルロボットシステムを初公開、全自動お片付けロボットシステムを展示
　（https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181015）

会社の特色

■新しい技術・知識を身につけ続けることに喜びを感じる社員と、それを後押しするカルチャーが特徴的です。
同時に、多様な専門性を持つメンバー同士が密に連携し、継続的に新しいアイディアが生まれ育っていく環境が大事にされています。
以下取り組みは、定期社内セミナー以外は任意参加です。一部は外部公開したり、輪講も社外の人を交えて行うこともあります。

(1)「定期社内セミナー」：　発表者の専門分野の情報や業務外の趣味の話等、幅広い話題を共有する機会。毎週定期実施し、社外にも配信。
(2)「論文やサーベイの社内共有会」：　毎週面白かった論文等を社内共有する会。某役員が毎週大量の論文を紹介するそうです。
(3)「学術系学会やテックカンファレンス、勉強会への参加・講演の支援」：　共有レポート提出を条件に業務時間として扱え、講演・発表はプラス評価されます。
(4)「専門書・教科書の輪講、論文読み会の開催」：　機械学習や分散システム、ソフトウェア開発手法等の専門書を購読。

その他の特色

深層学習と呼ばれるAI技術やロボティクスなどの分野で最先端の研究開発を行う。トヨタ自動車やファナック、NTT、ENEOSホールディングスなど、各業界のトップ企業と手を組み、深層学習を活用した共同研究を展開している。