最先端技術スタックの
全体像

Neural Node Craftが誇る技術基盤。PyTorch、TensorFlowからKubernetes、カスタムCUDAカーネルまで、世界水準の技術スタックで次世代AIを構築しています。

研究開発を見る 技術相談

技術の三本柱

あらゆるAIプロジェクトを支える、三つの核心技術領域。それぞれが深く連携し、シームレスなAIソリューションを提供します。

01
🧠

ディープラーニング基盤

世界トップクラスのMLフレームワークを最大限に活用。カスタムアーキテクチャの研究から本番デプロイまで、一貫したパイプラインで高品質なモデルを開発します。分散学習技術により数千億パラメータのモデルも効率的に訓練可能。

PyTorch TensorFlow JAX Hugging Face DeepSpeed FSDP Flash Attention LoRA/QLoRA
02

クラウドネイティブインフラ

マルチクラウド環境でのスケーラブルなMLインフラを構築。Infrastructure as Codeで再現可能な環境管理を実現し、ゼロダウンタイムのデプロイメントを保証。コスト最適化とパフォーマンスの両立を追求します。

Kubernetes Docker Terraform Helm ArgoCD Istio Karpenter Crossplane
03

リアルタイム推論エンジン

ミリ秒単位の低レイテンシ推論を実現する独自エンジン。ONNX RuntimeとTensorRTによるモデル最適化に加え、独自CUDAカーネルでGPU使用率を最大化。バッチ処理とリアルタイム推論を動的に切り替える適応型スケジューラを搭載。

ONNX Runtime TensorRT CUDA Triton Inference Server vLLM TorchServe BentoML
Neural Node Craft デジタルイノベーションラボ

東京イノベーション
ラボの挑戦

東京・港区に構えるイノベーションラボでは、50名を超えるML研究者が日々新しいアルゴリズムの開発に取り組んでいます。産学連携プログラムを通じて、東京大学、京都大学をはじめとする国内外の研究機関と共同研究を推進。

最新のH100 GPU、量子コンピューティングシミュレータ、フォトニクスチップなど、最先端のハードウェア環境を整備し、次世代AIの研究開発を加速しています。

50+
ML研究者・エンジニア
128
H100 GPUクラスタ
32
論文発表(2025年)
15+
大学・研究機関連携

インフラストラクチャ全体図

マルチクラウドとエッジコンピューティングを組み合わせた、高可用性・低レイテンシのAIインフラ。

NNC インフラストラクチャ構成図
マルチリージョン展開
東京・大阪・シンガポール・フランクフルトの4リージョンに分散配置。Active-Active構成で99.99%の可用性を保証。
エッジ推論ノード
製造現場・病院・金融機関など顧客施設にエッジノードを設置。クラウドと連携しつつオフライン動作も保証。
ゼロトラストセキュリティ
すべての通信を暗号化。mTLSによるサービス間認証、OPA(Open Policy Agent)による細粒度アクセス制御を実装。

テクノロジーロードマップ

過去から未来へ、Neural Node Craftの技術進化の軌跡と今後のビジョン。

2024 Q1

NNC Cortex v1.0 リリース

エンタープライズMLOpsプラットフォームの初版リリース。50社との初期パイロットを開始。

2024 Q3

NodeFlow SDK 公開

オープンソースのAIパイプライン開発キットをGitHubで公開。初月で2,000スター獲得。

2025 Q1

NeuralVision API v1.0

コンピュータビジョンAPIを一般公開。医療・製造分野での実績が急速に拡大。

2025 Q4

Cortex v2.0 - マルチクラウド対応

AWS/Azure/GCPへのネイティブ統合。導入企業数が300社を突破。

2026 Q2

Cortex v3.0 - AI Agent対応

マルチエージェントオーケストレーション機能を追加。SynthMind Studioを同時リリース。

2026 Q4 ▸

量子AIハイブリッド基盤

量子コンピューティングとAIの融合プラットフォーム。特定最適化問題での量子優位を実現予定。

2027 ▸

ニューロモーフィックAI

脳神経模倣チップと深層学習の統合。超低消費電力エッジAIの実現を目指します。

オープンソース貢献

技術コミュニティへの還元を大切に。Neural Node Craftが公開するOSSプロジェクト。

nodeflow-core
AIパイプラインを宣言的に記述するPythonライブラリ。型安全なDAG定義と自動並列化エンジンを搭載。本番からローカル開発まで統一されたAPIを提供します。
★ 8,240 Python Apache 2.0
🔍
nnc-attention-kernel
Transformerアーキテクチャ向けのカスタムCUDA Attentionカーネル。標準実装比3.2倍の高速化を実現。Flash Attention 2との互換性あり。
★ 4,156 CUDA/C++ MIT
🌐
cortex-operator
Kubernetes Custom Resource定義を使ったMLワークロード管理ツール。GPUノードの自動プロビジョニングとモデルのブルー/グリーンデプロイを自動化。
★ 3,720 Go Apache 2.0
📊
neural-bench
日本語NLPモデルの標準ベンチマークスイート。JGLUE互換の評価フレームワークと、産業特化データセットによる評価セットを提供。
★ 2,893 Python CC BY 4.0
🔐
privacy-ml-toolkit
差分プライバシー、連合学習、秘密計算を統合したプライバシー保護ML開発ツールキット。個人情報保護法・GDPRへの準拠を支援。
★ 1,547 Python/Rust MIT

注目論文ハイライト

Neural Node Craft研究チームが発表した最新の研究成果。

Adaptive Sparse Attention for Ultra-Long Context Japanese Language Models
Tanaka K., Yamamoto S., Li W. et al. — NNC Research Lab

128kトークンのコンテキスト長を持つ日本語LLMのための適応型スパースアテンション機構を提案。メモリ使用量を従来比60%削減しつつ、精度劣化を最小限に抑制。

NeurIPS 2025 引用: 241回
Efficient Multi-Modal Fusion for Industrial Inspection: Vision and Sensor Data Integration
Sato R., Chen J., Watanabe M. — NNC / Kyoto University

製造ラインの画像センサーと振動・温度センサーデータを融合するマルチモーダルモデルを提案。異常検知精度99.2%を達成し、従来手法を8.3ポイント上回る。

ICLR 2026 引用: 178回
FedNNC: Communication-Efficient Federated Learning for Healthcare AI in Japan
Nakamura H., Ito T., Kim S. — NNC / UTokyo Medical School

日本の医療機関のプライバシー規制に準拠した連合学習フレームワーク。通信コストを従来比75%削減し、31病院との分散学習を実証。

ICML 2025 引用: 312回
全論文一覧を見る →

テクノロジースタック

Neural Node Craftのエンジニアが日々使用する技術スタックの全体像。

🐍PythonCore Language
🔥PyTorchDeep Learning
🌊TensorFlowDeep Learning
CUDAGPU Computing
KubernetesOrchestration
🐳DockerContainers
🌐KafkaStreaming
SparkData Processing
🐘PostgreSQLDatabase
🔴RedisCache/Queue
📊PrometheusMonitoring
📈GrafanaVisualization
🔧TerraformIaC
🔄ArgoCDGitOps
🦀RustSystems
🐹GoServices
🔵TypeScriptFrontend
⚗️MLflowMLOps
🔮RayDistributed
🛡VaultSecurity