株式会社 Qualiteg 設立のご挨拶

本日、株式会社 Qualiteg を設立いたしました。私たちの旅の始まりに際して、Qualiteg のミッションとビジョンについて、皆様にご紹介させていただきます。

Qualiteg のミッションは、世界中の人々のクリエイティビティを深化させることにあります。私たちは、クリエイティビティが社会の発展を牽引し、個々の成長を促す重要な要素であると確信しています。この信念のもと、Qualiteg は技術の力を活用して、人々が新たなアイデアを生み出し、創造性を引き出すための環境を提供することを目指しています。

私たちのビジョンは、人間の叡智を集結した人工超知能(Artificial Super Intelligence = ASI)の実現にあります。

歴史を振り返れば、産業革命をはじめとする技術革新が私たちにもたらした最大の価値は「時間」です。技術の進歩により生み出された余剰時間を使って、人々はクリエイティブな活動に更に多くの時間を割くことができるようになりました。ASIはこの流れを加速させ、産業革命やインターネット革命を遥かに超える影響をもたらすと予想されています。これにより、人々はクリエイティブな時間を取り戻すだけでなく、そのポテンシャルを最大限に発揮することが可能になると私たちは考えています。

woman in black top using Surface laptop
Photo by Christina @ wocintechchat.com / Unsplash

この大きなビジョンを実現するため、Qualiteg は大規模言語モデル(LLM)がASI実現の鍵となる技術であると考えています。私たちは、LLMの実行プラットフォームの提供、多様なプロジェクトの加速を支援するためのツールやサービスの提供、そしてこれらの取り組みを支えるコンサルティングサービスを通じて、世界初のASIを日本から発信するための基盤となることを目指しています。

私たちQualitegは、技術を通じて人々のクリエイティビティを広げ、社会の発展に貢献することを心から願っています。私たちのミッションとビジョンに共感し、支持してくださる皆様と共に、この壮大な旅を歩んでいけることを楽しみにしています。

株式会社 Qualiteg 代表取締役 三澤 智則

代表経歴

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モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

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こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

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Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

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こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code を使っていると、ツール呼び出しの XML(<invoke> や <parameter>)が画面にそのまま表示されたり、実際にはコマンドや PR 作成が実行されていないのに「完了しました」と報告されたりして、動作がおかしくなることがあります。 そして、その呼び水となる文字列 court や course や count が出現します 本稿では、 この現象(本稿では「XML露出」と呼びます)を実ログから解説し、検知と対策をまとめました。 ● ● ●  claude-code — bash➜ ~/qualiteg-project claude> プロジェクト配下のストレージ使用量を調査します。court<invoke name="Bash">

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AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

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ここ数年で、サイバーセキュリティをめぐる議論の前提は大きく変わりました。かつての中心は「いかに侵入を防ぐか」でしたが、いまは攻撃側も防御側も、ともにAIを使い始めています。攻撃が機械の速度で自動化・大規模化する一方、防御も人手だけでは追いつかない領域に入りつつあります。本記事では、公開されている市場データをもとに、AI時代のセキュリティ市場を「どこが伸び、どこが重なり、どこに注意すべきか」という観点から整理します。 「AIとセキュリティ」には三つの市場がある 最初に、用語を整理しておきます。「AIセキュリティ」とひとくくりにすると分かりにくいのですが、実際には少なくとも三つの異なるテーマが同時に進んでいます。 この三つの違いは、「誰がAIを使うのか」と「何を守るのか」で考えると分かりやすくなります。 第一は、防御側がAIを使う「AIで守る」領域です。 攻撃者がAIを使っているかどうかにかかわらず、企業やセキュリティ事業者がAIを利用して、サイバー攻撃やインシデントを検知・分析・阻止します。大量のログやアラートの分析、脅威の優先順位付け、異常の検知、初動対応の支援などは、すでに

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム
Claude Opus 4.8 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

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こんにちは! 2026年5月に、AnthropicからClaude Opus 4.8がリリースされました。 そして、2026年6月には Fable5 /Mythos5がリリースされました。 しかし都合により現在(2026/6/18)は利用できないため、実質 Claude Opus 4.8 が一般人がつかえるClaudeシリーズの最上位モデルということになります。 そこで、今回は長く付き合うことになるかもしれない Opus 4.8 について徹底解説したいとおもいます。 Opus4.8は従来の4.7の延長線上にあるアップデートですが、「ベンチマークが少し上がった」では片付けられない変化を含んでいます。 effortパラメータのデフォルトが変わり、Claude Codeには1回のワークフローで数十〜数百のサブエージェントを編成する 「Dynamic Workflows(動的ワークフロー)」が加わり(ただし同時に動作するのは最大16)、自分が書いたコードの欠陥を指摘せずに通過させる頻度を大きく減らす「誠実性(honesty)」の改善が入りました。 つまり、4.7時代に組んだ運用や

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