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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ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/  Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

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こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 2026年6月9日、Anthropicから Claude Fable 5(フェイブル5)と Claude Mythos 5(ミュトス5)が発表されました。 この記事では、 Fable 5 とは何か、Mythos 5 と何が違うのか、 Claude Code やAIエージェントを実務で使う立場から見て何が変わるのか を整理します。当社ブログを読んでくださっている方は、4月の「強すぎて出せないモデル "Mythos"」や「Mythosレベルのオープンモデルはいつ出るのか」でも触れた、あの Mythosクラスの一般公開版がついに来た、という話でもあります。 この記事でわかること * Fable 5 と Mythos 5 は「同じ基盤モデルだが、安全装置の有無が違う」こと * 高リスク領域では応答が Opus 4.

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Claude Codeで正規の運用作業が「Usage Policy違反」になる理由 ── リアルタイム・サイバーセーフガードの誤検知と対処法

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こんにちは! 今日は、Claude Code を使っていると突然出てくる「Usage Policy違反」エラー いわゆる リアルタイム・サイバーセーフガードの誤検知(false positive) について、その傾向と対処法を詳しく解説します! 自社サーバへのデプロイ作業中や、ごく普通のインフラ運用の最中に、こんなメッセージが出て手が止まった経験はありませんか? API Error: Claude Code is unable to respond to this request, which appears to violate our Usage Policy. This request triggered cyber-related safeguards. やっていたのは、自分のサーバー への SSH デプロイと、自社リポジトリへのコミット指示だけ。 攻撃的な操作は何ひとつ含まれていないはずなのに、ブロックされてしまう… そんな状況に心当たりのある方は、

By Qualiteg プロダクト開発部
個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

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こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報(PII)や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall(再現率)が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに:「Recall 0.95

By Qualiteg 研究部
一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

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こんにちは! 本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします! 「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」 生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。 しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。 「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」 「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」 「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。 これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam(ベストラム) が掲げるテーマです。 今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。 たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで 動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。 「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」 これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します

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