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2025年10月31日

AI技術開発を手掛ける株式会社Preferred Networksは、その革新的な取り組みで注目を集めています。同社は、深層学習などの最先端技術を駆使し、製造業や医療、バイオテクノロジーといった多岐にわたる分野での課題解決を目指しています。独自のアルゴリズム開発や、現実世界の問題解決に特化したAIソリューションの提供を通じて、産業界のデジタルトランスフォーメーションを力強く推進しています。特に、ロボット制御や素材科学、ライフサイエンス分野におけるAIの応用研究開発に注力しており、これまでにない技術的ブレークスルーを生み出すことが期待されています。国内外のパートナー企業との連携も深め、グローバルな視点での技術開発と社会実装を進めている点も特徴です。 Preferred Networks

Preferred Networks

2025年12月1日

本記事は2025年度PFN夏期インターンシップで、拡散モデルを用いた結晶構造生成手法に取り組まれた石井孝憲さんによる寄稿です。   はじめに 2025年度の夏季インターンシップ に参加させていただきました、東京 […] 投稿 拡散モデルを用いた結晶構造の対称性を考慮した条件付き生成 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2025年12月4日

本記事は、2025年夏季インターンシッププログラムで勤務された中島光人さんによる寄稿です。 はじめに 初めまして。2025年度の夏季インターンシップに参加した、東京大学情報理工学系研究科修士1年の中島光人と申します。

Preferred Networks

2025年12月8日

本記事は、PFNのインターンシップを経て現在はアルバイトとして勤務されている上田蒼一朗さんによる寄稿です。 はじめに Preferred Networks（以下PFN）ではKubernetesを用いた機械学習基盤の開発・ […] 投稿 Kubernetesスケジューラのベンチマークテスト は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2025年12月11日

本記事は、2025年夏季インターンシッププログラムで勤務された秋葉凌羽さんによる寄稿です。 はじめに 東京科学大学生命理工学院学士課程3年の秋葉凌羽と申します。PFN の2025年夏インターンシッププログラムに参加し、実 […] 投稿 エージェントワークフローを用いた生物学実験のプロトコルエラー検出 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2025年12月12日

本ブログ記事は、2025 年 PFN 夏期インターンで勤務された岡村悠真さんによる寄稿です。 背景 PFN では社内の計算基盤向けに独自のオブジェクトストレージの開発を進めています [1]。このオブジェクトストレージはま […] 投稿 社内オブジェクトストレージ向け FUSE デーモンの Rust による実装 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示さ…

Preferred Networks

2025年12月16日

はじめに Preferred Networks（以下、PFN）では2025年8月から、経済産業省および国立研究開発法人　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する、国内の生成AI基盤モデルの開発力強化を目的 […] 投稿 自律稼働デバイス向け高精度軽量VLM「PLaMo 2.1-8B-VL」─日本語VQA・Visual Grounding評価と翻訳 は Preferred…

Preferred Networks

2025年12月18日

Preferred Networks 2025 夏季インターンシップで用いた選考課題を GitHub 上で公開しました。 PFN […] 投稿 2025年 PFN夏季インターンシップの選考課題公開 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2025年12月26日

PFNリサーチャーの武本です。この投稿は2025年12月19日にCommunications Chemistry誌に出版された論文「Generalizable Compound–Protein Interaction P […] 投稿 Structure-Aware pLMを用いた化合物-タンパク質相互作用予測手法の開発 は Preferred Networks Tech Blog に…

Preferred Networks

2025年12月26日

背景 大規模言語モデル（LLM）の普及により、AIとの対話は身近なものになりました。一方で、特定の用途に特化した小規模なモデルをローカル環境で動かす試みも関心を集めています。 自分好みの喋り方などを言語モデルにさせるため […] 投稿 ノーコードで言語モデルの「学習」を体験できるMN-Core Playground / SLM Customizeの遊び方 は Preferred Net…

Preferred Networks

2026年1月8日

暗号資産ベンチャーファームのParadigmが支援するオープンソースAIスタートアップのNous Researchが、競争力のあるプログラミングモデルをリリースしました。

VentureBeat AI

2026年1月26日

はじめに 昨年、2025年12月16日にMN-Coreにまつわるイベント 「MN-Core Technology Conference 25」 を開催しました。お忙しい中、会場まで足を運んでくださった皆さま、本当にありが […] 投稿 MN-Core Technology Conference 25を開催しました。

Preferred Networks

2026年1月27日

タンパク質に低分子化合物が結合する強度 (Affinity )を高精度に予測する手法として、Free Energy Perturbation (FEP)があります。Preferred Networksは、このFEPに基づ […] 投稿 創薬DMTAサイクルの高速化！

Preferred Networks

2026年1月28日

本記事は、2025年夏季インターンシッププログラムに参加された堀口維里優さんによる寄稿です。今回はWebエージェントの性能改善に取り組んでいただきました。PFNでは自社開発のLLMであるPLaMo以外にも、このようなLL […] 投稿 知見の蓄積とリトライによるWebエージェントの性能改善 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年1月28日

はじめに 本日我々は、純国産生成AI基盤モデルPLaMoの最新バージョンであるPLaMo 2.2 Primeをリリースしました。PLaMo 2.2 Primeでは社内外からのフィードバックをもとに、事後学習データを追加す […] 投稿 PLaMo 2.2 Primeをリリースしました は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年1月29日

このたび Preferred Networks（PFN）では、社員が「一緒に話してみたい」と思う方を招いて交流する小規模イベント PFN Referral Connect を開催しました。 当日は社員・参加者あわせて17 […] 投稿 交流イベント PFN Referral Connectを初開催しました！

Preferred Networks

2026年2月12日

皆さん、こんにちは。エンジニアのいもす (@imos) です。 今日は、Kubernetes 上の Pod に対して 普段使っている OpenSSH クライアント（ssh / scp）からそのまま接続できるようにする C […] 投稿 Kubernetes Pod に手元の ssh/scp で接続できるツール「sshpod」を OSS で公開しました は Preferred Netwo…

Preferred Networks

2026年2月17日

MN-Core Compiler Core チームの諸戸です。 情報処理推進機構（IPA）が主催するセキュリティ・キャンプ2025ネクストにて『低レベル MN-Core プログラミング』という講座を担当いたしました。 今 […] 投稿 MN-Core2 Graph Compiler 自作入門 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年2月19日

この記事では、毎年行っている、PFNの社員が読んだ本の中から1年で一番良かった本を推薦する「今年一番面白かった本」という企画で紹介された本のまとめになります。 PFNでは毎週、社員が最近読んだ本を紹介する読書会というのを […] 投稿 2025年にPFN社員が読んだ面白かった本 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年2月19日

PerplexityとNotionが連携可能になりました。 これにより、Notionの情報をPerplexityで活用し、 より高度な情報収集・分析が可能になります。

Perplexity

2026年2月19日

AI検索エンジンPerplexityは、Appleユーザー向けの新たなサインイン方法を導入しました。これまで「Appleでサインイン」機能を利用する必要がありましたが、今後は「Apple ID」に設定されているメールアドレスのリレー機能を使用し、直接サインインできるようになります。 この機能により、ユーザーは自身のApple IDに紐づけられたプライベートなメールアドレスを直接共有することなく、Perplexityへのサインインが可能になります。Appleのリレー用メールアドレスは、サービスごとに異なるランダムな文字列のメールアドレスを生成し、元のメールアドレスへの転送を行うことで、プライバシー保護に役立ちます。今回のPerplexityの対応は、Appleユーザーの利便性とプライバシー保護を一層向上させるものと期待されます。 （Perplexity）

Perplexity

2026年2月20日

Preferred Networksでは大規模言語モデル (LLM) PLaMoの開発を継続して行っています。 LLMを開発するにあたってその能力を評価するベンチマークは非常に重要です。英語においては様々なベンチマークが […] 投稿 日本語の自然さを測る評価手法の検証 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年2月25日

はじめに Preferred Networksでは、大規模言語モデル「PLaMo」の開発を行っています。 PLaMoは開発サイクルにて様々なベンチマークによりその能力を評価していますが、今回はコード生成ベンチマークにてモ […] 投稿 コード生成ベンチマークのためのサンドボックス環境の開発 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年3月9日

この記事は、2025 年 PFN 夏期インターンで勤務された坂内理人さんによる寄稿です。 こんにちは、慶應義塾大学政策・メディア研究科修士１年の坂内理人（rihib）と申します。PFN 2025夏期国内インターンシップ7 […] 投稿 超高効率 AI 計算基盤向け Kubernetes スケジューラと kube-scheduler-evaluator の検討 は Preferred N…

Preferred Networks

2026年3月9日

データセクションはStability AIの創業初期段階から携わったScott Trowbridge氏をChief Business Officer（最高事業責任者）として採用することを発表した。 Trowbridge氏はStability AIでの経験を活かし、データセクションのAIインフラ事業の拡大と強化を推進する役割を担う。同社は生成AI分野での競争が激化する中、ビジネス戦略の強化と事業規模の拡大を重点課題としており、今回の人事異動はその一環と位置づけられる。 AIインフラはデータやコンピュートリソース、モデル開発などの基盤技術を支える領域であり、急速に発展するAI業界において戦略的に重要な位置を占めている。Trowbridge氏の参画により、同社はこの分野での競争力強化を図るとみられる。 (引用元：Stability AI)

Stability AI

2026年3月10日

はじめに こんにちは、Preferred Networksの森穂高です。普段はMaterials&DrugDiscovery事業本部のマテリアルリサーチグループでエンジニアリングマネージャをやっています。

Preferred Networks

2026年3月16日

 宇宙航空研究開発機構（JAXA）は、国際宇宙ステーション（ISS）の利用成果最大化に向けた日米協力枠組み（Japan-U.S. Open Platform Partnership Pro

JAXA

2026年3月19日

はじめに みなさん、こんにちは。PLaMo事後学習チームの今村です。我々は本日、国産生成AI基盤モデルPLaMo™︎の新たなフラグシップモデルPLaMo 3.0 Prime β版をリリースしました。現在、無償利用を前提に […] 投稿 PLaMo 3.0 Prime β版をリリースしました は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年3月23日

はじめに Preferred Networksの加藤です。AIプロダクト・ソリューションチーム所属で、AutoMLチームも兼務しています。PFNでは Preferred AI という生成AIを活用したプロダクト群を開発し […] 投稿 Optunaベースの内製フレームワーク × Work Suite: ユーザフィードバック駆動型プロンプト最適化を用いた新機能について は Preferr…

Preferred Networks

2026年3月27日

AI技術の進化が目覚ましい中、ビジネス領域での活用が注目されています。AIプラットフォームを提供するCohereは、企業が直面する具体的な課題をAIがどのように解決できるかについて、複数のユースケースを提示しています。 同社が紹介するソリューションは、業務効率化から顧客体験の向上まで多岐にわたります。例えば、大量のデータ分析をAIが代行することで、企業の意思決定を迅速化することが可能です。また、カスタマーサポートにおいては、AIチャットボットが顧客からの問い合わせに即座に対応することで、顧客満足度の向上とコスト削減の両立が期待できます。 これらのユースケースを通じて、AIが単なる技術的なツールではなく、企業の成長戦略において不可欠な要素となりつつあることが示されています。Cohereは、AIの導入を検討している企業に対し、その実践的な活用方法と可能性を具体的に提示し、ビジネスにおけるAI活用の促進を目指しています。 引用元: Cohere

Cohere