はじめに

全体像

Come on People by Yoshi Iida のサービス群がどんなもので、 何をしてくれて、何をしないのかを、このページで最初にご説明します。

ひとことで言うと

発明にもとづく分析エンジンを「現場の仕事の言葉」で使える、小さなサービスの集まりです。 ネットワークの守り、設備の見張り、半導体の歩留まり、金属や電池の設計、監査や保険のリスク分析など、 12 の分野に 32 のサービスがあります。

共通しているのは、どのサービスも「当たりづけ」＝優先順位づけを返すことです。 「ここから先に見るとよさそうです」という見立てをお渡しし、最終判断は必ず人が行います。

できること・しないこと

3つの提供の形

• 従量課金 API — プログラムからサービスを呼び出す窓口（API）を使い、使った分だけを記録します。→ 従量課金 API
• PoC 伴走 — お客様の実データでの共同評価。受け入れ基準を先に決めてから始めます。→ PoC の進め方
• 研究・教育は個別にご相談 — 大学・研究機関のご利用は用途と規模に応じて判断します。→ 研究・教育でのご利用

次に読むページ

• まず動きを見たい → はじめ方（3ステップ）
• 自分の業務に合うサービスを探したい → サービスの選び方
• データを渡すのが不安 → データの取り扱い

はじめに

はじめ方（3ステップ）

導入は「小さく確かめてから」が基本です。 いきなり契約やデータ提供をお願いすることはありません。

導入までの流れ

1. 合成データのデモを見る（無料・登録不要）

   各サービスの紹介ページに、合成データ（人工的に作った練習用データ）で動くデモがあります。 実データは一切不要で、どんな入力にどんな結果が返るかを確認できます。

2. フォームで相談する

   お問い合わせフォームから、検討中の用途をお知らせください。 サービス選びの段階でも「全般・未定」で構いません。進め方と受け入れ基準の叩き台をご提案します。

3. PoC または API 利用をはじめる

   実データでの共同評価（PoC）へ進むか、 開発チームがある場合は従量課金 API をそのまま試すこともできます。

準備しておくとスムーズなもの

• 解決したい業務の課題（例：検査の見逃しを減らしたい、監査の対象選定を速くしたい）
• 手元にあるデータの種類（例：振動センサーの記録、取引の一覧表）— この段階で中身を送る必要はありません
• 「これができたら成功」と言える条件のイメージ（あいまいでも大丈夫です。一緒に数値条項に落とし込みます）

はじめに

サービスの選び方

32 のサービスは 12 の分野に分かれています。 「どの分野の、どんな悩みか」から逆引きしてください。

分野の早見表

全 32 サービスの一覧と紹介ページへのリンクは 会社案内トップにあります。

バッジの意味

迷ったら

無理に選ぶ必要はありません。お問い合わせで業務の悩みをそのまま お書きください。「関心のあるサービス」欄は「全般・未定」のままで大丈夫です。

はじめに

研究について

私たちは、AIの学習を支える技術と、複雑なシステムの構造を 調べる技術を研究しています。

たとえば、AIが新しいことを学ぶときに、以前の学習内容をどの程度保てるかを測ったり、 保つための方法を開発したりします。また、システムの要素どうしのつながりを分析して、 注意すべき箇所や、対応を検討すべき箇所を見つける技術にも取り組んでいます。

そのために、機械学習だけでなく、グラフの解析や数理最適化など、対象に合った方法を 使います。すべてを一つの技術で解くのではなく、課題ごとに適切な方法を選びます。

何が確かめられて、何がまだ確かめられていないかを分けて説明することも、研究の重要な 部分だと考えています。現在はすべて合成データによる実証段階で、実際の運用での性能は 保証していません。

扱っている研究分野

対象や課題に応じて、次のような分野の手法を使っています。

どの分野の手法を、どの製品のどこで使っているかは 技術者向けの説明でお示しします。

自分たちがしないこと

私たちのサービスが返すのは、「先に見るべきものの順番」です。白黒の確定判定では ありません。

不正の認定、医療の診断、保険の引受や支払、監査の意見、設備の操業や保安の指示—— こうした最終判断は行いません。決めるのは人です。

安心のために

技術者向けの説明

手法とその使われ方、そして何が確かめられていないかを、技術的な 関心をお持ちの方向けにまとめています。英語を併記しています。

学術上の位置づけ / Where this work sits

新しい定理は主張しません。ここにあるのは、離散幾何・代数的位相幾何・データ駆動の 力学系・数理最適化といった確立した分野の手法を、応用領域向けに工学的に実装し直した ものです。分野をまたいで共通しているのは開発のやり方——共通の中核と、案件ごとの 薄い接続部——であって、単一の統一理論ではありません。中核どうしはコードを共有して いません。

We do not claim a new theorem. These engines are engineering re-implementations of established results in discrete geometry, algebraic topology, data-driven dynamical systems and mathematical optimisation, specialised to application domains through thin adapters. What generalises is the development pattern — a shared core plus thin per-domain adapters — not a single unifying theory. The cores share no code.

手法と、その使われ方

学習を使う箇所と使わない箇所を分けて書いています。大半は学習を伴わない決定論的な 計算です。同じ入力なら同じ結果になり、種（乱数の初期値）を固定した回帰テストで挙動を 固定しています。

We separate what learns from what does not. Most of the stack is deterministic: the same input yields the same output, and behaviour is pinned by seeded regression tests.

該当しないもの / What this is not

環境の動きを学習した予測モデルを持ち、それを使って計画を立てる仕組み——いわゆる 世界モデル——ではありません。方策も、価値関数も、木探索も、学習された潜在遷移モデルも 含みません。

This is not a world model. Nothing here learns environment dynamics for planning: there is no policy, no value function, no tree search, and no learned latent transition model.

量子計算機は使っていません。組合せ最適化は古典計算機上の焼きなましで解いています。

No quantum hardware is used. Combinatorial optimisation is solved by simulated annealing on classical hardware.

評価の姿勢 / Evaluation posture

比較評価は、未使用の種を開ける前に評価規則を登録してから行います。否定的な結果も そのまま保存します。

現に、あるサービスは自ら登録した基準に対して不合格と記録されています。単純な 比較方式に勝てなかったという結果で、その記録は見栄えのために書き換えていません。 書き換えを禁止する自動テストで固定しています。

Comparative evaluations are pre-registered before unsealing held-out seeds, and negative results are kept unchanged. One service is currently recorded as failing its own pre-registered criteria; that record is pinned by a regression test so it cannot be quietly revised. Keeping negative results is evidence of honest process, not evidence that the method works. We do not present the former as the latter.

なお、この事前登録の仕組みを備えているのは一部の製品です。全製品に同じ規律が 適用されているわけではありません。

This pre-registration discipline covers some, not all, of the portfolio.

記録の検証 / Record integrity

利用の記録は連鎖するハッシュで保護し、使用量のレシートと請求書には電子署名を付けて います。お客様の手元で、その書面が発行後に書き換えられていないことを確認できます。

確認できないことも書いておきます。発行者が当方本人であることは、当方から別途お渡しする 公開鍵と照合していただかない限り確認できません。使用量の値そのものの正しさ、および 解析結果の正しさも、この署名は示しません（解析結果は署名の対象に含まれません）。

Usage records are hash-chained and receipts are signed. What this proves is document integrity after issuance — not issuer authenticity (unless you pin our public key out of band), not the correctness of the metered quantity, and not the correctness of the analysis result (results are not in the signed payload).

利用ガイド

従量課金 API

開発チームのあるお客様向けに、各サービスは HTTP の API として利用できます。 使った分だけが記録され、その記録はお客様側でいつでも検証できます。

利用の流れ

1. API キーの発行

   お問い合わせいただいた後、サービスごとに API キーを発行します。 キーは発行時に一度だけ表示されます。安全な場所に保管し、第三者と共有しないでください。

2. リクエストの送信

   分析したいデータを HTTP で送ると、結果（当たりづけ）が返ります。 HTTP が使える環境なら、プログラミング言語は問いません。具体的なエンドポイントと入出力の形式は、 各サービスの開発者向けページ（「本番候補」バッジのあるサービス）に掲載しています。

3. 使用量の確認

   すべての応答に、その呼び出しで消費した使用量を示すヘッダが付きます。 月次では署名付きレシート（改ざんできない形式の利用明細）を発行します。

課金の透明性

「使った分だけ」を信じてもらうのではなく、検証できるようにしています。

• 使用量ヘッダ — 応答 1 件ごとに消費量が明示されます。お客様側で集計すれば、当方の記録と突き合わせできます。
• 署名付きレシート — 利用明細には電子署名が付いており、後から書き換えられていないことを確認できます。
• 無償枠つき — 合成データのデモと API の無償枠は無償です。課金は無償枠を超えた分から発生し、正式な料金は契約時に定めます。

SDK（開発キット）

一部の分野では、API を呼び出しやすくする Python パッケージも提供しています。 必要かどうかも含めて、お問い合わせ時にご相談ください。

利用ガイド

PoC（共同評価）の進め方

PoC は「お客様の実データで、本当に役に立つかを一緒に確かめる」取り組みです。 当方の PoC には、はっきりした特徴が 2 つあります。

特徴 1：受け入れ基準を先に合意する

始める前に「これができたら成功」という数値条項を合意します。 例えば「上位 1 割の当たりづけの中に、既知の問題の 8 割以上が含まれること」のような形です。

• 終わってから「良かった気がする／しない」で揉めません
• 基準に届かなければ、その結果もそのままお伝えします
• 基準づくり自体もお手伝いします（業務の言葉から一緒に数値へ落とします）

特徴 2：データはお客様の環境で仮名化してから

個人情報や営業機密に触れる分野では、お客様の環境で実行する仮名化ツールを提供します。 名前や取引先名などを記号に置き換えてから送っていただく方式で、 元に戻すための対応表はお客様だけが保持します。当方は再識別を試みません。

標準的な流れ

1. 相談・課題の整理

   業務の悩みと手元のデータの種類を伺います（この段階でデータは不要）。

2. 受け入れ基準の合意

   成功条件を数値条項にして、期間・費用・データの扱いとあわせて書面で確認します。

3. データ準備

   分析に使う列だけを抽出し、必要に応じて仮名化ツールで加工していただきます。

4. 実行と評価

   多くのサービスでは 1 コマンドで再現できる検証キットを使い、お客様側でも同じ結果を確認できます。

5. 報告と判断

   基準に対する合否と根拠を日英のレポートでお渡しします。次に進むかどうかはお客様の判断です。

利用ガイド

研究・教育でのご利用

大学・研究機関の研究・教育目的のご利用は、用途と規模に応じて個別にご相談を承ります。官公庁・自治体・独立行政法人など政府系のご利用は有償となります（共同評価は 300 万円（税別）から）。

対象

• 大学・高専などの教育機関に所属する研究者・学生の方
• 大学・公的研究機関の方（官公庁・自治体など政府系のご利用は有償です）
• 目的が研究・教育・評価であること（営利サービスへの組み込みは対象外）

使い方

1. まず合成データデモを試す

   登録不要でご覧いただけます。講義や輪読の素材にもどうぞ。

2. フォームでご連絡

   ご所属と研究・教育での用途をお問い合わせからお知らせください。用途と規模を確認し、提供条件をご案内します（無償提供を含め、個別に判断します）。

お願い

• 成果を公表される場合は、サービス名の記載をお願いすることがあります（事前にご相談ください）
• 提供条件は用途・規模に応じて個別にご案内します。無償提供を含む場合も個別に判断します。研究の規模が大きい場合もまずはご相談ください

安心のために

正直ラベルについて

すべてのサービスのページに「正直ラベル」という同じ約束を掲示しています。 これは、できないことをできると言わないための仕組みです。

正直ラベルの中身

• 現時点で合成データによる技術実証（PoC）です — 実データ・実運用での性能を保証しません。
• 既存手法への一般的な優位性（SOTA）を主張しません — 「世界最高精度」のような宣伝はしません。効果は個別の PoC で、お客様のデータに対して確かめます。
• 確定判定を行いません — 不正の認定、医療診断、保険の引受・支払、監査意見、操業・保安の指示などは行わず、最終判断は必ず人に委ねます。
• 機能安全等の認証は取得していません — 人命や重大な安全に直結する用途への組み込みはお受けしていません。
• 無償枠つきの実課金です — 合成データのデモと API の無償枠は無償。課金は無償枠を超えた分から発生します。

なぜこうしているのか

分析サービスは「すごそうに見せる」ことが簡単な商品です。だからこそ、 何ができて何ができないかを最初に書き切ることが、長くお付き合いいただくための最短の道だと考えています。 PoC の受け入れ基準を先に合意するのも同じ理由です。

安心のために

データの取り扱い

「データを渡すのが不安」は当然の感覚です。 その不安を前提に、受け取り方・守り方・消し方を設計しています。

4つの原則

仮名化のイメージ

例えば取引データなら、「株式会社◯◯」を C-0417 のような記号に置き換えてから送っていただきます。 分析は記号のまま行えるので、当方は実名を知らないまま当たりづけを返せます。 返ってきた結果の C-0417 が誰なのかは、お客様の手元の対応表だけが知っています。

法令上の位置づけ

委託・仮名加工情報等の法令上の整理は、契約時に個別に取り決めます。 お客様側の社内規程・監査要件に合わせた調整もご相談ください。

安心のために

セキュリティへの考え方

預からないことが最大の防御、という方針です。 その上で、預かるものは最小限にし、検証できる形で扱います。

基本方針

• そもそも預からない — デモは合成データのみ。PoC でも分析に使う列だけ・仮名化してから、が基本です。
• キーの管理 — API キーは発行時に一度だけ表示し、当方側では復元できない形で保管します。漏えい時は即時無効化・再発行します。
• 通信の保護 — API との通信は暗号化された経路（HTTPS）で行います。
• 記録の検証可能性 — 課金や利用の記録は署名付きで発行し、後からの改ざんがないことをお客様側で確認できます。

お客様にお願いしたいこと

• API キーをコードやチャットに貼らない（環境変数などで管理する）
• 仮名化の対応表・鍵を当方に送らない（お客様だけが持つ設計です）
• 不審な挙動・なりすましの疑いがあれば、確認前でもすぐご連絡ください

サポート

よくある質問（FAQ）

お問い合わせの多い質問をまとめました。 ここにない疑問はフォームからお気軽にどうぞ。

会社と研究について

料金・契約

サービス選び

データ・セキュリティ

結果の使い方

技術・導入

その他

サポート

用語集

このドキュメントと各サービスのページで使っている言葉の説明です。

当たりづけPRIORITIZATION

大量の候補の中から「先に見るべきもの」の優先順位をつけること。当方のサービスが返すのはこれであり、白黒の確定判定ではありません。

合成データSYNTHETIC DATA

実在の人や取引を含まない、人工的に作った練習用データ。デモはすべて合成データで動くため、見るだけなら何も預ける必要がありません。

PoC（技術実証・共同評価）PROOF OF CONCEPT

本格導入の前に、小さく「本当に役に立つか」を確かめる取り組み。当方では受け入れ基準を先に合意してから行います。

受け入れ基準ACCEPTANCE CRITERIA

「これができたら成功」を数値で表した条件。PoC の開始前に書面で合意し、終了時はこの基準で合否を判定します。

仮名化PSEUDONYMIZATION

名前や取引先名などを記号に置き換えること。お客様の環境で行い、元に戻す対応表はお客様だけが持ちます。

従量課金PAY AS YOU GO

使った分だけ支払う方式。月額固定ではなく、呼び出しごとの使用量が記録されます（無償枠を超えた分から課金）。

署名付きレシートSIGNED RECEIPT

電子署名の付いた利用明細。後から書き換えられていないことを、お客様側で数学的に確認できます。

正直ラベルHONESTY LABEL

「合成データによる実証段階である」「確定判定はしない」など、できないことを先に明記した全サービス共通の掲示。

検証キットVERIFICATION KIT

お客様のデータで PoC の結果を 1 コマンドで再現できるツール一式。「PoC 実演」バッジのサービスに同梱されています。

API / API キーAPI KEY

API はプログラムからサービスを呼び出す窓口、API キーはその利用者を識別する合鍵。キーはパスワードと同様に管理してください。

サポート

お問い合わせ

PoC・共同評価・API 利用・研究・教育利用・取材のご相談は、 会社案内トップのフォームからお寄せください。

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書いていただきたいこと

• お名前・ご所属（会社・組織）
• 返信先のメールアドレス
• 関心のあるサービス（未定なら「全般・未定」で OK）
• ご相談内容 — 業務の悩みや検討中の用途を、普段の言葉のままで

内容によりお返事に数日いただくことがあります。 いただいた情報はお問い合わせへの対応にのみ使用します。

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屋号: Come on People by Yoshi Iida（代表: 飯田佳宏）／ 〒106-0041 東京都港区麻布台3-2-14 ／ 03-6441-0622 ／ info@tensors.cloud

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