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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

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4月3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-VL」 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年4月9日

本記事は、2025年度PFN夏季インターンシップで勤務された山野亮介さんによる寄稿です。 はじめに こんにちは。2025年度夏季インターンに参加させていただいた、東京大学情報理工学系研究科修士1年（当時）の山野亮介です。 […] 投稿 GLSL on MN-Core 2 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年5月30日

フィジカルメディアのリリースには、2024年のテレビ放映版から削除されたトラックが含まれている。

Rolling Stone

2026年5月30日

ケイデンスのメモリおよびインターフェースIP、NVIDIA NVLink-C2C、ならびにエージェント型AIに最適化されたGPUアクセラレーションEDA/SDAフローを、Samsung Foundry第2世代2nmプロセスで展開する複数年契約を締...

PR TIMES

2026年6月1日

Preferred Networksはトヨタ未来創生センターと新たな共同研究契約を締結した。両者は自社開発のAI半導体「MN-Core Lシリーズ」を活用し、フィジカルAイ（物理空間で動作するAI技術）の高速化を目指す。 フィジカルAIは、ロボットや自動運転システムなど、現実世界で動作するAI技術の総称。これまで処理速度が課題とされてきたが、MN-Core Lシリーズの導入により、リアルタイム処理性能の向上が期待される。 トヨタグループの研究開発拠点である未来創生センターとの協業により、両社の技術的知見を融合させることで、より効率的なAI実装が可能になると見込まれている。この共同研究は、次世代のロボット技術や自動運転システムの実用化加速につながる可能性がある。 (Preferred Networks)

Preferred Networks

2026年6月1日

Preferred Networks（PFN）はトヨタ未来創生センターと協力し、フィジカルAIの高速化に関する共同研究を開始した。 本研究では、PFNが開発したAI半導体「MN-Core Lシリーズ」を活用する。ロボットや自動運転システムといった物理世界で動作するAIシステムの処理性能を向上させることが狙いだ。 従来、フィジカルAIは複雑な計算処理に時間がかかり、実装の課題となっていた。専用設計の半導体と両社の技術知見を組み合わせることで、リアルタイム処理の実現に期待が集まる。 両機関は各分野での強みを生かし、ハードウェアとソフトウェアの最適化を進める方針。成果は製造業やモビリティ分野での次世代AI応用につながる可能性がある。 （引用元：Preferred Networks）

2026年6月1日

LGエレクトロニクスの株価は今年4倍に上昇した。投資家は、由緒あるこの韓国家電メーカーのロボティクス分野への転換を高く評価している。

Bloomberg

2026年6月2日

Industry 4.0がサイバーフィジカルシステム(CPS)の製造への統合を加速させる中、堅牢な異常検知はプロセスの安全性と セキュリティを確保するために重要となっています。現在のデータ駆動型アプローチは、すべての正常データを集約して学習する「製品非依存」またはグローバルモデルを採用しています。

arXiv cs.AI

2026年6月2日

三菱重工業とPreferred Networks（PFN）は、日本の産業基盤を支えるミッションクリティカル領域での利用を目指した、国産AI技術の共同開発に向けた業務提携を発表しました。 両社は、高度な信頼性と安全性が求められる分野において、競争力のあるAIソリューションの実現を目指します。三菱重工が持つ、システムインテグレーションや過酷な環境下での運用ノウハウと、PFNが強みとする深層学習をはじめとする最先端のAI技術を融合させることで、新たな技術開発を加速させます。 この提携は、国内外でのAI技術開発競争が激化する中、日本独自の高機能・高信頼性AIの開発を推進し、防衛、インフラ、製造業といった重要分野での活用拡大に貢献することが期待されます。 Preferred Networks

Preferred Networks

2026年6月3日

本稿はKDDIが運営するサイト「MUGENLABO Magazine」に掲載された記事からの転載 2月25日、東京・コングレスクエア日本橋で開催された「Open Innovation Summit by KDDI ∞ L […]

THE BRIDGE

2026年6月3日

6月1日、ソフトバンクグループ（SBG）は株式時価総額でトヨタ自動車を上回り、国内首位に立った。背景には米オープンAIへの出資をはじめとする、AI領域に“総賭け”してきた戦略がある。

東洋経済オンライン

2026年6月4日

Turing(チューリング)は、SUBARUおよびデンソーと共同で、車載End-to-End(E2E)自動運転システムとフィジカル基盤モデルの共同研究を開始する。 共同研究では、車載E2E自動運転シ

Yahoo!ニュース IT

2026年6月5日

半導体大手NXPのCEOは、COMPUTEX 2026の基調講演で、フィジカルAIの難題として、人間の神経系に似た物理的なAIアーキテクチャを構築する方法をスピーチしました。

Business Insider Japan

2026年6月5日

フィジカルAIのための包括的なソリューションを提供 　GlobalFoundries（GF）は2026年6月、シノプシスのARCプロセッサIP（Intellectual Property）ソリューシ

Yahoo!ニュース IT

2026年6月5日

【モンテレイ（メキシコ）4日（日本時間5日）＝佐藤成】サッカー日本代表がFIFAワールドカップ（W杯）北中米大会に向けた事前合宿の2日目に臨んだ。 　当初予定されていた施設のピッチコンディションが

Yahoo!ニュース スポーツ

2026年6月8日

NVIDIAとDoosanグループが、物理世界に対応するAI技術とデータセンター向けインフラの開発で協力を深めることが発表された。 両社の提携では、NVIDIAの高速計算プラットフォームとDoosanが培った産業自動化及び電子材料に関する技術的蓄積を活かす予定。ロボティクス、製造工程の自動化、電力供給システムといった複数の産業領域が連携の対象となる見込みだ。 この協力体制により、従来のデジタル環境での処理にとどまらず、現実の生産現場や施設運営でAI技術をより効果的に導入できる環境の整備が進むと考えられる。産業用ロボットの判断能力向上や製造ラインの効率化など、実務レベルでの応用が期待されている。 Doosanグループは多角的な事業展開で知られており、今回の提携を通じてグローバルなテクノロジー企業との協働による競争力強化を図るものと見られる。 （NVIDIA Blog）

NVIDIA Blog

2026年6月8日

「日本人はフィジカルが弱い」。日本サッカー界で何十年も繰り返されてきた言葉だ。世界との差を語るとき、その原因は体格や筋力に求められ、国際舞台で敗れるたびに「やはりフィジカル不足だった」と総括されてきた

Yahoo!ニュース スポーツ

2026年6月8日

NVIDIAとLGグループは共同でAIファクトリーの構築を発表した。この施設は、ロボティクスや自動運転技術、データセンター関連の次世代AI事業を加速させることを目的としている。 AIファクトリーでは、LGグループがAIベースのアプリケーション開発に必要な高速演算インフラを活用できる環境が整備される。具体的には、アプリケーションの学習、シミュレーション、検証、そして実運用へのデプロイメントを支援するプラットフォームとなるほか、GPUクラウドサービスも提供される予定だ。 両社の提携により、物理世界で動作するフィジカルAI技術の開発が促進されるとみられている。このような大規模なインフラ整備は、自動運転やロボティクス分野における実用化を加速させる可能性を秘めている。 (引用元：NVIDIA Blog)

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