Alerta

システム

Absstract of: JP2026118577A

【課題】実施形態に係るシステムは、工場内のデータ処理作業を効率化し、作業手順を最適化することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、提案部と、処理部と、効率化部とを備える。提案部は、ロボットが各ステーションでのデータ処理作業を効率的に進められるよう提案・サポートする。処理部は、ロボットが製品の検査データを収集し、ＡＩエージェントが関数を提案してデータを処理する。効率化部は、ロボットが作業手順を総合的に見て効率化・アップデートを行い、作業の効率化を図る。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118148A

【課題】実施形態に係るシステムは、求人プラットフォームやソーシャルメディア上での違法な活動を特定し、適切な通知や警告を行うことを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、監視部と、特定部と、通知部と、警告部とを備える。監視部は、求人プラットフォームやソーシャルメディアを監視する。特定部は、監視部によって監視されたデータを解析し、違法な活動を特定する。通知部は、特定部によって特定された違法な活動に基づいて、プラットフォーム管理者や関係当局に通知する。警告部は、特定部によって特定された違法な活動に基づいて、求職者に警告メッセージを表示する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118772A

【課題】実施形態に係るシステムは、スマートシティにおける行政サービスや都市管理の業務を効率的に自動化することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、深層学習部と、抽出部と、構築部と、最適化部と、統合部と、運用部とを備える。深層学習部は、スマートシティにおける行政サービスや都市管理の業務フローをＡＩに深層学習させる。抽出部は、深層学習部によって深層学習された業務フローからＡＩ対応可能な業務を抽出する。構築部は、抽出部によって抽出された業務に対してスマートシティ向けテンプレートを用いてＡＩエージェントを構築する。最適化部は、構築部によって構築されたＡＩエージェントをリアルタイムフィードバック機能や自動テスト機能で最適化する。統合部は、最適化部によって最適化されたＡＩエージェントを既存APIと統合する。運用部は、統合部によって統合されたＡＩエージェントをクラウド基盤で運用する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118159A

【課題】実施形態に係るシステムは、医療データの管理と処理を効率化し、正確な医療コードを自動的に割り当てることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、受信部と、解析部と、割り当て部と、登録部と、学習部とを備える。受信部は、データセンターにおける医療データを受信する。解析部は、受信部によって受信された医療データを解析する。割り当て部は、解析部によって解析されたデータに基づいて医療コードを割り当てる。登録部は、割り当て部によって割り当てられた医療コードをデータベースに登録する。学習部は、定期的に学習を行う。【選択図】図１

Quantum-Assisted Preconditioning of Optimization Problems

Absstract of: US20260203634A1

0000 In a general aspect, quantum-assisted preconditioning of optimization problems is described. In some cases, preconditioning an initial optimization problem includes causing a quantum computing resource to execute a quantum-based algorithm corresponding to the initial optimization problem. Quantum results are obtained based on the execution of the quantum-based algorithm; the quantum results are indicative of one or more solutions to the initial optimization problem as determined by the quantum-based algorithm. Based on the quantum results, a preconditioned optimization problem is generated; the preconditioned optimization problem includes elements indicative of correlations between variables associated with the initial optimization problem. Preconditioned problem results are obtained based on an execution of a solver on the preconditioned optimization problem. The preconditioned problem results may be returned as the output of the initial optimization problem.

COMPUTATIONALLY GUIDED DESIGN AND FABRICATION OF SPIN-DEFECT SYSTEMS FOR QUANTUM TECHNOLOGIES

Absstract of: US20260206541A1

0000 A coherence model predicts the coherence time of one spin qubit based on decoherence caused by a surrounding spin bath. This coherence model, which is constructed by performing cluster correlation expansion calculations of spin-bath-induced decoherence, includes a library of coherence time distributions over a parameter-space range. Using this library, maximum likelihood estimation is then performed on a set of experimental data, enabling the density of the spin bath and the dimensionality of the spin qubits to be determined, given certain geometrical constraints. Rather than relying on assumptions that average over interactions between bath spins and central qubit spins, the present embodiments simulate the dynamics of the entire interacting spin bath, producing a quantum mechanical characterization technique for quantum applications that can be incorporated into a feedforward synthesis loop.

システム

Absstract of: JP2026118228A

【課題】実施形態に係るシステムは、工場ロボットの製造プロセスにおけるエラー原因を解析し、必要なデータを自動で収集し、再トレーニングを行うことを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、解析部と、収集部と、トレーニング部と、統合部とを備える。解析部は、工場ロボットにおける製造プロセスのエラー原因を解析する。収集部は、解析部によって特定された必要なデータをネットやセンサから自動で収集する。トレーニング部は、収集部によって収集されたデータを基に再トレーニングを行う。統合部は、トレーニング部によって再トレーニングされたＡＩを他の分析ツールや製造管理システムと統合する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118372A

【課題】実施形態に係るシステムは、法人のセキュリティニーズに応じた迅速かつ的確な解決策を提供することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、学習部と、提供部と、回答部と、診断部とを備える。学習部は、セキュリティ専門家の知識を深層学習させる。提供部は、学習部によって学習された知識に基づいて法人のセキュリティニーズに応じた解決策を提供する。回答部は、法人からのセキュリティに関する質問に対してリアルタイムで回答する。診断部は、定期的にセキュリティ診断を実施し、脆弱性を早期に発見して対策を講じる。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117479A

【課題】実施形態に係るシステムは、企業のニュースやSNS動向を監視し、潜在的なリスクを特定して対策を提案することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、監視部と、提案部と、可視化部と、支援部と、学習部とを備える。監視部は、企業のニュースやSNS動向を監視する。提案部は、監視部によって特定されたリスクに基づいて対策を提案する。可視化部は、リスク情報や対策進捗を可視化する。支援部は、リスクの発生タイミングや対応先を逃さず支援する。学習部は、ＡＩが継続的に学習する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117547A

【課題】実施形態に係るシステムは、地域の安全レベルを評価し、不審者を早期に発見することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、取得部と、分析部と、提供部と、発見部とを備える。取得部は、人流や顔認識、時間帯などの情報を取得する。分析部は、取得部によって取得された情報を分析し、その地域の安全レベルを評価する。提供部は、分析部によって得られた評価結果を警察や学校などの組織に提供する。発見部は、分析部によって不審者を早期に発見し、警察に通報する。【選択図】図１

QUANTUM CIRCUIT TRANSFORMATION METHOD AND INFORMATION PROCESSING APPARATUS

Absstract of: US20260203623A1

0000 A quantum circuit includes a rotation gate representing a gate operation for an arbitrary rotation that rotates a state of a qubit to be operated about an axis different from the coordinate axes. An information processing apparatus transforms the rotation gate for the arbitrary rotation into a sub-circuit that performs a rotation gate operation in which a rotation about a Z-axis is insufficient by a predetermined angle relative to the arbitrary rotation. The information processing apparatus changes, in the quantum circuit, a gate operation of one or a plurality of quantum gates following the rotation gate, which acts on the qubit to be operated, to a gate operation that performs an additional rotation about the Z-axis by the predetermined angle.

システム

Absstract of: JP2026118342A

【課題】実施形態に係るシステムは、膨大な情報を効率的に管理・活用し、情報の重複を避け、正確性を保証することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、学習部と、視覚化部と、要約部と、ファクトチェック部と、重複回避部と、連携部とを備える。学習部は、ユーザの情報収集パターンを学習し、ダウンロードされた資料やWEB情報、ニュース、セミナー内容をすべて自動で分類し、タグを付ける。視覚化部は、学習部によって分類された情報を視覚化し、ユーザが必要な情報を瞬時に判別できるようにする。要約部は、インターネット検索を通じて取得した情報を要約し、重要なポイントをピックアップし、ユーザが指定した情報を保存する独自のデータベースを構築する。ファクトチェック部は、生成ＡＩが自動でファクトチェックを実施し、出典を明確にする。重複回避部は、データセンター内での情報の重複を避け、効率的な情報活用が可能になる。連携部は、オンラインとオフラインの情報を統合的に管理するために、検索サービスとの連携を行う。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118423A

【課題】実施形態に係るシステムは、子供の学習進捗をリアルタイムでモニタリングし、パーソナライズされた学習プランを提供することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、モニタリング部と、収集部と、作成部と、フィードバック部とを備える。モニタリング部は、子供の学習進捗をリアルタイムでモニタリングする。収集部は、モニタリング部によって収集されたデータを収集する。作成部は、収集部によって収集されたデータに基づいてパーソナライズされた学習プランを作成する。フィードバック部は、作成部によって作成された学習プランを親と教師に提供する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117633A

【課題】実施形態に係るシステムは、各組織が保有するデータを集約し、信頼性の高いＡＩモデルを構築して業務に活用することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、生成部と、適用部と、提供部と、活用部とを備える。収集部は、データセンターに各組織の保有データを集約する。生成部は、収集部によって集約されたデータに基づいて信頼性の高い学習データを生成する。適用部は、生成部によって生成された学習データをＡＩモデルに適用する。提供部は、適用部によって生成されたＡＩモデルを各組織に提供する。活用部は、提供部によって提供されたＡＩモデルを各組織の業務に活用する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117628A

【課題】実施形態に係るシステムは、回答者の深い洞察を引き出し、広告キャンペーンのターゲティング精度を向上させることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、アンケート部と、調整部と、フォローアップ部と、分析部と、ターゲティング部とを備える。アンケート部は、ユーザの回答を受け付ける。調整部は、アンケート部によって受け付けられた回答に基づいて質問を調整する。フォローアップ部は、調整部によって調整された質問に基づいてフォローアップ質問を行う。分析部は、フォローアップ部によって収集されたデータを分析する。ターゲティング部は、分析部によって得られた分析結果に基づいて広告キャンペーンのターゲティングを行う。【選択図】図１

CONTROL SYSTEM AND METHOD FOR HYBRID HPC-QPU ORCHESTRATION

Absstract of: WO2026150286A1

Disclosed are a computer-implemented method and a computer-implemented system for orchestrating hybrid quantum-classical execution between high-performance computing (HPC) infrastructure and one or more quantum processors (QPU). An orchestration module breaks down a work flow into subtasks and, for each subtask, compiles multiresource HPC and QPU processing telemetrics, normalises same to a canonical vector and evaluates proposed plans under hard budget constraints (time, executions, cost and/or depth). The system automatically selects an execution resource (HPC or QPU) and, when executed in an QPU, applies tiered error mitigation and verifies the result using an acceptance gate. In the event of rejection, the system executes a deterministic recovery policy with retry, execution resource switching and/or backup routing to HPC. An auditable record of decisions and metrics is generated for traceability and feedback.

システム

Absstract of: JP2026118018A

【課題】実施形態に係るシステムは、スマートシティのネットワークを効率的に運用し、自己最適化と自動調整を実現することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、前処理部と、トレーニング部と、監視部と、フィードバック部と、最適化部と、改善部とを備える。収集部は、スマートシティにおけるパフォーマンスデータやトラフィックデータを収集する。前処理部は、収集部によって収集されたデータを前処理する。トレーニング部は、前処理部によって前処理されたデータを使用して生成ＡＩをトレーニングする。監視部は、トレーニング部によってトレーニングされた生成ＡＩを使用してネットワークを監視する。フィードバック部は、監視部によって監視されたデータに基づいてフィードバックループを構築する。最適化部は、フィードバック部によって得られたフィードバックに基づいてネットワークデバイスの自己最適化や自動調整を行う。改善部は、最適化部によって得られたデータに基づいてＡＩのモデルを改善する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117566A

【課題】実施形態に係るシステムは、データセンターにおける生成ＡＩエージェントの性能を最大化するためのナレッジ基盤を構築することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、抽出部と、モデル化部と、階層化部と、最適化部とを備える。抽出部は、ドキュメントやログデータからエンティティを自動抽出する。モデル化部は、抽出部によって抽出されたエンティティの関係性をモデル化してネットワーク化する。階層化部は、モデル化部によってモデル化されたエンティティの重要度に応じた階層化や重み付けを行う。最適化部は、階層化部によって階層化や重み付けされたデータを最適化する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117390A

【課題】実施形態に係るシステムは、シニア世代がスマホを安心して利用できるようにサポートすることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、受付部と、対応部と、フィルタリング部と、分類部と、学習部とを備える。受付部は、シニア世代のスマホユーザからの音声入力を受け付ける。対応部は、受付部によって受付られた音声入力に基づいてスマホ操作に関する疑問や問題に即座に対応する。フィルタリング部は、スパムやフェイクメールをフィルタリングする。分類部は、重要なメールを自動で分類する。学習部は、シニアのスマホ操作習慣を学習し、プロアクティブにサポートを提供する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118153A

【課題】実施形態に係るシステムは、工場ロボットの操作効率を最大化するためのフローを特定し、最適化することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、解析部と、適用部と、最適化部と、展開部とを備える。収集部は、工場ロボットが人間の操作を観察し、データを収集する。解析部は、収集部によって収集されたデータを解析し、最も効率的なフローを特定する。適用部は、解析部によって特定されたフローを工場ロボットに適用し、実行する。最適化部は、適用部によって実行された結果をフィードバックとして収集し、強化学習を通じてフローを最適化する。展開部は、最適化部によって最適化されたフローを他のロボットにも展開する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118285A

【課題】実施形態に係るシステムは、バーチャル店舗内で色彩理論を学習し、独自の色を生成・シミュレーションすることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、提供部と、学習部と、生成部と、シミュレーション部とを備える。提供部は、バーチャル店舗内でRGBとCMYモードにスイッチ可能なデュアルカラーモードを提供する。学習部は、提供部によって提供されたデュアルカラーモードを使用して色彩理論を学習する。生成部は、学習部によって学習された色彩理論に基づいて、デジタルと物理の色を組み合わせた独自の色を生成する。シミュレーション部は、生成部によって生成された色を使用して、商品の色彩をリアルタイムでシミュレーションする。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117808A

【課題】実施形態に係るシステムは、ユーザの体型情報に基づいて個別の筋トレメニューを作成し、トレーニングの進捗を管理することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、取得部と、生成部と、指示部と、管理部とを備える。取得部は、ユーザの体型情報を取得する。生成部は、取得部によって取得された体型情報に基づいて個別の筋トレメニューを作成する。指示部は、生成部によって作成された筋トレメニューに基づいてトレーニングの指示を出す。管理部は、指示部によって指示されたトレーニングの進捗を管理する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026117533A

【課題】実施形態に係るシステムは、工場ロボットに最適なＡＩエージェントを直感的に実装できるようにすることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、解析部と、生成部と、制御部とを備える。収集部は、工場ロボットの特性に基づくデータを収集する。解析部は、収集部によって収集されたデータを解析し、最適なＡＩモデルを選定する。生成部は、ノーコード/ローコードでのＡＩエージェント実装環境を提供する。制御部は、生成部によって生成されたＡＩエージェントをロボットに実装し、動作を制御する。【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026118378A

【課題】実施形態に係るシステムは、公共空間や施設での音楽体験をユーザの個別の嗜好や状況に応じてパーソナライズすることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、学習部と、生成部と、調整部とを備える。収集部は、各公共空間や施設に設置されたセンサやカメラからユーザのデータを収集する。学習部は、収集部によって収集されたデータに基づいてユーザの音楽の嗜好、時間帯、活動パターン、感情状況を学習する。生成部は、学習部によって学習されたデータに基づいて最適なプレイリストを生成する。調整部は、生成部によって生成されたプレイリストをリアルタイムでユーザの状況に応じて調整する。【選択図】図１

システム

Nº publicación: JP2026118353A 16/07/2026

Applicant:

ソフトバンクグループ株式会社

Absstract of: JP2026118353A

【課題】実施形態に係るシステムは、ユーザの学習スタイルとニーズに基づいたパーソナライズされた学習計画を提供し、学習効率と成果を向上させることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、学習計画提供部と、対話部と、フィードバック提供部と、プログラム最適化部と、学習ツール活用部とを備える。学習計画提供部は、ユーザの学習スタイルとニーズに基づいたパーソナライズされた学習計画を提供する。対話部は、学習計画提供部によって提供された学習計画に基づいて学習を進めるユーザと対話する。フィードバック提供部は、対話部によって得られた情報に基づいてリアルタイムフィードバックを提供する。プログラム最適化部は、フィードバック提供部によって提供されたフィードバックに基づいて学習データを分析し、教育プログラムを最適化する。学習ツール活用部は、プログラム最適化部によって最適化された教育プログラムに基づいてインタラクティブな学習ツールを提供する。【選択図】図１