Qoreシリーズ - QuantumCore

ビッグデータ不要

従来のディープラーニングの1/10～1/100のデータ量で学習。
短期間でPoCを進められます。

非力なマイコンでOK

メモリやCPUリソースが限られた環境でもオンデバイス学習を実現。
省エネで稼働できるため、設置の自由度も向上します。

カメラ不要

音声や振動などのセンサーAIを実装。
エッジ完結によりデータ漏えいリスクも低減します。

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製品ラインナップ

アプリケーションやデバイス規模に合わせて3種類をご用意。
いずれもPython/CのSDKを通じて開発できます。

EdgeQoreLite

64KB～の超小型デバイス
Cortex-M対応 / ベアメタル実装
省電力設計でウェアラブルや家電に最適

超軽量 & 低消費電力モデル

EdgeQore

128MB～の中規模デバイス
OS搭載デバイスと共存可能
Cortex-A対応。産業機器・車載などに

拡張性の高いメインストリームモデル

WebQore

クラウド常時連携に最適
Webサービスやスマホアプリ、金融システムなど幅広く対応
環境を選ばない柔軟な実装

クラウド × エッジのハイブリッド

※ 各製品は「開発ライセンス / 量産ライセンス」をご用意。
組み込みサービスやPoC支援、ハードウェア選定サポートもオプションで承ります。

デバイスへの組み込み済ソリューション

「自社でハードウェアを用意できない」「すぐに動く形で試したい」という場合でもご安心ください。
すでにリザバーコンピューティング対応済みのデバイスをご用意しています。
下記ラインナップから最適なモデルをお選びいただけます。

VADQore(PSoC6)

VADQore

VADQore Sense

	VADQore(PSoC6)	VADQore	VADQore Sense	VADQore View
用途	学習～推論まで完全エッジ完結	ディスプレイ搭載拡張性あり	最小構成で異常検知に特化	ダッシュボード連携可視化 / 管理用
センサ	音声 / 振動 / 温度など	音声 / 振動 / 温度など	音声 / 振動 / 温度など	－
学習データ	正常データ中心 (異常データがあれば精度UP)	正常データ中心 (異常データがあれば精度UP)	正常データのみでもOK	－
分類数	最大4クラス	最大8クラス	最大3クラス	－
システム連携	スタンドアロン (BLE拡張可)	SDカード / BLE / Wi-Fi 拡張対応	LED通知のみ (拡張オプションあり)	タブレット / PC BLE接続
サイズ(cm)	約10×6×2	約8×8×3	約3×3×1	7インチタブレット等

※ 上記スペックは一例です。センサー種別や拡張機能によって変更になる場合があります。

Qoreシリーズの強み

非力なマイコンでもオンデバイス学習が可能: メモリやCPUリソースが限られた環境でも動作。
省エネ設計のため設置自由度が高く、バッテリー稼働もOK。
ビッグデータ不要: 従来のディープラーニングの1/10～1/100程度のデータで十分学習可能。
学習コストや期間を大幅に削減します。
高セキュリティ: カメラを使わないエッジ完結設計で、生データの外部流出を防止。
プライバシー・情報漏えいリスクを大幅に低減します。
リザバーコンピューティング対応: マルチパスなど複雑な時系列データを独自技術で解析。
ノイズや変動の多い環境下でも高精度を発揮します。

開発・運用フレームワーク

Qoreシリーズは、リザバーコンピューティング（詳しくはこちら）を最大限に活用し、
少ないデータで高精度を実現するアーキテクチャを提供します。
複雑なマルチパスデータにも対応可能な独自フィルタリング技術と、
以下のようなシンプルなフローが特長です。

Create

リザバー設計

Analyze

QORE CLOUDで可視化 / チューニング

Set

QCFファイル生成 & SDK読み込み

Operate

ターゲットデバイス / WebQoreで運用

運用フェーズでは追加学習やモデルバージョン管理も柔軟に対応。
必要に応じてPoCから量産ライセンスへスムーズに移行できます。

サービスとサポート

コンサルティング: 導入要件の定義やシナリオ検討など、専門エンジニアがサポートします。
PoC支援: テスト用ハードウェアの準備、少量データでのAI試作評価などをワンストップで提供。
システム開発 / 組み込み対応: 既存OSへの組み込みやファームウェア開発、アプリ連携など柔軟に対応します。
ハードウェア調達 / 提供: デバイスが無い場合、最適なSoCやセンサーの選定から調達まで実施可能です。
運用 / 保守サポート: モデル更新や不具合対応、運用監視代行など包括的にサポートします。

活用シーン

製造業 / 産業機器: 稼働音や振動データから故障兆候を検知。ダウンタイムを大幅に削減。
車載機器: 簡易データ + Cortex-Aでリアルタイム推論。通信量やクラウド費用を節約。
スマホアプリ / Webサービス: WebQoreとの連携で音声認識やログ解析AIを手軽に導入。サービス品質を向上。
ヘルスケア / ウェアラブル: EdgeQoreLiteを活用し、心拍や歩数などをリアルタイム判定。超省電力な健康モニタリング。

よくあるご質問

本当に大規模データは必要ないですか？: はい。リザバーコンピューティングの特性上、1/10～1/100ほどのデータ量でも十分学習が可能です。
PoCから量産ライセンスへの切り替えは？: PoC段階では開発ライセンス、量産時には量産ライセンスへ移行できます。詳細はお問い合わせください。
カメラ無しでAIを実装するメリットは？: セキュリティリスクやプライバシー問題を大幅に減らせます。省電力・コスト面でも有利です。
Qoreシリーズでマルチパス問題は解消できますか？: はい。複雑な時系列や多経路データに強いリザバーコンピューティングを採用しており,
ノイズや変動が大きい状況下でも高精度を確保できます。

お問い合わせ

Qoreシリーズの導入やライセンスに関するご相談、技術的なご質問などは こちらのフォーム よりお気軽にお問い合わせください。

短期PoCやハードウェア調達支援など、具体的な要件がある場合もぜひご相談ください。

リザバーコンピューティングで進化する次世代エッジAI：Qoreシリーズ