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About

Company

会社名:    株式会社Citadel AI
代表取締役:  小林裕宜
本社:     東京都渋谷区
設立:     2020年12月10日    

Our Investors

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大規模言語モデル向け品質改善ツール Lens for LLMsの商用サービス開始 !!
セキュリティ機能やカスタマイズ機能などを大幅に強化

#CitadelAI #信頼できるAI

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大規模言語モデル向け品質改善ツール「 Lens for LLMs」の商用サービス開始

Citadel AI は、大規模言語モデル(LLM)の品質改善ツール「Lens for <a href="#" class="ctf_more">...</a><span class="ctf_remainin...

citadel-ai.com

弊社 #CitadelAI のツールもリファレンスされています!

弊社杉山も登壇し、見落としがち&大変重要な「生成AIの継続的評価」について説明します。ぜひご視聴ください!
生成AIの品質保証〜出力結果の信頼性を確保
〜 Findy Online Conference #AI_findy

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生成AIの品質保証〜出力結果の信頼性を確保〜 Findy Online Conference (2024/10/22 12:00〜)

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findy.connpass.com

企業における生成AIガバナンスセミナー
~効果的な導入と管理の戦略~
https://www.sompo-rc.co.jp/seminars/view/219
生成AIのリスクを適切に管理して持続可能なビジネスを構築するため、具体的なガバナンスの枠組みと運用方法について詳しく解説します。
#信頼できるAI #CitadelAI

A recent Nature article notes relatively few randomized controlled trials of AI interventions have been published. AI algorithms can perform poorly when applied to populations different from their training data. Contact #CitadelAI to know about testing medical AI algorithms.

Lens for LLMsに搭載している #LangCheck が、お蔭様で3万ダウンロードを突破しました。😃

いよいよ本日8月1日付で、EI AI法が正式に発効されました。AIの開発事業者、利用事業者の双方にとって、インパクトのある法律です。
#EUAI法

「AI活用と信頼性の両立~国内外AI規制の最新動向と必要な対策とは」
動画セミナーを公開しました。
今ホットな話題をコンパクトにまとめています。ぜひご覧下さい。
#CitadelAI #KPMG

AI活用と信頼性の両立~国内外AI規制の最新動向と必要な対策とは~

オンデマンド配信:2024年7月17日(水)~2024年9月30日(月)

kpmg.com

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ご質問・ご要望はこちらまで

デモのご要望やご質問は、こちらまでお寄せ下さい。

小林 裕宜

Co-Founder, CEO

東京大学電子工学科卒業後、三菱商事株式会社に入社。株式会社ロイヤリティマーケティング社長、北米三菱商事会社SVP、米国インディアナパッカーズコーポレーションCEOなどを経て、2020年株式会社Citadel AIを共同創業し、代表取締役社長に就任。卓越した経営手腕と、ITから医療、小売、製造に至る幅広い業界知見を持つ。

Kenny Song

Co-Founder, CTO

ニューヨーク大学上海校コンピュータサイエンス学科卒業後、米国Google本社に入社。AIの中枢研究開発機関であるGoogle BrainのプロダクトマネージャーとしてTensorFlowやAutoMLなどの開発をリード。東京大学情報理工学系研究科の研究生として籍を置く傍ら、2020年株式会社Citadel AIを共同創業し、CTOに就任

松葉 威人

COO

Citadel AI 参画前、Google Health の日本事業の立ち上げと、日本の大手がん専門病院との AI 支援乳がんスクリーニングに関する初の共同研究プロジェクトを主導。Google 入社前は三菱商事に勤務し、ヘルスケア業界での投資、M&A、新規事業開発を主導し、ベイエリアにおいて北米ヘルスケアビジネス責任者として従事。 MIT スローン経営大学院で 経営学修士号(MBA)を取得。

杉山 阿聖

Software Engineer

これまでに機械学習パイプラインの構築など、機械学習の実用化に取り組む。Kubeflow Pipelines, TFX のコントリビューター。「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」の共著者のひとり。

Arseniy Aseev

Software Engineer

横浜国立大学情報工学EPにてブロックチェーンセキュリティを研究、日本最大の後払い決済サービスPaidy(米Paypalが完全子会社化)にてMLOpsエンジニアとして3年間勤務。多様なFintechチーム向けのMLOps・Data Science・Data Engineeringのカスタムソリューションを開発。

東 洋介

Software Engineer

米国スワースモア大学にてエンジニアリング並びにコンピュータサイエンスを専攻。卒業後、米国のWaymo(Alphabet傘下の自動運転車開発企業)のプラニング技術部門にて、シニアソフトウェアエンジニアとして、AIによる意思決定システムの実装とその性能評価に従事。

劉 弘毅

Software Engineer

東京大学理学部情報科学科を卒業後、Googleに入社。主に Chrome OS 上の仮想マシンのパフォーマンス改善に従事。その他、Microsoft, Apple, Cookpad等でもソフトウェア開発に携わる。

Hoang Nguyen

Software Engineer

シンガポール国立大学にて、コンピュータサイエンスを専攻。同国最大規模のCarousellというマーケットプレイス事業者において、画像や自然言語等に関わる機械学習のモデル開発に従事。

Federico Garcia

Software Engineer

スペインのグラナダ大学にて、コンピュータサイエンスを専攻。フロントエンドエンジニアとして、京都のゲーム会社に勤務後、アップルジャパンに就職し、データの可視化に関わる開発に従事。

Emma Zhang

Software Engineer

米国フロリダ大学にて、コンピューター・エンジニアリングの修士号とコンピューター・サイエンスの副専攻を取得。卒業後Amazon並びにStripeにおいて、バックエンドからフロントエンド開発に至るさまざまなプロジェクトに従事。