狠狠撸

www.deeptell.co.jp
株式会社DeepTeLL
量子リザバ
ソフトウェア
最終更新日：2025/03/24
時系列データ効果検証～導入による成果と事例～
※生成AIによる概念画像

概要ページ（サマリー）
QRCアルゴリズムの紹介
核融合エネルギー、心電図、株式、需給バランス、物流の応用
データ分析基盤および業務プロセスの高度化
本提案書では、量子リザバコンピューティング（Quantum Reservoir Computing）を用
いて、以下の複数領域（核融合エネルギー、心電図、株式、需給バランス、物流）の時
系列データをサンプルとして効果検証を行い、クライアント企業のデータ分析基盤およ
び業務プロセスの高度化を目指すソリューションをご提案いたします。
多様な時系列データに対する高精度予測
1.
高い汎用性を持つ量子リザバコンピューティングを適用。
2.
従来技術を超える学習効率?予測精度
3.
提案のポイント
ＤｅｅｐＴｅＬＬ

社名株式会社 DeepTeLL
所在地
〒107-0061 東京都港区北青山一丁目3
番1号アールキューブ青山3階
創立 2024年10月
取締役
代表取締役CEO 谷前太喜
取締役COO 杉本迅
従業員数 5名（＋委託先41社）
2025年1月16日現在
会社概要
ABOUT US

課題整理
ソリューション
提供方法
展望とまとめ
目次

課題整理
?目的と背景
?背景と現状課題（Asis）
?提案目的?ゴール設定（Tobe）
?提案内容（ソリューション）
?実証と成果報告
?予測精度比較
?定量評価（MSE）
?費用対効果（ROI）
展望とまとめ
?展望?応用案1
?展望?応用案2
?展望?応用案3
?連絡先
提供方法
?ロードマップ図
?運営?報告フロー
?プロジェクト組織体制
?料金表
?成果物?アウトプット
課題整理

01 03
02 04
量子コンピュータの早期導入と社会実装の推進
FTQC（誤り訂正量子コンピュータ）が実装される前に、量子リザバソ
フトウェアなど何かの課題に特化したアルゴリズムを活用することで、
量子技術の実用化と社会実装を加速させる必要があります。これによ
り、将来的なFTQCの導入時にもスムーズな移行が可能となり、量子技
術の社会的受容性を高めることが期待されます。
AIにおける電力消費の削減とコスト効率化
AIのGPUは高い電力消費量が課題となっており、運用コストの増加を
招いています。量子リザバコンピューティングを活用することで、同
等またはそれ以上の計算能力を低電力で実現し、エネルギーコストの
削減と持続可能なAI運用を可能にします。これにより、企業の運営コ
ストを効果的に削減し、環境負荷の低減にも寄与します。
エネルギー価格上昇への対応と経済環境への適応
円安やエネルギー価格の上昇が物価高や人手不足の主な要因となってお
り、日銀の金融政策正常化により企業の新陳代謝が活発化しています。こ
のような経済環境下で、エネルギー予測に特化した量子リザバコンピュー
ティングを導入することで、エネルギー需要の精度向上や効率的な資源配
分を実現し、企業の競争力を強化します。
産業分野における複雑問題の高度な解決能力の提供
企業の新陳代謝が活発になる中で、複雑な産業課題や高度なデータ解析が求め
られています。量子リザバコンピューティングは、従来のコンピューティング
手法では困難な問題に対して高い解決能力を持ち、例えば材料開発、物流最適
化、金融モデリングなど多岐にわたる産業分野での課題解決を支援します。こ
れにより、企業のイノベーション促進と市場競争力の強化を実現します。
量子計算では、外部ノイズにより量子状態が容易に崩れ
エラーが多発し、搭載可能な量子ビット数も不足してい
ます。さらに、導入敷居が高く、自社データ活用も困難
な上、従来手法は非線形性や異種データの相互作用を十
分に捉えられず、予測精度?処理速度に課題がありま
す。
目的と背景

01 03
02 04
満足な計算を行うための量子状態を保て
ないこと、エラーが出る
量子計算中に外部ノイズ等で量子状態が崩れ、正確な
計算が困難となり、エラー訂正が必須となる状況。
専門性の高さや複雑な物理現象に起因し
て、技術的ハードルが高い
現行の量子ハードウェアはビット数が限定的で、大規
模かつ複雑な問題の解析に十分な計算資源が確保でき
ない。
技術的な制約から搭載可能な量子ビット
数が限定的
量子技術の専門性の高さと手法の難解さから、自社デ
ータとの連携や実装が非常に困難な状態にある。
従来の統計的手法や機械学習モデルでは
限界がある
従来の統計的?機械学習手法は、複雑な非線形性や異
種データの相互作用を十分に捉えられず、予測精度と
処理速度に課題がある。
最新の量子エラー訂正技術を用いて量子状態の安定化を
実現し、共同開発によりエンジニア資源を補完します。
さらに、量子リザバアルゴリズムで時系列データの非線
形性や相互作用を解析し、継続的な技術コンサルティン
グで実用性を確保する体制を構築します。
背景と現状課題
（Asis）

01 03
02 04
高精度予測モデルの確立
主要KPI（予測誤差率、予測のリードタイ
ム等）を目標値以下に抑える
新規サービス創出の可能性
精度の高い予測に基づいたビジネスモデ
ル（例えば物流最適化、エネルギー需要
予測）立案
業務効率化?迅速な意思決定
自動化された予測レポート提供などによ
り、担当者の作業時間を削減
持続的な技術革新と競争優位性の確保
最新解析手法と継続的な技術コンサルテ
ィングを通じ、変化する市場環境に柔軟
に対応し、企業の競争力を長期的に強化
する。
クライアント企業が保有する（または今後取得が想定され
る）さまざまな時系列データを活用し、量子リザバコンピ
ューティングによる高度な解析力を導入することで、経営
に資する予測モデルの精度向上と業務効率化を実現する。
提案目的?ゴール
設定（Tobe）

Asis（現状） Tobe（未来）
エラーが多く
量子ビットが少ない
FTQCに向けた
高速?軽量?低電力の設計

課題整理
?目的と背景
?予測精度比較
展望とまとめ
?展望?応用案1
?展望?応用案2
?展望?応用案3
?連絡先
提供方法
?料金表

アプローチ?全体像
提案内容（ソリューション）
核融合エネルギー、心電図、株
式、需給バランス、物流といっ
たサンプルデータを用い、既存
システム?外部ソースからのデ
ータ取り込み?整形を行う。
データの収集?前処理
時系列データに対する高精度予
測?パターン抽出。量子力学的
特性を活用したリザバの構造を
最適化。
量子リザバ（QRC）
モデルの設計?開発
RMSEやMAEなどの予測精度指
標に加え、処理速度や運用面で
のコスト評価も実施。
評価指標の設定
効果検証

実証と成果報告
出退勤データの異常検知例
QRCアルゴリズム?

古典制御とDeepTeLL制御の予測精度比較
古典制御（LSTM） DeepTeLL制御（QRC）
青が実際の値黄が予測値

定量評価（MSE）
古典制御（LSTM）
DeepTeLL制御（QRC）
値が小さいほど精度が高い

投資額?利益とROIの1年間の推移
費用対効果
（ROI）

課題整理
?目的と背景
?予測精度比較
展望とまとめ
?展望?応用案1
?展望?応用案2
?展望?応用案3
?連絡先
提供方法
?料金表
提供方法

フェーズ1 フェーズ3
フェーズ2
完了
目安
マイル
ストー
ン
主要
タス
ク
着手~2ヶ月 3ヶ月目~5ヶ月目 6ヶ月目~8ヶ月目
要件定義書?課題整理レポー
ト完成
PoC結果報告書
モデル設計書完成
運用ガイドライン
最終報告書
?データ調査?要件整理
?システム構成ヒアリング
?アプローチ検討
?PoC実施
?KPI設定
?本番導入?運用支援
?担当者トレーニング
?効果測定
ロードマップ図

運営?報告フロー
週次または隔週で進捗報告、課
題共有、リスク検討
定例会
各マイルストーンごとに成果物
レビューと次フェーズ計画の最
終確認
月次報告
経営層レベルでの重要意思決定
を四半期ベース、またはプロジ
ェクトの要所で開催
ステアリングコミッティ
日次のスタンドアップミーティ
ングで各メンバーの進捗を共有
し、課題を迅速に解決
スクラム

プロジェクト組織体制
COO杉本
PM?Engineer
量子コンピューティング歴4
年。QNN（量子ニューラルネ
ット）アルゴリズムを専門と
し、天気予測などを行ってき
た。
CEO谷前
PM
弊社代表として、プロジェク
トのマネジメントを行いま
す。
CTO丹治
Engineer
弊社技術責任者が開発?監査
として入ります。
外部専門家?開発会社
Engineering
開発規模に応じて外部の連携
会社と共に開発を行い、品質
を担保します。

料金表概念実装（PoC）完全成果報酬開発?コンサルティング
費用
100万円/月～
導入費用と検証費用のみ
（固定費用）
削減コストの30%～
成果が出た場合のみ発生
1000万円/PJ～
月次またはプロジェクト単位
での契約料金
目的
導入初期段階で、量子リザ
バコンピューティングの有
効性を実証
システム導入による実際のコスト削減
効果に応じた報酬体系の導入
本番運用のための技術定着と
継続的改善
内容
?必要な環境構築
?システム実装
?データ収集
?初期検証
導入後の効果を事前設定のKPIで定量
評価し、実現したコスト削減額の50%
を成果報酬として算出
?定期的なトレーニング
?技術サポート
?四半期ごとのレポート提出
?システムの最適化
おすすめ

戦略策定レポート
量子リザバコンピューティングモデル設計書
タ設定、評価指標など
アクションプラン?ロードマップ
実行支援ツール?テンプレート
設計書?レポート
各フェーズ終了時にレビュー会を実施し、KPI
達成度と課題を明確化
結果レビュー?評価会
成果物?アウトプット
予測誤差（RMSE, MAE, MAPEなど）
処理速度（学習?推論時間）
運用コスト（オンプレ／クラウドリソース負荷）
品質管理?検証

課題整理
?目的と背景
?予測精度比較
展望とまとめ
?展望?応用案1
?展望?応用案2
?展望?応用案3
?連絡先
提供方法
?料金表
展望とまとめ

展望?応用案1
都市型プラント農業事業
予測/検知制御

展望?応用案2
エージェント型
予測言語アルゴリズム
量子リザバ言語モデル
「QRL」の新規発表

展望?応用案3
家庭用IoTデバイス向け
エネルギー予測アプリ
「SmartTeLL」

連絡先
090-9147-7782
電話番号
jin.sugimoto@deeptell.jp
Email
www.deeptell.co.jp
ホームページ
〒107-0061 東京都港区北青山一
丁目3番1号アールキューブ青山
3階
住所

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