DeepTeLLがZEUS発表、意思決定を自動化する自律型AI

自律型データサイエンス・エージェント「ZEUS」の全貌

株式会社DeepTeLL（本社：東京都港区、代表取締役CEO：谷前太喜、取締役COO：杉本迅）は、プロンプトから組織の意思決定を自動化し、AIの特徴量やモデルの選定・学習までを自動で行う次世代データサイエンス・エージェント「ZEUS（ゼウス）」を正式に発表しました。発表日時は2025年9月6日 19時43分です。

ZEUSは企業の固有データを即座に解釈し、特徴量抽出、モデル設計・学習・評価・解釈といった高度な分析サイクルを自動化します。従来は数週間から数カ月かかっていた作業を数時間単位に短縮し、経営者や管理職、現場担当者が共通の意思決定ツールとして活用できる点が特徴です。

ZEUSの基本機能と自動化の範囲

ZEUSは入力となるプロンプトや企業固有のデータを受け取り、以下の処理を自律的に実行します。プロンプトからの要件解釈、必要な特徴量の抽出、最適なモデルアーキテクチャの選択、学習・評価、そして解釈性の高い説明生成までが一連のワークフローとして組み込まれています。

このプロセスにより、データサイエンティストが手動で行っていた前処理やモデル開発・検証の多くが不要になり、意思決定のサイクルを圧倒的に短縮します。ZEUSは組織内のさまざまな領域に適用可能であり、導入企業は短期間で実用的なAIモデルを稼働させられます。

• 自動特徴量設計：データ構造に応じた特徴量抽出とエンジニアリングを自動化。
• 自動モデル選択・学習：適切なモデル種別を判断し、学習と評価を自律的に実行。
• 解釈可能性（XAI）：決定根拠を可視化し、現場と経営層の合意形成を支援。
• プロンプト→意思決定フロー：簡潔な指示から実用的な意思決定支援までの一貫運用。

ZEUSがもたらす価値と技術的基盤

ZEUSの導入で期待される価値は大きく分けて三つあります。第一は意思決定の高速化、第二は透明性と納得感の向上、第三は持続可能な企業成長の支援です。こうした価値は、技術的には量子リザバコンピューティング（QRC）や大規模言語モデル（LLM）などの先端技術の組み合わせによって実現されています。

同社はZEUSを通じて、経営会議で議論される「人材流動」「株価変動」「工場異常リスク」などを即座に予測・解釈することを目指します。これにより意思決定のタイムラグを縮小し、ビジネスチャンスの見逃しを減らします。

技術構成の詳細

DeepTeLLが公表した技術要素には以下が含まれます。量子AIを用いた時系列解析や異常検知、LLMによるマクロな解釈、画像認識や統計モデルとの組み合わせなど、用途に応じて複合的に利用されます。

1. QRC（量子リザバコンピューティング）による非線形パターン解析
2. 大規模言語モデル（LLM）による解釈と検索特化型LLMの活用
3. 画像認識、統計モデル、最適化アルゴリズム（ポートフォリオ最適化等）

また、XAI（説明可能AI）を前提にしており、AIが導いた結論に対して「なぜその判断に至ったのか」を数値的根拠と合わせて提示します。これにより、現場と経営層の合意形成が容易になることを狙っています。

導入領域、製品群と具体的適用例

ZEUSは汎用性を重視しており、幅広い産業・業務に適用できます。特に注力するのは金融（Finance Automation）と産業分野のDeepTech Consultingです。金融領域ではトレーディングやポートフォリオ最適化、産業領域では製造やインフラの異常検知などを想定しています。

以下に、同社が示した主な製品・サービス群とそれぞれの説明をまとめます。これらはZEUS本体と量子技術、生成AIやファームウェアの組み合わせで提供されます。

• Finance Automation（金融予測）
  • テクニカル分析：量子AI、LLM、画像認識を組み合わせて市場データを解析。
  • ファンダメンタル分析：検索特化型LLMや統計モデルを活用した基礎分析。
  • ポートフォリオ最適化：最適化問題を数理的に解くことでリスクと収益の最適バランスを図る。
• DeepTech Consulting
  • 量子リザバコンピューティング（QRC）を中核に据えたコンサルティング。
  • 生成AIや現場実装用ファームウェアの開発を組み合わせ、エネルギー・サービスインフラ・製造分野の個別課題に対応。

具体的な適用事例（排水処理設備の異常検知）

プレスリリースで示された事例は、排水処理設備における突発的異常の検知です。同社はQRCを用いた非線形パターン解析により、通常の手法では見落とされやすい予兆を抽出し、「3日前の異常予兆」を検知したとしています。

この事例はZEUSの適用領域の一端を示すもので、異常検知における早期発見は設備停止や重大事故の回避、運用コスト削減に直結します。ZEUSはこうした現場課題の解決に有効なツールとなり得ます。

組織情報、経営陣コメント、連絡先と要点整理

株式会社DeepTeLLは理科大発の生成AIスタートアップであり、時系列予測／異常検知を強みとしています。技術的主軸は「QRCのミクロな分析」と「LLMのマクロな解釈」の組み合わせです。これにより「予測可能な未来」を構築することを掲げています。

取締役COOの杉本迅氏は次のように述べています。「我々が目指すのは、“即座に経験を積むデータドリブン経営の意思決定者”です。すでにプロセスの大部分を担っており、データサイエンティストの仕事の多くは確実に不要になると確信しています。」このコメントはZEUSが狙う自動化の深度と業務変革の方向性を端的に示しています。

Why / How / What（同社の提示した整理）

Why（痛み）

金融や産業の非線形的な複雑さの裏側にある「人間の不便・不安・非効率」を解消する必要性。

How（解決）

Finance Automation（FA）は不確実な市場を読む安心感を与え、DeepTech Consulting（DTC）は人々の暮らしを支える産業を改善する。

What（未来像）

「AIを日常」にし、暮らしから不便や不安を取り除くことを最終的な目標とする。

連絡先情報は以下の通り発表されています。事業に関する問い合わせはメールとウェブサイトで受け付けています。

カテゴリ・キーワード

本リリースは「商品サービス」に分類され、主なカテゴリとして「システム・Webサイト・アプリ開発」「電子部品・半導体・電気機器」が挙げられています。関連キーワードは以下の通りです。

• AIエージェント
• 自律型AI
• データサイエンス自動化
• 意思決定AI
• 量子AI
• XAI（説明可能AI）
• 金融AI予測
• 異常検知AI
• 量子リザバコンピューティング（QRC）

要点の整理表と締めの説明

以下の表に、本記事で取り上げた主要項目を整理して示します。各項目は発表資料の内容を網羅しており、製品の機能・技術基盤・適用分野・企業情報・問い合わせ先を含みます。

本記事では、発表された内容を漏れなく整理して提示しました。ZEUSは自律的にデータサイエンスの流れを処理することで、意思決定の速度と透明性を高める狙いがあります。企業はこの種の自動化により、従来の分析サイクルを短縮すると同時に、説明可能性を担保した上での経営判断を行えるようになります。連絡先は上記の通りです。