東京大學松尾研究室AI新創EQUES，正式啟動核能產業AI業務，並公開能源業務特設頁面
源自東京大學松尾・岩澤研究室的AI新創公司EQUES，已正式啟動其針對核能產業的AI業務，並在其官方網站上發布了特設頁面。為應對能源安全和熟練人才短缺等挑戰，該公司旨在透過運用實體AI和可解釋AI，推進安全運營和維護技術的發展。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月8日 19:30
- 🔍 收集: 2026年5月8日 11:02
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月9日 02:15（收集後15小時12分鐘）
源自東京大學松尾・岩澤研究室的AI新創公司株式會社EQUES（總公司：東京都文京區，代表董事：岸 尚希，以下簡稱「EQUES」）特此宣布，已正式啟動其針對核能產業的AI業務，並在其官方網站上公開了特設頁面。
能源AI業務頁面：https://eques.co.jp/buisiness/energy/
■ 背景與EQUES的優勢
近年來，從日本國內能源安全保障和電力穩定供應的角度來看，核能領域中高度安全運營和維護技術的重要性日益提高。另一方面，現場面臨設備老化、熟練人才短缺、維護業務負擔增加等諸多挑戰。
EQUES迄今為止，在製藥和製造業等要求高可靠性的各行各業中，透過貼近客戶需求的「伴走型技術開發」，建立了確鑿的實績。此次，我們將最大限度地利用迄今為止培養的生成式AI、機器學習、產業AI的知識，為實現能源基礎設施的「可持續運營」，開始提供專注於核能領域的AI解決方案。
◼︎ 核能AI業務的特點
1. 透過實體AI實現現場作業的高度化與省力化
核設施內的檢查和維護作業將透過實體AI（機器人×AI）實現自動化和高度化。
即使在人員難以進入或高負荷的環境中，也能實現安全高效的運營。
未來，我們也將考慮與巡邏檢查機器人、圖像分析AI、遠程支援AI等進行合作，旨在構建下一代核能運營基礎。
2. 以符合法規為前提的AI設計（可解釋性與審計對應）
在核能領域，符合嚴格的安全標準和審計要求是不可或缺的。EQUES採用可解釋AI（Explainable AI），該AI可視化AI判斷的依據，並以符合審計和報告為前提進行設計。
透過提供「為何做出該判斷」的可解釋形式，而非黑箱型AI，確保了監管產業所需的可靠性和透明度。
3. 透過設備數據×AI實現預警檢測與風險最小化
AI整合分析感測器、設備數據和運營日誌，早期檢測異常跡象。除了預防事故和故障，還有助於優化設備維護、降低停機風險、提高長期安全性。
未來，我們也將考慮與數位孿生和即時分析進行合作。
◼︎ 未來展望
EQUES未來將運用最尖端的技術能力，在以下領域推進AI帶來的高度運營支援：
核能發電
能源廠
基礎設施維護
國防與安全保障
實體AI
透過在日本重要基礎設施領域應用AI，我們將為解決安全性、可持續性和技術傳承等社會問題做出貢獻。
■ 關於株式會社EQUES
株式會社EQUES是一家源自東京大學松尾研究室的AI新創公司，以「掌握最尖端機器學習技術，加速社會發展」為使命。我們旨在將研究開發最前沿誕生的技術，昇華為可在實際業務現場應用的形式，從而加速社會發展。我們提供貼近客戶需求的「伴走型技術開發」以及解決製藥行業挑戰的「製藥AI業務」等。我們專為製藥業打造的LLM「JPharmatron」已被經濟產業省・NEDO主辦的GENIAC計畫採納。
公司名稱：株式會社EQUES
所在地：〒113-0033 東京都文京區本鄉 3-30-10 本鄉K&K大樓2F
代表者：代表董事 岸 尚希
業務內容：伴走型技術開發業務、製藥AI業務、能源AI業務
官方網站：https://eques.co.jp/
能源AI業務頁面：https://eques.co.jp/buisiness/energy/
■ 背景與EQUES的優勢
近年來，從日本國內能源安全保障和電力穩定供應的角度來看，核能領域中高度安全運營和維護技術的重要性日益提高。另一方面，現場面臨設備老化、熟練人才短缺、維護業務負擔增加等諸多挑戰。
EQUES迄今為止，在製藥和製造業等要求高可靠性的各行各業中，透過貼近客戶需求的「伴走型技術開發」，建立了確鑿的實績。此次，我們將最大限度地利用迄今為止培養的生成式AI、機器學習、產業AI的知識，為實現能源基礎設施的「可持續運營」，開始提供專注於核能領域的AI解決方案。
◼︎ 核能AI業務的特點
1. 透過實體AI實現現場作業的高度化與省力化
核設施內的檢查和維護作業將透過實體AI（機器人×AI）實現自動化和高度化。
即使在人員難以進入或高負荷的環境中，也能實現安全高效的運營。
未來，我們也將考慮與巡邏檢查機器人、圖像分析AI、遠程支援AI等進行合作，旨在構建下一代核能運營基礎。
2. 以符合法規為前提的AI設計（可解釋性與審計對應）
在核能領域，符合嚴格的安全標準和審計要求是不可或缺的。EQUES採用可解釋AI（Explainable AI），該AI可視化AI判斷的依據，並以符合審計和報告為前提進行設計。
透過提供「為何做出該判斷」的可解釋形式，而非黑箱型AI，確保了監管產業所需的可靠性和透明度。
3. 透過設備數據×AI實現預警檢測與風險最小化
AI整合分析感測器、設備數據和運營日誌，早期檢測異常跡象。除了預防事故和故障，還有助於優化設備維護、降低停機風險、提高長期安全性。
未來，我們也將考慮與數位孿生和即時分析進行合作。
◼︎ 未來展望
EQUES未來將運用最尖端的技術能力，在以下領域推進AI帶來的高度運營支援：
核能發電
能源廠
基礎設施維護
國防與安全保障
實體AI
透過在日本重要基礎設施領域應用AI，我們將為解決安全性、可持續性和技術傳承等社會問題做出貢獻。
■ 關於株式會社EQUES
株式會社EQUES是一家源自東京大學松尾研究室的AI新創公司，以「掌握最尖端機器學習技術，加速社會發展」為使命。我們旨在將研究開發最前沿誕生的技術，昇華為可在實際業務現場應用的形式，從而加速社會發展。我們提供貼近客戶需求的「伴走型技術開發」以及解決製藥行業挑戰的「製藥AI業務」等。我們專為製藥業打造的LLM「JPharmatron」已被經濟產業省・NEDO主辦的GENIAC計畫採納。
公司名稱：株式會社EQUES
所在地：〒113-0033 東京都文京區本鄉 3-30-10 本鄉K&K大樓2F
代表者：代表董事 岸 尚希
業務內容：伴走型技術開發業務、製藥AI業務、能源AI業務
官方網站：https://eques.co.jp/