ハーディス株式会社

プロジェクトデザイン コンピュータ・システム構築のシステム化戦略立案、業務分析から運用開始まで、全てのフェーズでのコンサルティングとシステム設計・プロジェクト管理において、豊富な経験と技術に基づいた卓越しシステムリスク評価ノウハウとリスクマネジメント技術が、洗練されたバリュー・エフェクティブなシステムを皆様にご提供します。

システムデザイン どこのベンダー系列にも属さない独立で中間的な立場でシステム化の支援をおこなうことができます。

プロジェクトマネジメントリスクレビュー プロトタイピングを含めた実践的な技術をご提供します。

TOPICS

2019.10.8: ■ 2019/10/1 日経 xTECH EXPO 2019 にMetisを出展します。
ここからプレゼンテーション資料をダウンロードできます(PDFファイル)
2019.02.1: ■ 2019/2/1 ハーディスはDAGのデータ構造を生成する自然言語処理・構文解析システムについて日本国内特許の申請をしました。

このシステムは技術文書などの自然言語で記述した文章を解析して、先に特許を取得した検索システムのデータ構造を自動的に生成することが出来ます。データ構造はグラフ理論での（Directed Acyclic Graph, DAG）で、全結合していない順伝播型ニューラルネットワークの一種です。DAGはグラフ理論としては古くから研究されており、様々な分野で応用されています。
これにより、先の検索エンジンと組合わせて学習エンジンとしてシステム化することが出来ます。
このアルゴリズムのDAGは順伝播型ニューラルネットワークを拡張したものです。
2017.01.19: ■ 2017/1/17 ハーディスは2015年6月に日本国内で取得した特許について米国での特許も取得しました。"SEARCH SYSTEM, DISPLAY UNIT, RECORDING MEDIUM, APPARATUS, AND PROCESSING METHOD OF THE SEARCH SYSTEM" This invention relates to the search technology of a search system using a database that has a forward network structure(Large Scale DAG).
特許の概要
2015.08.01: ■ ハーディスは、DAG（有向非巡回グラフ理論）を応用したフォワードネットワーク構造を持つデータベースを用いた従来には無かった検索アルゴリズムについて2015年6月に日本国内特許を取得しました。

データ構造はグラフ理論での（Directed Acyclic Graph, DAG）で、全結合していない順伝播型ニューラルネットワークの一種です。

この検索アルゴリズムは大規模なDAGのデータ構造の検索時間を大幅に短縮することが出来、推論、ルート検索や関連度合いの評価エンジンなどとして応用することができます。

例えば、人が推論する過程をコンピューターによってシミュレーションすることができないか？という問いに対するひとつの回答です。複数の事象から共通する原因を一度の検索で割り出すことができます。

また、企業の取引関係をデータベースとすることで、注目する企業の他企業に対する関係度を日本国内数百万の数の企業規模で検索することなどに応用できます。

セマンティックWEB、CBRやビッグデータのデータの関連検索などをさらに進める上で有効な技術になると考えています。; この特許をライセンスしたライブラリ群はインフォセステクノロジー株式会社が製造・販売します。
2019.03.01: ハーディス株式会社とD-WAVE社と営業支援の窓口としての提携は2019/3/31で終了しました。
2011.12.01: 東京オフィスが新橋に移転しました。
2011.07.06: ハーディス株式会社へ社名変更を行いました。