ストーリー
TaoQ AI は 2024 年、Leone Lage Perdigao によって設立されました。Leone は 15 年間にわたりソフトウェアエンジニアとしてキャリアを積み、2010 年以降、ソフトウェアエンジニアリング、クラウドインフラ、分散システムなどで本番システムの構築と複雑な技術課題の解決に携わってきました。直近 6 年は AI にフォーカスし、機械学習、MLOps、AI エンジニアリングの分野で深い専門性を磨いています。
TaoQ AI は、こうしたプロダクションシステムの経験と、最先端 AI 技術への集中を融合した存在です。応用 AI 研究・エンジニアリングサービスを掲げ、学術研究と産業界の現場との間にあるギャップを埋めることを目指しています。
「TaoQ」という名前自体が、その思想を表しています。Tao（道） は自然な流れ・バランスを重んじる古い概念であり、Q は Quantum を示し、現代 AI の確率論的・計算的基盤を象徴します。この組み合わせは、複雑な問題空間の中で“無理のない”道筋を見つけつつ、最先端の計算手法を活用するという私たちのアプローチを体現しています。
Leone が TaoQ AI を立ち上げた理由はシンプルです。研究と実運用の両方を理解する AI チームを作りたかったからです。論文や PoC で終わるのではなく、本番環境で機能し続けるシステムとして AI を届けることを重視しています。
リーダーシップ & 専門性
Leone Lage Perdigao は 15 年のソフトウェアエンジニア経験と、6 年に及ぶ AI 実務経験を持ちます。そのバックグラウンドには次のような領域が含まれます。
- Applied AI Research & Engineering：企業における AI プロジェクトと R&D のリード。プロトタイピングから本番運用レベルの ML・生成 AI・エージェントシステムの構築まで。
- 機械学習 & MLOps：基盤モデルのファインチューニング、LLMOps、ML パイプライン設計、プロダクション ML システムに関する実務経験（AWS SageMaker、WatsonX、Databricks などの利用経験を含む）。
- ソフトウェアエンジニアリング & アーキテクチャ：マイクロサービスやクラウドネイティブアーキテクチャ、大規模インフラを含むスケーラブルな分散システムの設計・実装。
- Industry R&D リード：クロスファンクショナルなチームを率い、AI 戦略を策定し、先端技術とビジネスインパクトのバランスを取ったソリューションを提供。
- エンドツーエンドな AI 開発：ビジョン・アーキテクチャから、実装・最適化・継続運用まで、一貫した経験。
Leone のスタイルは、「新しいことに挑戦する好奇心」と「プロダクション視点の現実感」の両立です。ソフトウェアエンジニアリングやクラウドインフラ、DevOps 文化の経験を背景に、TaoQ AI は“動くもの”を重視します。
アプローチ
私たちは、研究とエンジニアリングの両輪が揃って初めて“意味のある AI”になると考えています。TaoQ AI のアプローチは、おおまかに次の 4 軸で説明できます。
リサーチドリブン
各プロジェクトは、問題設定と関連研究の深い理解からスタートします。最新の論文やツールを追いかけつつも、「本当に価値が出るか？」という観点で選び取ります。
エンジニアリング重視
私たちが目指すのはコンセプトデモではなく、現場で運用されるシステムです。テスト、自動化、観測性、リリースプロセスまでを含めて設計します。
コラボレーション
優れた AI プロジェクトは、プロダクト、エンジニアリング、ビジネス、リスク管理など多くのステークホルダーと関わります。私たちはチームの一員として動き、現場の制約やコンテキストを尊重します。
インパクトファースト
導入するモデルやフレームワークの数ではなく、「実際にどれだけ変わったか」で成功を測ります。開発速度、品質、リスクプロファイル、新しいプロダクトの可能性などが重要な指標です。
これから
マルチモーダルモデル、高度な推論システム、AI とロボティクスの融合など、AI のフロンティアは急速に広がっています。TaoQ AI は、こうした先端領域を追いかけるだけでなく、現場に届く形にすることにコミットしています。