株式会社Heliosは、さらなる事業拡大とプロダクト開発の加速に向け、ビジネスSNS「Wantedly」にて採用活動を開始いたしました。 私たちは、衛星データやGIS、独自のAIモデル「LEM（大規模地球モデル）」を統合し、誰もが地球の変化を即座に理解できるプラットフォームを開発しています。2026年2月にクローズドベータ版をリリースし、現在は5月のオープンベータに向けて、フロントエンド、フルスタック、UI/UXデザイナーなど、複数のポジションで初期メンバーを募集中です。 この挑戦を共に進めていく、新たなプロフェッショナルの参画を心よりお待ちしております。 [Wantedlyで募集詳細を見る] https://www.wantedly.com/companies/company_4806401

起業家のための情報メディア「ベンチャー.jp」にて、株式会社Helios 共同創業者CEO 佐々木謙一およびCOO 八島京平のインタビュー記事が公開されました。 記事内では、弊社の核となる「衛星開発×AI解析」の独自技術や、複雑な社会インフラ課題に対するソリューション、そして世界を見据えた今後の事業展望について詳しくお話ししています。 また、創業の経緯や私たちの技術へのこだわりについても触れていただいております。ぜひご一読ください。 掲載記事はこちら： 【#604】衛星データ×AI融合技術で、複雑な社会インフラ課題を解決する。環境データ解析スタートアップの挑戦 https://venture.jp/news/2026/02/16/20247/ ===== ベンチャー.jpとは、挑戦者を支援するアットグループの運営するPRメディアサイトです。 アットグループ運営サイト ・起業家向けPRメディアサイト『ベンチャー.jp』　 https://venture.jp/ ・事業用賃貸オフィス仲介『アットオフィス』　 https://www.at-offic

宇宙ビジネスの最新動向を発信する「SPACE Media」にて、株式会社Heliosの取り組みをご紹介いただきました。 記事内では、弊社が提供を開始した「対話型地理空間解析プラットフォーム」のベータ版について取り上げられています。本プラットフォームは、自然言語（プログラミングコード不要の日常会話）による操作で、高度な地理空間データの解析を可能にする革新的なツールです。 専門知識の有無を問わず、誰もが宇宙データをビジネスや課題解決に活用できる世界の実現を目指す弊社のビジョンを、ぜひ記事にてご覧ください。 掲載記事はこちら： SPACE Media：Helios、対話型地理空間解析プラットフォームのベータ版を提供開始 m

株式会社Helios（以下、当社）は、三菱電機株式会社（以下、三菱電機）より、LLM（大規模言語モデル）エージェント技術を用いた衛星画像解析ワークフローに関する実証実験（PoC）を受託いたしました 。 1.本プロジェクトの概要 本プロジェクトでは、衛星データ解析における高度な意思決定を支援するため、LLMエージェントを活用した次世代型の解析ワークフローを構築します 。従来、専門的な知見が必要とされてきた解析結果の評価や解釈のプロセスにおいて、最新のAI技術による自動化・半自動化の可能性を検証します。 2.今後の展望 当社は、本PoCを通じて得られる知見をもとに、衛星データ利活用のハードルを下げ、より迅速かつ的確な状況判断を可能にするAIソリューションの提供を目指します 。

株式会社Heliosは、自然言語（対話）による操作で多種多様な地理空間データの統合・解析を可能にする「Helios-Platform」のベータ版を公開いたしました。 本プラットフォームは、衛星、ドローン、気象、GISなどの膨大なデータをマルチモーダルAIによって統合し、従来は数週間から数ヶ月を要していた高度な解析を、専門知識不要で「数時間」へと短縮することを目指しています。 今回のベータ版リリースに伴い、都市開発、防災、防衛、環境調査など、幅広い分野のパートナー企業・団体様との実証実験（PoC）およびフィードバックの収集を加速させます。 詳細については、以下のプレスリリースをご覧ください。 プレスリリース詳細はこちら（PR TIMES） 弊社は「地球を理解し、未来を予測し、行動を選べる社会をつくる」というミッションのもと、誰もが地球の変化に即応できるインフラの構築を推進してまいります。

12月5日に公表したシードラウンドでの調達に関して、KEPPLEで取材/記事化していただきました！ 【KEPPLE：衛星×AIで地球を読む──Heliosがシードラウンドで資金調達、Large Earth Model構築へ】 https://kepple.co.jp/articles/q401xh0iuki9 衛星データの課題などにも触れていますので、ぜひご覧ください。

サービス開発中の操作画面イメージ 株式会社Helios（本社：東京都墨田区、代表取締役COO：八島京平）は、インキュベイトファンド株式会社を引受先とする第三者割当増資により、シードラウンドにて総額5,000万円の資金調達を実施いたしました 。 今回の調達により、当社が提唱する「大規模地球モデル（LEM: Large Earth Model）」構想に基づくリモートセンシングデータ解析プラットフォームの開発を加速させます 。また、プロダクト開発および組織基盤の強化を推進し、「地球知能インフラ」の社会実装を目指してまいります 。 詳細につきましては、プレスリリースをご覧ください。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000164610.html

Heliosは最近、Mediumに2つの新しい記事を公開しました。 ここでは、その最新コンテンツをご紹介します。 Dev Tips: How to Get Structured JSON Output with LangChain and Pydantic 本記事では、LLM（大規模言語モデル）を使う開発者がよく抱える課題 ― 出力フォーマットの不安定さ  ― に焦点を当てています。名前やメールアドレスを取り出すだけでも複雑な文字列処理が必要になる…そんな経験のある方に向けた内容です。 記事では、 LangChain  と Pydantic  を組み合わせることで、LLMに対し「必ず決まった構造のJSONを返すよう強制する」実践的な方法を紹介しています。LangChainはプロンプトの管理やワークフローを担当し、PydanticはPythonの型ヒントを用いた厳密なスキーマ検証を行います。 記事では、次の3ステップで実装方法を解説しています。 Pydanticの BaseModel を用いてデータモデル（スキーマ）を定義する PydanticOu

このたび、 株式会社Helios はが共同事業者として参画する、株式会社アークエッジ・スペースが中心となって進められる「多様な衛星を活用した自然環境改変やリスクの検出・分析手法とプラットフォームの開発に関するR&D事業」が採択されたことをお知らせいたします。 本事業は、衛星データの特性を活かすことで、効率的な解析手法と衛星データを含む地理空間情報プラットフォームを開発し、限られた人員や予算においても自然環境の変化や影響を長期的かつ広範囲に効率的に把握するR&D事業です。 特に、人間活動および自然現象や災害による様々な自然環境の改変及びそのリスクを早期に探知・検出し、そのデータと分析結果を多くの関係者と共有することで、効果的な対策の立案や実施、及び自然資本の保全ビジネスに役立てることを目指します。 弊社は衛星システム設計、センサー統合、データ処理技術等に強みを持つ技術提案・実装支援を担う予定です。さらに、アークエッジ・スペースおよび他の参画機関と緊密に連携し、実証実験から社会実装まで一貫した推進を目指します。 私たちは、この参画を通じて、衛星リモー

平素より格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 この度、株式会社Heliosは、国立大学法人東京科学大学より「東京科学大学認定ベンチャー」として認定されましたことを、謹んでご報告申し上げます。 本制度は、東京科学大学の研究成果や人材を活用して新しい価値を創造し、社会に貢...

9月15日にPRTimesにて公開したプレスリリースについて、VOIXにて特集としてご紹介いただきました。 https://voix.jp/biz/news/151780/

この度、株式会社Heliosは、株式会社長大と、環境データ解析システムの開発と社会実装における協力に関する基本合意書を2025年8月1日に締結しました。 本合意は、当社が持つ先進的なデータ解析技術と、株式会社長大が長年培ってきた社会インフラに関する専門的知見を組み合わせるこ...

6月に株式会社HeliosのMediumを立ち上げ、これまでに10個の記事が投稿されました！今回はそれぞれの概要を紹介いたします。 Why Multi-Modal Analysis Matters for Remote Sensing...

この度、株式会社Heliosは、株式会社オーシャンアイズとの間で、衛星データを活用した海洋解析技術の開発を目的とした委託契約を締結いたしました。 本契約に基づき、当社は衛星データから海洋情報を抽出する解析アルゴリズム開発を行います。...

この度、当社は株式会社アークエッジ・スペースと連携し、同社が開発・運用する地球観測衛星のデータ高度利用に向けた技術開発に着手することをお知らせします。 この取り組みは、衛星から得られる専門性の高い観測データを、多様な分野で活用可能な実用的な情報へと変換する、独自の解析ソリュ...

日本宇宙フォーラムを通じた技術支援を実施

このたび、Heliosの新しい Mediumテックブログ 「 Helios-techblog 」を開設しました。ここでは、私たちが開発する技術の裏側や、リサーチ内容、現場での取り組みなどを発信していきます。 Heliosでは、 衛星・ドローン・地上データ...

こんにちは！八島です。 佐々木も一時帰国して、先週末29日に株式会社Helios初の社員総会を実施しました。 3月中に開発が完了したMVP(Minimum Viable Product)について、実際に目の前で動作させて今後の開発方針について議論しました。...

近年、機械学習、特に大規模言語モデル（LLM）の開発における進展により、データ処理を行い、洞察を得る方法が大きく変わりました。LLMの成功に触発され、弊社では「Large Earth Model（LEM）」を開発しています。これは、リモートセンシングにおけるマルチモーダル分析の力を活用し、ユーザーに直接実用的な洞察を提供する最先端のプラットフォームです。 マルチモーダル洞察によるリモートセンシングの革命 LEMは、生のリモートセンシングデータと実用的な洞察との間のギャップを埋める革新的なフレームワークです。以下の3つの柱を基盤としています： センシング プロセスは、広範なリモートセンシングプラットフォームからデータを収集することから始まります。これには、次のものが含まれます： 衛星画像 ：広域での地球規模の視点を捉えるため。 航空機/ドローン画像 ：中規模の地域観測のため。 IoTセンサー ：気象観測所や環境モニタリングデバイスなど、現場測定のため。 これらの多様なセンシング手法により、地球の空間的、時間的、スペクトル的情報を豊富に含む異種データ

リモートセンシングとは、地球表面のデータを取得し解析する学問です。従来の地理空間分析は、光学画像のような単一のデータソースに依存していました。これらのデータは有益ではあるものの、環境や空間の複雑な評価には十分な深みや多角的な視点を欠いている場合があります。...