The team · Tokyo · Singapore · Berkeley チーム · 東京 · シンガポール · バークレー

Two founders.
AI agents at every layer.
One product. 創業者は2人。
各層にAIエージェント。
1つのプロダクト。

Synthesis-based distributed compute requires three things most teams can't combine: deep systems research, capital-markets intuition, and the engineering discipline to ship infrastructure with a small team. FUJI has all three — assembled deliberately over six years. 合成型分散コンピューティングには、多くのチームが両立できない3つの要素が必要です。深いシステム研究、資本市場の直感、そして少人数でインフラを出荷しきる工学的規律。FUJIはその3つすべてを、6年かけて意図的に組み上げてきました。

Started起点 2018

Pivoted転換 2020

Incorporated法人化 2024

Production本番運用 2026

Why FUJI exists FUJIが存在する理由

We didn't set out to build infrastructure. Our own model forced us to. インフラを作るつもりはありませんでした。自分たちのモデルが、そうさせたのです。

In 2020 we were building a novel AI training method of our own. When we tried to run it on commodity machines, the workload exceeded what a single consumer machine could allocate and the operating system itself crashed. That was not a bug in our model — it was a signal. If our model could not run on commodity hardware, neither would the next generation of large models from anyone else, and no infrastructure existed that solved it. So we made an unusual choice: stop working on the model, and build the substrate first. Four years of core engineering later, that substrate is FUJI. We are, in a real sense, our own first customer. 2020年、私たちは独自のAI学習手法を開発していました。それを汎用マシンで動かそうとしたところ、単一のコンシューマ機が確保できる資源を超え、OSそのものがクラッシュしました。これはモデルのバグではなく、シグナルでした。自分たちのモデルが汎用ハードで動かないなら、他の誰の次世代大型モデルも動かない。そしてそれを解くインフラは存在しませんでした。そこで私たちは普通でない選択をします — モデル開発を止め、基盤を先に作る。4年のコア開発を経て生まれたその基盤がFUJIです。私たちは文字通り、自社の最初の顧客です。

Founders 創業者

Two founders, eight years, complementary disciplines. 2人の創業者、8年、補い合う二つの専門。

Yohei Muramatsu Co-founder · CEO University of Tokyo · Economics 東京大学 · 経済学部

17 years in institutional finance. Buyout and project finance at Shinsei Bank; then Investment Manager and Head of Business Incubation at Sumitomo Corporation Asia & Oceania, covering crude oil, chemicals, infrastructure, food, retail and finance, and directing regional operations from Pakistan to New Zealand. Most recently he managed JAPAN ENERGY FUND, a renewable-energy fund deploying solar PV in Turkey and Jordan, with a distributed team across the Middle East, Australia, Singapore and Japan. He concluded that mandate in March 2026 to focus exclusively on FUJI. 機関金融に17年。新生銀行でバイアウト・プロジェクトファイナンスを担当した後、アジア大洋州住友商事で Investment Manager, Head of Business Incubation。原油・化学・インフラ・食品・小売・金融を横断し、パキスタンからニュージーランドに跨る地域オペレーションを統括しました。直近ではJAPAN ENERGY FUNDを運用し、トルコ・ヨルダンでの太陽光発電投資を、中東・豪州・シンガポール・日本に分散したチームで実行。2026年3月に同業務を終え、FUJIに専念しています。

Focus at FUJI: strategy, go-to-market, enterprise and partner relationships, and financing. Cross-border commodity and energy trading is the same clearing-market problem FUJI now applies to compute. FUJIでの担当: 戦略、GTM、エンタープライズ・パートナー関係、資金調達。国境を越えて資源とエネルギーを取引してきた経験は、FUJIが演算資源に適用している清算市場の問題と同型です。

Kensaku Kawauchi Co-founder · CTO UTokyo Master's · PhD candidate
University of Aizu · BS 東京大学修士 · 博士課程
会津大学学士

13.5 years in research, across two countries. Seven years at Sony Computer Science Laboratories (2008–2015), then six and a half years at the National University of Singapore (2015–2021) as a research scientist with a faculty appointment, working on distributed systems and network protocols. 2カ国・13.5年の研究歴。ソニーコンピュータサイエンス研究所に7年（2008–2015）、続いてシンガポール国立大学（NUS）に6.5年（2015–2021）、研究員兼ファカルティとして分散システムとネットワークプロトコルに従事しました。

In 2022–2023 he led the technical design of a Singapore Food Agency-approved, AI-driven automated egg production facility — hardware, sensing and orchestration software, integrated vertically. That project is the same shape as FUJI: a system that must be integrated end-to-end by very few people, where the boundaries between layers are the easiest place to fail. 2022〜2023年には、シンガポール食品庁（SFA）認可のAI駆動・完全自動鶏卵生産施設の技術設計を主導。ハードウェア、センシング、オーケストレーションソフトウェアを垂直に統合しました。これはFUJIと同じ形の問題です — 少人数でエンドツーエンドに統合する必要があり、層と層の境界が最も壊れやすいシステム。

Focus at FUJI: the core engine. He wrote it by hand with zero external libraries or frameworks — no libp2p, no Kubernetes, no Ray. Every other decentralized compute project builds on someone else's distributed-systems abstractions and inherits their ceiling; those abstractions were not designed for synthesis. FUJIでの担当: コアエンジン。外部ライブラリ・フレームワークをゼロで手書きしました — libp2p も Kubernetes も Ray も使っていません。他の分散コンピュートは既存の基盤の上に積み上がり、その天井を継承します。それらの基盤は「合成」のために設計されていないためです。

How we build 作り方

Different work for different intelligences. 異なる知能には、異なる仕事を。

We don't treat AI coding tools as a single thing applied uniformly. We treat them like any other class of engineer: placed where they're strongest, kept out of where they're weakest, and reviewed by humans at every layer. The result is three deliberate zones with different rules. AIコーディングツールを「一様に適用する単一のもの」とは扱いません。他のエンジニアと同様に扱います — 強い領域に配置し、弱い領域から外し、すべての層で人間がレビューする。結果として、ルールの異なる3つの意図的なゾーンを設けています。

Zone 01

Core engine コアエンジン

Hand-written · Zero libraries · No AI 手書き · ライブラリゼロ · AI不使用

FUJI OPT., Boost, MAP, Encode-Decode, and the engine-to-application bridge. Written by Kensaku in vi, by hand. Three reasons: (a) OPSEC — we deliberately keep our core IP off external AI training data, (b) precision — at the systems level, AI generation increases debugging cost more than it reduces writing cost, (c) architectural integrity — design judgment at this layer cannot be parallelized. FUJI OPT.、Boost、MAP、Encode-Decode、エンジン-アプリブリッジ。Kensakuがviで手書き。3つの理由: (a) OPSEC — コアIPを外部AIの学習データに乗せない、(b) 精度 — システムレベルではAI生成が削減する書く時間より、増えるデバッグ時間の方が大きい、(c) アーキテクチャ整合性 — この層の設計判断は並列化できない。

Owner: Kensaku · manual 担当: Kensaku · 手書き

Zone 02

Upper layers Upper layers

AI-accelerated · Human-reviewed AIで加速 · 人間がレビュー

Interfaces, dashboards, and proof-of-concept instrumentation. Pattern-rich, high-volume, and well-explored — exactly where AI coding shines. A specialist engineer working with us part-time runs Cursor, Claude Code, and Codex/GPT-5 in parallel, and owns the judgment the agents cannot: which patterns to ship, and where a first-pass output needs reworking. We prompt these tools in Japanese — 2026's stack is fluent in our language. インターフェース、ダッシュボード、実証実験の計測系。パターン豊富、量がある、十分探索された領域 — AIコーディングが最も力を発揮するゾーンです。パートタイムで参画する専門エンジニアがCursor、Claude Code、Codex/GPT-5を並列に運用し、エージェントには担えない判断 — どのパターンを出荷するか、一次出力のどこを作り直すか — を握ります。プロンプトは日本語で発行 — 2026年のスタックは我々の言語に堪能です。

Owner: Specialist engineer (part-time) · with AI coding agents 担当: 専門エンジニア（パートタイム） · AIコーディングエージェントと共に

Zone 03

Strategic thinking 戦略思考

AI as disagreement accelerator AIを「反論加速器」として使う

Market positioning, comparative benchmarking, design exploration. Yohei uses AI for competitive analysis; Kensaku uses it for "here are five ways to architect X — what fails first under load Y?" We've found AI most useful when used to accelerate disagreement — generating positions we can push back on — rather than as an oracle to defer to. 市場ポジショニング、ベンチマーク比較、設計探索。Yoheiは競合分析にAIを使い、Kensakuは「Xを設計する5通り — 負荷Yで最初に壊れるのはどれか」のような問いに使います。AIは「反論を加速する」用途 — 我々が押し戻せる立場を生成する — のとき最も有用で、従うべき神託としてではない。

Owner: Both founders · as thinking partner 担当: 両創業者 · 思考パートナーとして

Two founders. AI agents at every layer. One product. 創業者は2人。 各層にAIエージェント。 1つのプロダクト。