メインコンテンツへスキップ

Services

サービス

研究開発、PoC・受託開発、AI導入支援、AI研修の4つを提供しています。調査だけ、実装だけといった分担はせず、着手した段階から運用開始まで同じチームが担当します。

4つのサービスについて、進め方・成果物・ご用意いただくものを記載しています。

Coverage

対応範囲

プロジェクトは「決める・確かめる・作る・使われ続ける」の順に進みます。4つのサービスは、それぞれ得意な段階が違います。

  • 研究開発

    確かめる

  • PoC・受託開発

    確かめる 〜 使われ続ける

  • AI導入支援

    決める 〜 確かめる

  • AI研修

    使われ続ける

帯が重なっているところは、同じプロジェクトの中で続けてお受けすることが多い部分です。

Detail

サービス内容

サービスごとの進め方と、お渡しするものです。

01

Research & Development

研究開発技術的に可能かを確かめる段階

新しいAI・ロボティクス技術が、御社の課題に使えるかを確かめます。論文と実装の両方を追えるメンバーが担当し、結果は判断材料として根拠と一緒にお出しします。

こんな段階に

やりたいことはあるが、そもそも技術的に可能かが分からない段階

進め方

  1. 課題を技術の問題に置き換える

    「不良を減らしたい」を、「この欠陥を、この条件で見分けられるか」まで具体にします。何をもって成功とするかが、ここで決まります。

  2. 先行事例と論文を当たる

    すでに解かれている問題か、どこまで解かれているかを確認します。使える成果があれば、そのまま活かします。

  3. 手元で試す

    小さなデータで実装し、どんな条件でうまくいくかまで確かめます。

  4. 判断できる形にして返す

    「できる / 条件つきでできる / できない」を、根拠と一緒にお渡しします。進む場合は、そのまま実装方針になります。

ご用意いただくもの

  • 対象物のサンプル、画像、センサーデータ
  • 現在の判定基準・許容範囲
  • 既存の設備構成
研究開発

お渡しするもの

  • 技術調査レポート
  • 検証コード
  • ベンチマーク結果
  • 実装方針（進む場合）
  • 先行技術調査
  • 論文調査
  • アルゴリズム選定
  • 技術検証
  • ベンチマーク
  • プロトタイピング
02

Solution Development

PoC・受託開発現場で動くシステムを作る段階

資料ではなく、現場で毎日動くシステムを納品します。既製パッケージを当てはめるのではなく、その現場の判断に必要なものだけを作ります。AI・IoT・制御をまたぐ部分も、間に会社を挟まずに作ります。

こんな段階に

課題は決まっていて、動くものを作りたい段階

進め方

  1. 現場を見て、要件にする

    誰がいつ何を見て決めているのかを、実際の作業から起こします。現場の動きに合わせるので、そのまま使える形になります。

  2. PoCで確かめる

    御社の実データで、効くかどうかを先に確かめます。結果を見てから、本開発に進むかを決めていただけます。

  3. 現場で動く形に作る

    画面・設備連携・運用フローまで含めて作ります。判断の根拠が画面に残るので、現場が確かめながら使えます。

  4. 渡して、回るまで見る

    操作手順と一緒に引き渡し、現場で毎日使われる状態になるまで伴走します。

ご用意いただくもの

  • 対象工程の見学
  • 実データ（画像・ログ・帳票など）
  • 既存システム・設備の接続条件
PoC・受託開発

お渡しするもの

  • 動作するシステム一式
  • ソースコード
  • 設計・運用ドキュメント
  • 現場向けの操作手順
  • 要件整理
  • PoC
  • AIモデル開発
  • Web / Cloud
  • IoT / Edge
  • PLC / Robotics
  • 現場導入
03

Consulting

AI導入支援着手する順番を決める段階

業務・設備・データの状況を見て、効果が出る順番に並べます。「今は見送る」という判断も含めてご提案し、最初に着手する一件は要件案まで書きます。

こんな段階に

AIを使いたいが、着手する順番が決められない段階

進め方

  1. 業務と設備を棚卸しする

    何にどれだけ人手がかかっているか、どのデータがすでに取れているかを、現場と一緒に洗い出します。

  2. テーマを洗い出す

    AIで効きそうな候補を、工程ごとに広く出します。この段階では、実現性にとらわれずに挙げます。

  3. 実現性と効果で並べ替える

    データがあるか、現場が使うか、投資に見合うか。この3つで順番を決めます。見送ったテーマも、理由と一緒に残します。

  4. ロードマップと技術選定に落とす

    各段階で何を使い、何を確かめるかまで書きます。最初に着手する一件は、そのまま開発に入れる要件案にします。

ご用意いただくもの

  • 業務フロー・作業手順
  • 設備一覧
  • すでに取得しているデータの所在
AI導入支援

お渡しするもの

  • テーマ一覧と評価
  • 導入ロードマップ
  • 技術選定とその根拠
  • 着手する案件の要件案
  • AIテーマ探索
  • 課題整理
  • 実現可能性評価
  • ROI整理
  • 技術選定
  • 導入ロードマップ
04

Training

AI研修現場で使える状態にする段階

御社の業務・帳票・設備を題材に、その場で手を動かしながら進めます。研修のあと、そのまま現場で使える状態を目指します。

こんな段階に

社内でAIを使いこなしたい、これから内製化したい段階

進め方

  1. 対象と到達点を決める

    研修のあと、誰が何をできるようになるかを最初に決めます。

  2. 自社の題材を用意する

    実際に使っている帳票・データ・作業を教材にするので、自分の仕事にそのまま繋がります。

  3. 手を動かす

    説明より演習を多くし、実際に手を動かしながら覚えていただきます。

  4. 持ち帰れる形にする

    翌日の業務でそのまま使える手順まで落とします。研修の記録も残し、次の受講者に引き継げるようにします。

ご用意いただくもの

  • 受講者の職種と人数
  • 題材にできる業務資料
  • 現在使っているツール
AI研修

お渡しするもの

  • 研修プログラム
  • 自社題材の演習教材
  • 受講後に使える手順
  • 実施記録
  • AI基礎
  • 生成AI
  • エンジニア向け研修
  • 業務特化ハンズオン
  • 現場向けAI活用研修

How We Work

導入の流れ

本開発の前に検証段階を設けています。各段階の終了時に、次へ進むかどうかを判断していただけます。

  1. 01

    現場を見る

    どこに時間がかかっているのかを、現場の方と一緒に洗い出します。

    決めること
    どの工程を対象にするか
    出るもの
    現状の作業と、時間のかかり方の整理
  2. 02

    一点に絞る

    効果が測れる課題を、まずひとつに絞ります。

    決めること
    何をもって「効いた」とするか
    出るもの
    検証テーマの定義と、測る指標
  3. 03

    PoCで確かめる

    御社の実データで、効くかどうかを短期間で検証します。

    決めること
    本開発に進むか、止めるか
    出るもの
    実データでの検証結果と、効く条件
  4. 04

    本開発に進む

    効くと分かったものだけ、現場で毎日回る形に仕上げます。

    決めること
    運用の担当と、見る範囲
    出るもの
    現場で動くシステムと、操作手順

段階ごとに区切れるので、検証から小さく始めていただけます。

現場ごとの画面例を見る

How We Differ

当社の特徴

調査・開発・現場導入を同じチームで担当します。調べて分かったことが、そのまま作るものに活きます。

01

調査から実装まで同一チーム

検証で分かったことを、そのまま実装に持ち込めます。細かな前提まで、同じメンバーが引き継ぎます。

02

AI以外の領域も対応

センサー、エッジ、PLC、ロボット、画面。AIモデルの前後まで含めて、現場で動く形にします。

03

必要なものだけを作る

既存のツールや運用の見直しで解けるものは、そちらをお勧めします。本当に必要なところにだけ、開発を当てます。

扱う技術の詳細を見る

Contact

現場の課題から、ご相談ください。

AI導入テーマが決まっていない段階から、技術検証・PoC・実装方法をご相談いただけます。

こんなご相談から

  • 外観検査を自動化できるか相談したい
  • 設備・センサーデータを活用したい
  • AI導入テーマから一緒に検討したい
  • ロボット・PLCとAIを連携したい