生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス
AI/ML（機械学習）分野において幅広く対応できる技術力を有しています。
開発や技術部門で発生しがちな「属人化」や「手間」といった課題に対し、個別ヒアリングを通じて業務の効率化・標準化を実現します。費用対効果を意識しながら、貴社に最適なAI活用の形をご提案します。
以下4つの得意な技術領域があり、課題を解決します。
1. [予測・予知する]：予知保全、不良品予測、価格予測生成
2. [創造する]：生成AI、RAG、AIエージェント
3. [解析する]：画像解析、マテリアルズ・インフォマティクス、因果分析
4. [AIシステムの基盤を築く]：AI構築に必要なデータベースなど
・短期間・小資本でAI活用をスタートし、素早く体感できるRAG環境を提供し、ゴールに向かう道筋を示す。
・お客様とスモールな試行を重ねながらノウハウを蓄積し、再現性のある成功へ導く。
・収益性を考え、AIの導入・運用を事業成長へ直結させる。
・現場で活用されることを最優先とし、実運用に根ざしたAIの定着を促進する。
・AIの進化を味方につけ、企業の成長を牽引できる「社内キーパーソン」を育成する。
・AIを活用した組織変革をリードできる人材を生み出す。
・手順・判断の属人化による品質・速度のばらつき
・定型作業やデータ整理に時間を取られ、付加価値業務が進まない
・実験や開発が試行錯誤に依存し、コスト・期間が肥大化検査や判定の目視依存で見落とし・ばらつきが発生
・設備データのサイロ化や欠測で異常・予兆検知が困難
・不良原因の特定に時間がかかり、改善サイクルが停滞
これらの課題を、AIの力で迅速かつ効果的に解決します。
IT企業、製造業、コンサルでDX現場導入の経験値の高いデータサインティスト、エンジニア、PMがお客様の課題に寄り添い、AI開発支援をさせていただきます
導入実績（例）
・素材：化成品材料、非金属材料
・製造：自動車メーカー、自動車部品メーカー、精密機器メーカー
・その他：食品メーカー など
内容（例）
・生成AIを活用し受注判断の効率化を実現、自動判断を目指す
・金属粉体の粒子形状検査を30分→10秒に短縮
・ベイズ最適化を用いた逆問題解析モデルで、新規素材開発の実験回数削減を実現
・機械学習による形状分類情報、因果分析により品質影響の可視化
| 初期費用 | お問い要件の複雑さ、データ量、機能範囲、連携システム数などにより変動します。詳細はお問い合わせください。 例) PoC（実証）：400万～700万円 開発：400万～900万円、そのほか簡易的PoC、課題設定支援などもあり |
| 月額費用 | 月額費用はいただきません。 ただし、運用や定常的なサービスの提供も承っております。その場合は、要件に応じてお見積もりいたします。 |
| その他 |
| 代表者 | 代表取締役 執行役員 社長 石川聡彦 |
| 資本金 | 51,000,000円 |
| 設立年月 | 2014年6月 |
| 事業内容 | AI/DXに関するプロダクト・ソリューション事業を展開しております。法人向けには、デジタル人材育成支援のためのオンラインDXラーニングや研修を行う「AI/DXプロダクト」、デジタル変革をコンサルティング型で伴走支援する「AI/DXソリューション」、また、個人領域におけるデジタル人材育成支援として「AI/DXリスキリング」を提供しております。 |
