AIを「使う」だけではなく、
必要なら、その仕組みからつくる。
AI・LLMから独自AI研究、
Web・業務システム、IoTまで。
課題から技術を考え、研究・検証・開発・導入・運用まで支援します。APIを繋ぎ合わせるだけの開発にとどまらず、お客様固有のデータ構造、オンプレミス環境、現場のカメラやセンサーと連動するAIシステムを一貫して設計・構築します。
研究から実装まで。
「生成AIのAPIを呼び出すだけ」の表面的な開発ではありません。
基礎的なアルゴリズム研究から、現場のハードウェア・業務システム統合、導入後の運用改善まで一気通貫で手掛けます。
RESEARCH
既製品では解けない難題に対し、仮説立案からアルゴリズム検証・プロトタイプ構築まで実施。
AI / LLM
企業固有の文書・専門知識を統合し、高精度かつ情報漏洩のないセキュアな言語モデルを構築。
SYSTEM
AIを孤立させず、日常の業務ワークフローや既存の基幹データベースとセキュアに連携。
IoT / VISION
農場、工場、倉庫などの現場環境にセンサーとカメラを配置し、エッジ推論で実世界を捉える。
OPERATION
導入後のモデル再学習、モニタリング、および現場担当者のリテラシー向上研修まで継続支援。
API活用から、自社運用LLMまで。
要件とセキュリティ基準に応じて、最適な実装階層をご提案します。
「機密データを一切外部送信できない」「オフラインで稼働させたい」という高度なオンプレミス要求にも完全対応します。
GENERATIVE AI API
RAG
FINE-TUNING
PRIVATE LLM
OFFLINE AI
実運用に耐えうる、AIシステム構成。
ユーザーの入力から社内データの安全な探索、言語モデルの推論、回答生成に至るデータフローを完全可視化。
単なる対話ではなく、企業のナレッジベースと堅牢に同期するアーキテクチャです。
AI × 現場。実世界の課題を解く技術。
抽象的な画面の中だけでなく、農場、牛舎、工場ライン、オフィスの最前線へ。
リアルな現場の写真とともに、AIとセンシングがどのように実務を変革するかをご覧ください。
AI VISION & IoT
農業・畜産
ビニールハウスや圃場における作物の生育・病害虫認識、養鶏場や牛舎における温湿度・換気状態の常時監視とヒートストレス予兆検知。現場の過酷な巡回工数を削減します。
CAMERA AI & EDGE
製造・設備
製造ラインのコンベアを流れる製品の外観傷・異物混入・欠品を産業カメラとエッジAIで高速判定。工場のモーター振動や電流値の異常予兆を検知し、突発停止を防止します。
RAG & AUTOMATION
オフィス・業務
社内規定や技術マニュアルを引用元付きで回答するRAGチャットや、非定型帳票を読み取るAI-OCR。基幹データベースと直結し、転記作業や社内問い合わせ対応を自動化します。
「AIが画像を見る」ことを、視覚化する。
作物の熟度判定や製品の良否判定など、現場のカメラ画像から瞬時に物体を検出し定量カウント。
作業員の主観や見落としを排除し、データに基づく自動選別・収穫適期予測を可能にします。
IoT・センシング構成図。
現場のセンサーやカメラから得られた多種多様な生データが、どのようにネットワークを介して集約され、
AI推論を経て業務ダッシュボードや現場アクションへと変換されるかを示します。
開発事例・システム構成。
当社が手掛けた代表的なAI・IoT・業務システムの構成概要です。
実際のシステム画面モックやデータ処理パイプラインと共にご紹介します。
社内規定・マニュアル横断 RAG社内AIシステム
社内に散在する数千ページの規程集・マニュアル・技術文書をベクトル化し、根拠ページ引用付きで高精度に回答する社内検索AI。
養鶏場向け 多地点環境IoT監視＆異常検知システム
広大な鶏舎内の温度・湿度・CO2濃度・換気扇稼働状態をLPWA/Wi-Fiセンサーで常時収集し、ヒートストレス予兆や換気不全を自動検知。
製造ライン向け エッジAIカメラ外観検査・物体検出
搬送コンベア上の部品・製品を高解像度産業カメラで撮像し、エッジ推論機上で傷・異物混入・欠品をリアルタイム判定する検査システム。
AI講習から見えた、現場の真実。
「とりあえずAIを導入したものの、かえって業務が煩雑になった」という声は少なくありません。
500名以上の社内AI担当者との対話を通じて蓄積された、本質的なAI活用・非活用判断の基準を公開します。
1. AIに任せる仕事 (完全自動化・検索)
大量文書からの関連箇所抽出（RAG）、大量帳票の文字データ化（AI-OCR）、カメラによる外観傷の一次スクリーニングなど。定型的かつミスが後工程でフィルタできる作業。
2. 人が判断する仕事 (AIは下準備・補佐)
最終的な契約締結判断、医療・農薬適用の最終決定、重要顧客への個別対応など。AIに候補案や要約・比較表を作成させ、人間が最終決裁と責任を担うハイブリッド設計。
3. AIを使わない方が効率的な仕事 (ルールベース・手動)
確定的ルールで100%決まる数式計算、すでにマクロやSQLで一瞬で終わるバッチ処理、対話が1往復で済む定型入力など。無理にLLMを挟むとレイテンシと確認コストが悪化します。
AI・システム開発に関するよくあるご質問
AI作成、PoC検証、社内セキュリティ、ご契約フロー、対応エリアなど、お客様から多く寄せられるご質問にお答えします。
Q 兵庫県加東市に本社がありますが、遠方・全国からの開発依頼にも対応可能ですか？
Q 「自社専用のAIを作成したい」場合、どのようなデータや準備が必要ですか？
Q 開発の前に、実現可能性を検証するPoC（概念実証）から依頼することはできますか？
Q 社外秘データや機密情報を扱うため、外部クラウドAPIを使えない環境でもAIを導入できますか？
上記以外のご不明点や、具体的な要件・お見積りのご相談もお気軽にお問い合わせください。
AIを「使う」だけではなく、
必要なら、その仕組みからつくる。
「既存のSaaSでは要件を満たせない」「データを社外に出せない」「現場のカメラやセンサーと連携したい」など、貴社の固有の課題から最適なAI・システム構成をご提案します。