既存のAIでは難しい。
そこから研究は始まります。
既存のLLMや一般的な機械学習とは異なるアプローチによるAI研究。
市販のライブラリや生成AI APIをそのまま適用するだけでは解決できない難度の高い課題に対し、アルゴリズム、データ構造、数理モデルの根底から仮説を立て、検証・PoCを推進します。
研究方針と独自アプローチの考え方
私たちは単なる受託開発会社ではありません。
「解けない課題をどう数理モデルに落とし込むか」という探求心を起点に、知的好奇心と厳格な工学的検証をもって研究開発を進めます。
既存AIの限界に直面したとき
「市販の画像認識APIでは微小な傷が見分けられない」「既存LLMでは論理破綻が起きる」「現場の端末では消費電力と計算リソースが足りない」――
多くの企業がAIの壁に直面するのは、汎用モデルを特殊な現場にそのまま当てはめようとする瞬間です。
数理とアルゴリズムからの再設計
みらい樹は、課題の持つ物理的・統計的性質を丹念に紐解きます。前処理パイプラインの幾何変換、損失関数の再定義、ニューラルネットワーク構造のカスタマイズ、ヒューリスティクスとの融合により、ブレイクスルーを導き出します。
研究開発から社会実装までのフルサイクル・パイプライン
既製品のブラックボックスな適用ではなく、基礎検証から実証実験、本番組み込みまで一気通貫で推進します。
課 題
現場の物理・業務制約
既存技術の限界特定
仮 説
数理モデルへの定式化
解法の技術的仮説立案
アルゴリズム検討
損失関数・構造設計
エッジ軽量化の検討
試 作
プロトタイプ開発
初期シミュレーション
学習・検証
実データトレーニング
精度ベンチマーク測定
PoC技術検証
現場実環境テスト
実行可能性の実証
システム実装
現場ハード・Web連携
商用本番稼働
既存AIを利用する領域 と 独自に研究・開発する領域 の比較
既製品のAPIで迅速に解ける課題と、数理・アルゴリズムからの新規開発を要する課題の境界線を明確に定義します。
① 既存AIサービスの利用領域
既存の学習済みモデル（GPT-4o、Claude、YOLO等）のAPIをそのまま呼び出して解決できる領域です。
② みらい樹の独自AI研究・開発領域
既存モデルでは精度が出ない、または物理的制約からモデル自体を研究開発しなければならない領域です。
研究から社会実装までの展開プロセス
実務上の成果へ着地させるための6段階の展開プロセスです。
研究テーマの策定
課題の難易度、既存技術の限界、期待される精度目標、必要なデータセットの収集方針を定義します。
アルゴリズム研究
国内外の最新論文や数理手法を調査し、課題に適合する新規アルゴリズムや複合アーキテクチャを構想します。
技術検証 (PoC)
最小限の実データを用いてスクリプトを作成し、仮説の有効性と精度指標（Accuracy, F1, 処理速度）を客観検証。
プロトタイプ開発
検証済みモデルをUIやAPIと結合し、実利用環境に近い条件で動作確認とユーザーテストを実施します。
企業との共同研究
知財契約や機密保持のもと、貴社のドメイン知見と当社のAIアルゴリズム技術を結集した共同研究を進めます。
研究成果の社会実装
研究室の成果で終わらせず、耐障害性とスケーラビリティを備えた本番プロダクトやハードウェアへ実装します。
企業研究部門・先端DX推進部との共同研究について
合同会社みらい樹では、大手企業R&D部門、大学・公的研究機関、スタートアップの先端研究チームとの共同研究・共同開発を積極的に受け入れています。
「論文の手法を自社の産業データに移植したい」「特許出願を見据えた独自の判定アルゴリズムを作りたい」といった段階から、共同で研究計画書を作成し進めることが可能です。
AI研究・独自アルゴリズム開発に関するよくある質問
アイデア段階での相談、NDA締結、PoC成果物、知財帰属についてお答えします。
Q 仕様書や要件定義書がない、アイデアや仮説の段階でも相談できますか？
Q 秘密保持契約（NDA）の締結は可能ですか？
Q PoC（概念実証・技術検証）の期間と成果物は何ですか？
Q 開発したアルゴリズムやモデルの知的財産権（特許等）はどうなりますか？
研究段階・技術検証からご相談ください。
「まだ要件定義も仕様書もない」「実現できるかどうかのFeasibility Studyから相談したい」という初期段階から、AIリサーチエンジニアが直接ディスカッションに応じます。