AI

AIシステム開発

「ディープラーニング×生成AI」最先端のAIシステム開発

映像解析・音声解析・データ解析などの解析AIに加え、文章・画像・コード生成などの生成AIを活用したシステム開発を提供。
お客様のニーズやコストに応じた最適なAIソリューションを開発いたします。

解析AIでできること

文字解析
AI文字解析を活用し、活字・手書き文字を認識するAI文字解析システムを開発いたします。

  • 受注業務の自動化
  • 帳簿・帳票の入力業務の自動化
音声解析
人が発した声をAIが分析し、コピーや検索などに活用する仕組みを開発いたします。

  • 音声情報をテキストに変換・出力
  • 音声情報から人物を特定
映像解析
ディープラーニングでAIに学習させることで、人物や物体など様々なものを認識させます。

  • 人物を追跡
  • 物体の動きを検知

開発事例

掲載されているのは一例です。ご相談やご質問がございましたらお気軽にお問い合わせください。

安全管理システム

映像解析で、危険区域侵入や不審行動など、様々な危険行動を学習・検知するAIの開発

  • 危険区域侵入検知システム
  • 不審行動監視システム
  • 動体検知システム

人物認識システム

映像から人物情報や顔情報を抽出し、性別・年齢等の周辺情報を推測するAIの開発

  • 人物情報検出システム
  • 顔認識システム
  • 骨格検知システム

車両認識システム

映像からナンバープレートを抽出・データ化し、車両情報を記録するAIの開発

  • 車両情報記録システム
  • ナンバープレート
    　 認識システム
  • 車両台数カウントシステム

開発環境

他の言語・環境にも対応可能ですので、お気軽にお問い合わせください。

オペレーティングシステム
Windows, Linux(JetsonOS)
開発言語
Python, C, C++
ライブラリ
PyTorch, Keras, TensorFlow, Numpy, SciPy, OpenCV
アルゴリズム
Yolo, CNN, SSD, M2Det, LSTM, RNN
LLM
GPT(OpenAI), Gemini(Google), Llama(Meta), Claude(Anthropic), DeepSeek(DeepSeek)

価格例

掲載されているのは一例です。ご相談やご質問がございましたらお気軽にお問い合わせください。

音声解析AI

クラウドAIを活用した、 最適な音声解析AIシステム

￥17,000,000~

  • 感情分析
  • 人物認識
  • 自動翻訳

データ解析AI

ビックデータを分析し、解析した結果を出力するAIシステム

￥26,000,000~

  • データ分析
  • 予測・予想
  • 現状把握

動画解析AI

行動検知や人物追尾等、時間軸と連携したAIシステム

￥33,000,000~

  • 物体検知
  • 人物追尾
  • リアルタイム検知

画像解析AI

画像を分析し、結果を出力するAIシステム

￥26,000,000~

  • 標識検知
  • エリア追尾
  • エラー判定

生成AIとは

生成AI（Generative AI）は、データを基に新たなコンテンツを生み出す人工知能技術です。
従来のAIがデータの分類や予測を主な役割としていたのに対し、生成AIは文章、画像、音声、プログラムコードなどを生成し、「創造的な作業」を支援できる点が大きな特徴です。
企業においては、文章作成やデータ分析の自動化、顧客対応の効率化など、さまざまな業務領域で活用が進んでいます。
例えば、カスタマーサポートにおいて生成AIを活用したチャットボットを導入することで、業務負担を軽減しながら対応の標準化を図ることが可能です。
また、技術文書の自動生成や市場分析レポートの作成支援など、ビジネスの生産性向上に貢献します。
一方で、生成AIの導入には慎重な運用が求められます。
生成されたコンテンツの正確性やプライバシー保護、セキュリティ対策が重要な課題となるため、企業のニーズに合わせた適切な管理が必要です。

生成AIの活用事例

掲載されているのは一例です。ご相談やご質問がございましたらお気軽にお問い合わせください。

製造業

技術文書や設計案の自動生成で業務効率化

  • 仕様書やマニュアルの自動作成・要点整理で負担軽減
  • 設計案の自動生成で試作や設計変更を効率化
  • 製品開発のスピード向上とコスト削減

流通業

AIによる顧客対応とマーケティングの最適化

  • AIチャットボットで24時間対応を実現
  • 商品説明や広告コピーの自動生成で業務効率化
  • パーソナライズ広告でターゲットに最適な提案

金融業

AIで市場分析や投資レポートを自動化

  • 市場動向を反映した投資レポートの自動生成
  • 過去データ分析によるリスク予測と投資判断支援
  • 顧客ごとの金融アドバイスをパーソナライズ

エンタメ業界

生成AIでコンテンツ制作の効率向上

  • キャラクターや背景デザインの自動生成
  • ストーリーやシナリオ構築の支援
  • 視聴者データ分析によるパーソナライズコンテンツ制作

PoCから始める生成AI活用

生成AIを企業の業務に導入するためには、PoC（概念実証）の実施が欠かせません。
PoCは、生成AIが実際のビジネス環境でどの程度効果を発揮するかを確認するための重要なステップです。
このプロセスを通じて、リスクを最小限に抑えつつ、技術的な実現可能性を確かめ、導入の有無を判断することができます。
PoCを実施しなければ、技術的な課題や業務への適合性を事前に把握することができず、全体の導入計画に影響を与えるリスクが高くなります。
また、実際に導入する前に問題点を早期に発見し、改善策を講じることができるため、全体のコスト削減にもつながります。

STEP1

目的の明確化

PoCを始める前に、何を達成したいのかを明確に設定します。どの業務に生成AIを活用し、
どのような効果を期待するのかを具体的に定義しましょう。目的が不明確だと、PoCの進行が迷走し、成果を測定する基準も曖昧になってしまいます。

STEP2

実施範囲の決定

PoCはスモールスタートで実施することが効果的です。対象業務やプロセスを絞り、
生成AIを使ってどこまで改善できるかを限定的に試します。このようにすることで、最初のステップで成果が見えやすく、次に進むべき方向が明確になります。

STEP3

PoC実施

実際にPoCを実施し、設定した目的に対してどのような結果が得られるのかを検証します。
この段階では、生成AIの効果を測定し、課題や問題点があれば修正しながら進めます。

STEP4

評価とフィードバック

PoC終了後には、得られた結果を評価します。実施した業務の改善点や効果について具体的にレビューし、
次のステップに進むための判断材料を得ます。フィードバックを活用して、どの部分に強化が必要か、再度PoCを実施するべきかを検討します。

STEP5

次のステップの決定

評価とフィードバックの結果を基に、生成AIの導入を本格的に進めるのか、再度PoCを行うのかを判断します。
再度PoCを行う場合は、初回の結果を踏まえて改善し、再試行することで導入に向けて確実なステップを踏んでいきます。

事例紹介

生成AIは、業務の効率化だけでなく、企業の競争力を高める新たな価値を提供します。ここでは、実際のビジネス課題を解決する具体的な活用事例を紹介します。

RAGを活用したチャットボットによるカスタマーサポートの高度化

従来のカスタマーサポートでは、ナレッジが属人化しており、対応の質が担当者によってバラつくことが課題でした。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したチャットボットは、企業のナレッジベースを参照しながら最適な回答を生成するため、
経験の浅い担当者でも熟練者と同じクオリティの対応が可能になります。これにより、問い合わせ対応の標準化が進み、
サポート品質の均一化と業務効率化を同時に実現できます。さらに、社内のノウハウを蓄積・活用することで、問い合わせ対応だけでなく、
社内ヘルプデスクや業務マニュアルの整備にも応用できるため、組織全体の知識共有がスムーズになります。

  • RAGで最適な回答を生成し、対応品質を標準化
  • ナレッジの属人化を解消し、業務効率化を促進
  • 社内ヘルプデスクやマニュアル整備にも応用可能

ローカルLLMを使ったクローズドなAI活用

生成AIを業務に活用する際、クラウドベースのAIサービスは便利ですが、機密情報を扱う企業にとってはデータの外部流出リスクが懸念されます。
ローカル環境で動作するLLM（Large Language Model）を導入すれば、
データを社内にとどめたままAIを活用でき、セキュリティリスクを大幅に軽減できます。
加えて、オープンソース（OSS）のAIモデルを活用することで、クラウドサービスの利用料を抑え、
ランニングコストを削減できる点も大きなメリットです。
例えば、製造業では設計データや技術文書を安全にAIで生成・管理でき、社内のナレッジ活用を加速させることが可能です。

  • 機密情報を守りつつ、AI活用を推進
  • OSSのAIモデルでクラウド利用料を削減
  • 設計データや技術文書の安全な管理・活用を実現

日本語からSQLを生成してDB検索の自動化

データドリブンな経営を推進するためには、社内のデータを適切に活用することが重要ですが、多くの企業ではSQLの知識を持つ人材が限られており、データ分析のハードルが高いのが現状です。
日本語からSQLを自動生成するAIを導入すれば、SQLの専門知識がなくても簡単にデータベースを検索し、必要な情報を取得できるようになります。
例えば、「今月の売上を商品カテゴリ別に集計して」といった自然な日本語を入力するだけで、AIが適切なSQL文を生成し、リアルタイムでデータを取得できます。
これにより、営業・マーケティング・経営層が迅速にデータを活用し、意思決定のスピードを向上させることが可能になります。

  • 日本語入力だけでSQLを自動生成・DB検索を実行
  • SQLスキル不要で営業・経営層がデータ活用可能
  • 意思決定の迅速化とデータドリブン経営を支援