Domain 01
対話AI・知識活用
大規模言語モデルを活用し、公共・産業の現場で使える対話体験と知識検索の研究開発を進めています。図書館AIや自治体FAQ、社内ナレッジ検索の領域です。
研究室
6つの領域で研究開発に取り組んでいます。
主任研究員・研究領域・研究開発の進め方をご紹介します。
主任研究員・研究領域・研究開発の進め方をご紹介します。
6つの研究室
届かなかった場所ごとに、領域に合った主任研究員を立てています。現場の言葉から始められるよう、図書館・自治体・教育・製造・AI駆動開発・生成AI実装の6領域でチームを組みました。
図書館・知識インフラ
図書館・知識インフラ研究室
本と人の出会いを、AIで丁寧にやり直す。知の流通インフラを実装する研究室。
- あいまいな相談に応える対話設計
- 館内蔵書のRAG構造化
- 司書の業務知をAIへ移植する手順
自治体・公共AI
自治体・公共AI研究室
職員と住民、両方にやさしいAIを設計する研究室。
- 住民FAQの構造化と継続更新
- 窓口職員と並走するUI
- 個人情報を扱わない設計原則
画像認識・産業AI
画像認識・産業AI研究室
現場のばらつきに耐えるAI。製造・点検・インフラのための研究室。
- 現場照度の変動への耐性
- アノテーション工数の半減
- エッジ推論への落とし込み
AI駆動開発
AI駆動開発研究室
Claude Codeを「使う」から「組み込む」へ。人とAIが協働する開発の研究室。
- AIに渡す仕様書の書き方
- 人間がレビューすべきポイント
- AI社員と開発チームの分業設計
主任研究員 募集中
教育・大学AI
教育・大学AI研究室
学生・教員・事務の三者を支えるAI。大学のための研究室。
- 学生の学習履歴を尊重したRAG
- 教員の知識更新フローへの組込
- 大学事務OAとの安全な接続
生成AI実装
生成AI実装研究室
PoCで止めない。生成AI・LLM・RAGを企業現場に届けるための研究室。
- 失敗するRAGの早期発見
- 社内ガバナンスとの両立
- モデル変更への耐性設計
主任研究員・アドバイザー
現場知識と技術判断を兼ね備えた研究員が、領域ごとに主任を務めています。代表の藤村は、経営判断と技術判断を直結させながら、研究室の全体方針を統括します。
代表取締役 CEO / CTO
藤村 明人
AI開発・導入支援の経験を経て、2023年に創業。
データサイエンティストとして10年以上自ら手を動かしてAIを作ってきた技術者です。アビームコンサルティングでシニアコンサルタントまで昇進後、総合商社グループ企業を経て起業。画像認識・産業AI研究室、AI駆動開発研究室の主任を兼務しており、いずれも主任候補の採用を進めています。
主任研究員図書館・知識インフラ研究室
S.F.
AI司書SHIORIの開発・運用を中心に、本と人の出会いをAIで丁寧にやり直す研究を担当。
司書の業務知をAIへ移植する手順、館内蔵書のRAG構造化を、現場と並走しながら進めています。
自治体DXアドバイザー自治体・公共AI研究室
A.T.
某市役所にて30年以上勤務。福祉部門を中心に、総務・地域振興・窓口業務など多部署を歴任。
「本当に使われるシステム」の導入条件を、内側から見続けてきた視点で見極めます。
カスタマーサクセス / コンサルタント研究員のサポート / 顧客対応
Y.M.
元特別区公務員。福祉課・国際課で見てきた「動かない DX」を、外側から動かす側に回るために転身。
内側で味わった「使われない仕組み」を二度と作らないために、要件定義の段階から伴走します。
研究領域
具体的な技術シードや個別案件は非公開としつつ、研究開発の方向性と社会実装への姿勢を明確にしています。
Domain 02
認識AI・現場センシング
画像認識と異常検知を中核に、運用負荷を下げる監視・点検の実装可能性を検証しています。製造業・インフラ・公共施設の現場が対象です。
研究開発プロセス
研究のための研究ではなく、現場で機能する技術へつなげるために、各フェーズで成果物と移行条件を定義しています。
探索研究
社会課題に対して技術仮説を設計し、実装可能性を短期間で検証します。
- 主な実施内容
課題定義と仮説設計
評価指標（KPI）と検証条件の設定
小規模データによる初期検証
- 成果物
- 課題定義書、評価設計書、初期プロトタイプ
- 移行判定条件
技術的成立性
必要データの取得可能性
安全性リスクの初期洗い出し
実証研究
現場条件を踏まえ、性能・運用・安全性を定量評価します。
- 主な実施内容
現場導線を踏まえたPoC設計
性能・安定性・運用負荷の測定
例外ケースと異常時挙動の確認
- 成果物
- 実証報告書、運用設計案、リスク対応表
- 移行判定条件
業務KPIに対する改善幅
運用体制での継続可能性
説明可能性と監査性
社会実装
継続運用を前提に、実務で機能する形へ定着させます。
- 主な実施内容
段階導入計画と運用設計
保守・改善サイクルの設計
導入後評価と再学習の実行
- 成果物
- 導入計画書、運用手順書、改善ロードマップ
- 移行判定条件
導入効果の継続測定
運用・保守コストの妥当性
組織内定着と利用率
評価フレーム
評価フレームと運用ポリシー
研究開発は、技術的な新規性だけでなく、実装可能性・遂行体制・社会実装性を同時に評価するフレームで管理しています。
技術優位性
既存手法と比較し、性能・安定性・運用性で明確な優位性を示すことを重視します。
開発目標の妥当性
達成目標と検証方法を先に定義し、研究の進捗を定量で追跡します。
市場・現場適合度
現場の運用制約、導入障壁、既存システム接続性を踏まえて実証計画を設計します。
実施体制と遂行能力
研究・開発・運用の役割分担を明確化し、実証から実装まで一貫して実行します。
社会実装可能性
単発PoCで終わらせず、導入計画・保守設計・改善ループまでを評価対象とします。
研究開発ポリシー
- 研究ガバナンス
研究着手時に、利用目的・データ範囲・リスクを明文化する
評価ログを残し、再現可能な検証手順を維持する
高リスク用途では段階導入を原則とし、運用監視を設計する
機密性の高い案件は公開範囲を限定し、機密性と透明性を両立する
- 重視する検証指標
- 精度指標（適合率・再現率など）、業務KPI（対応時間・作業削減率）、運用KPI（稼働率・復旧時間）、安全性KPI（重大インシデント件数）、社会実装KPI（定着率・継続利用率）
研究計画の段階で検証指標と公開範囲を設定し、機密性を守りながらも再現可能な検証プロセスを維持します。
協業パートナー募集
大学や研究機関で生まれた技術を、論文や PoC で止まらせず、現場で動く形まで持っていきたい——そう考えている研究者の方を、共同実証のパートナーとしてお迎えしています。
具体的には、共同実証の設計から PoC 実装、運用設計、プロダクト化までを伴走します。守秘を前提に、課題整理の段階から段階的に協議を進め、お互いの役割分担と実行可能な計画を一緒に組み立てます。
研究連携・実証の
ご相談
起業や社会実装を視野に入れた研究の話を、ぜひ聞かせてください。