研究開発
検証可能な研究開発を、実装フェーズまで接続する。
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。
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。
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。
物理AI・実空間連携
ロボティクスやエッジ環境を含む実空間で、AIが安全に機能するための研究を行っています。
写真素材: Unsplash
進め方
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
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
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
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
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
起業や社会実装を目指す研究者の方との協業を歓迎しています。
募集対象
大学・研究機関発の技術を、実証から事業化まで前進させたい研究者の方
連携内容
共同実証設計、PoC実装、運用設計、社会実装に向けたプロダクト化支援
進め方
守秘を前提に、課題整理から段階的に協議し、実行可能な計画へ落とし込みます