業種と業務から、
AIの使いどころを設計する。

微細構造のSEM画像から寸法を測る。既知の欠陥を分類し、どの分類にも属さない未知の欠陥を見つける。白黒画像から色を判定する。

目視と手作業に依存していた計測・検査工程を、装置・レシピ・撮像条件ごとのばらつきを前提として自動化します。

半導体・ディスプレイ領域で積み上げた微細計測の技術を、外観検査、寸法測定、欠陥検出など製造業全般の検査工程へ展開。データ取得の設計から、既存ラインへの接続、現場に合わせたハードウェア構成、リアルタイム監視までを一つの流れとして構築します。

設計資料、仕様書、検証レポート、図面。技術部門の知識は大量の文書に埋もれ、DMSはファイル管理とキーワード検索にとどまりがちです。

文章だけでなく、表・数式・グラフ・図面を意味ごと構造化し、設計や検証のプロセスから直接引ける状態へ変換します。

紙やスキャンとして残る過去資産の移行、既存DMSとの併存、部門をまたぐ権限設計まで含めて設計します。

問い合わせ対応を、回答生成だけで終わらせない。

SOP、業務ナレッジ、顧客との会話コンテクストを統合し、確認・処理・引き継ぎまでを業務プロセスとして設計します。

通話ログをナレッジへ還元することで、対応するほど適用範囲が広がる運用をつくります。オペレーター支援から始め、品質を確認しながら自動化範囲を段階的に広げられます。

人材不足が成長の制約になる中、従来の採用プロセスではミスマッチと機会損失が生じます。

職務要件と人材情報を意味レベルで照合し、なぜその候補なのかという根拠を示しながら提示します。

採用だけでなく、社内の配置・アサイン、スキル棚卸しにも同じ仕組みを適用できます。

映像アーカイブを、検索できる資産へ。

詳細なメタデータの自動生成、意味単位でのセグメント分割、要約、再利用の提案により、蓄積された映像の価値を引き出します。

さらにSNS上の会話をリアルタイムに解析し、視聴者の感情とトレンドを把握。制作と編成の判断材料へつなげます。

いつ、どこに、どれだけ必要か。

ATMへの現金補充量の予測で実証した需要予測の仕組みを、在庫、要員配置、価格設定へ展開します。

顧客行動、経済条件、供給状況などの大規模データをリアルタイムに解析し、継続的な予測と調整を行います。