映像理解・コンピュータビジョン
交通、工場、施設、安全管理などの映像シーンに対して、物体検出、複数対象追跡、人数カウント、行動認識、時系列イベント解析、複数カメラ処理を提供します。
物体検出追跡カウント行動認識映像ストリーム
サービス - モデル性能と本番工程を同時に設計します。
データ処理、モデル方針、評価、推論サービス、業務システム連携、プライベート導入、継続改善まで、AI が実業務で安定して動くための工程をまとめて支援します。
音声・テキスト・会議インテリジェンス
音声認識、話者分離、専門用語の強化、長時間音声処理、情報抽出、議事録生成、業務システム連携に対応します。
音声認識話者分離情報抽出議事録システム連携
機械学習・ゲーム AI・最適化
予測モデル、意思決定システム、強化学習、ゲーム AI、経路計画、スケジューリング、制約最適化を業務に合わせて設計します。
予測強化学習ゲーム AI経路計画最適化
AI 工程化・プライベート導入
モデルサービング、非同期タスク、API、監視、Docker 導入、閉域網納品、GPU / Huawei Ascend などの推論環境適応を行います。
モデル配信APIDocker閉域導入Ascend
事例 - モデルとシステムで現場の課題を解きます。
以下の事例は必要に応じて匿名化し、アルゴリズム設計、工程システム、応用研究の納品力を中心に紹介しています。
交通映像解析
路線バス向け乗客流動 AI 解析システム
車載カメラ映像を対象に、乗客検出、ドア付近の安定モデリング、複数対象追跡、乗降イベント認識、OD 関連付け、国産 AI アクセラレータ対応まで構築しました。
時系列イベントドア領域モデル軌跡マッチングBoTSORT + ReIDOD 解析
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ゲーム AI / 強化学習
癞子斗地主 AI 意思決定システム
ゲーム AI スタートアップ向けに、既存研究をベースに特殊ルールへ拡張し、行動空間、状態表現、合法手生成、方策評価を再設計しました。
不完全情報ゲーム行動空間ワイルドカード自己対戦方策評価
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選ばれる理由 - 未整理の AI 課題を、運用できる本番システムへ。
単なる機能実装やモデル Demo ではなく、業務目標、モデル設計、工程システム、導入環境を一体で考え、検収・運用・保守できる形にします。
- 曖昧な課題を検証可能な計画へ. AI プロジェクトは、業務目標やサンプルデータだけで始まることがよくあります。データの利用可能性、技術境界、モデル方針、納品リスクを整理し、実行できる計画に落とし込みます。
- 業務成果を最優先. オフライン指標だけでなく、実際に使える成果を重視します。データ評価、モデル検証、システム連携の中で見つかる制約に合わせて、技術方針と検収基準を調整します。
- 少数精鋭チームと AI ツールチェーン. 中核メンバーがヒアリング、モデル設計、実装、検収まで直接関わります。コミュニケーションを短くし、予算をモデル品質、アルゴリズム、システム信頼性、納品品質に集中させます。
- 閉域導入・推論環境への適応. GPU、CPU、Huawei Ascend、Docker 化、社内ネットワーク納品、本番運用に対応します。エンタープライズ、交通、エネルギー、公共領域の制約にも合わせやすい体制です。
- PoC から本番運用まで. 短期の実現可能性検証から始め、効果が見えたらワークフロー設計、既存システム連携、安定化、導入、運用支援まで進められます。
予算目安 - 段階ごとに投資規模を見積もります。
AI 工程化プロジェクトの費用は、業務目的、データ品質、モデル難度、導入環境、システム連携の深さで変わります。以下は初期判断のための目安です。
一般的な費用レンジ
最終見積はデータ量、モデル複雑度、導入制約、納期、保守要件により調整します。
- 実現可能性検証 / PoC
- AI で解けるかを短期検証
- 80 万 - 250 万円
- プロトタイプ / デモ
- 社内検証できる動作版
- 250 万 - 700 万円
- 本番システム納品
- 実業務フローへ接続
- 700 万 - 2,500 万円+
- モデル導入・工程最適化
- 既存モデルを安定サービス化
- 120 万 - 700 万円
- 継続技術顧問
- AI プロジェクトを継続支援
- 50 万 - 250 万円 / 月
進め方 - まずモデル効果を検証し、その後システム納品へ進みます。
データ品質、モデル方針、コア効果を先に確認し、本格的な開発・導入リスクを下げる段階型プロセスで進めます。
評価から納品まで
各段階で提案書、PoC 結果、プロトタイプ、API 仕様、導入資料、テスト報告、本番サービスなどの成果物を明確にします。
- 1
ヒアリング
業務目的、データ種類、利用シーン、導入環境、予算感、検収基準を確認します。
- 2
サンプル評価
匿名化サンプルを分析し、モデル効果、データ品質、工程難度、プロジェクトリスクを見積もります。
- 3
提案・概算見積
技術方針、範囲、成果物、スケジュール、検収方法、概算費用を整理します。
- 4
PoC / プロトタイプ
限定データでコアアルゴリズムと業務フローを検証し、デモまたはテスト可能な結果を作ります。
- 5
開発・導入
モデル最適化、サービス化、API、非同期処理、コールバック、監視ログ、閉域導入、連携テストを進めます。
- 6
検収・保守
合意した指標で検収し、導入資料、API 仕様、運用説明、保守・改善支援を提供します。
支払い・検収
双方のリスクを下げるため、通常は段階納品・段階支払いで進めます。
PoC や短期案件では、着手時 50%・納品時 50% が一般的です。
中大型案件では、着手、初期検収、最終検収、保守の節目に合わせて調整できます。
初回相談前にあるとよい情報
最初は簡単なメモで十分です。サンプルデータは匿名化した状態でも構いません。
業務目的サンプルデータ現行フロー期待する出力導入環境予算感
AI プロジェクトの実現可能性を先に確認しませんか？
業務目的、サンプルデータの種類、既存システム、導入環境、希望スケジュールをお送りください。PoC、プロトタイプ、本番納品のどの進め方が合うか整理します。