AX導入支援・開発
Concept
AX（AIトランスフォーメーション）は、AIが使えることを前提に業務の手順を組み直す取り組みです。当社は、課題の整理、PoC（AIモデルの構築と検証）、業務への実装までを、実装を担当するAIエンジニアが一貫して担当します。
対象は建設・建築業界を中心とした中小企業です。使用するAIは特定の製品に固定せず、業務内容と予算に応じて選定します。
Process
3つの段階で進めます。各段階の終わりに結果をご報告し、次の段階に進むかを貴社にご判断いただきます。
業務フローを作業単位まで分解し、AIで効果が出る工程と、AIを使わないほうが早い工程を切り分けます。
成果物業務フローの整理資料／着手順
実際のデータで小さく試作し、精度と効果を検証します。業務に使える水準に届くかを、数値で確かめます。
成果物試作モデル／検証レポート
検証した仕組みを既存の業務・システムに組み込みます。運用ルールの整備と現場へのレクチャーまで行います。
成果物稼働する仕組み／運用ガイド
Support
よくいただくご相談と、それに対する支援の内容です。
何から手をつければいいか分からない
業務ヒアリングで工程ごとの作業時間と関与者を整理し、効果と実現しやすさの2軸で着手順を決めます。
AIで効果が出るか確かめたい
対象業務を1つに絞り、実データでAIモデルを試作して精度と効果を検証します。本格導入の前に判断材料をそろえます。
使われ続ける仕組みにしたい
既存システムへのRAG基盤・LLMの組み込みやWebアプリ開発を行い、運用ルールの整備とレクチャーで定着させます。
Works
当社代表（AIエンジニア）がこれまでに担当したプロジェクトから抜粋しています。守秘義務のため、企業名は伏せて掲載しています。
河川巡視業務の高度化に取り組むお客様
河川巡視で撮影した静止画・空撮映像から、確認が必要な特定物をAIで自動検出できないか。
静止画と空撮映像では撮影条件が異なるため、2つを分けて検出の可否を確かめる設計にしました。学習に使える画像の選定基準づくりから着手しています。
環境構築、画像選定、アノテーション、教師データ作成を行い、深層学習による物体検出モデルを学習・推論して精度を検証しました。
静止画・空撮映像それぞれの検出モデル／推論結果と検証レポート
静止画・空撮映像の両方で特定物を自動検出できることを確認し、巡視業務に適用できるかを判断する材料を検証レポートとしてお渡ししました。
レース結果の予測モデルを検討するお客様
公開されているデータから、次のレースの1着馬をAIで予測できるかを確かめたい。
最初の課題は、学習に使えるデータがそろっていないことでした。そこで「データを集める仕組み」と「予測モデル」の2段に分け、予測の対象を次のレースの1着馬に絞りました。
サラブレッドオークションやデータベース提供サイトからのスクレイピングシステムを構築して学習データを整備し、機械学習で1着馬の予測モデルを構築・評価しました。
学習データ収集（スクレイピング）システム／1着馬予測モデル
1着馬の判定精度 58% のモデルを構築しました。
大手不動産ポータルサイト運営企業
物件のパノラマ画像から立体画像をつくり、サイト利用者が室内の様子をつかみやすくしたい。
パノラマ画像から部屋の形状を推定する問題として捉え直し、適用できる手法を論文から調査しました。候補として、部屋のレイアウトを推定する HorizonNet を選定しています。
英語の技術論文を読み解いてアルゴリズムを把握し、実装したうえで、パノラマ画像から立体画像への変換を検証しました。
論文調査の結果／パノラマ画像から立体画像への変換の実装
論文の手法を実装し、パノラマ画像から立体画像に変換できることを確認しました。利用者の利便性向上に向けた技術的な実現性を示しています。
全国にネットカフェを展開する企業
全国の店舗から寄せられる問い合わせへの対応を、今使っている社内問い合わせシステムの中でAIに支援させたい。
サポート部署と経営企画室にヒアリングして要件を定義しました。システムは置き換えず、既存の問い合わせシステムにAIチャット画面を追加し、社内資料を根拠に回答させる構成（RAG）を採用しています。
技術選定のうえ、GCP の File Search tools と Gemini を連携させたRAG基盤を構築し、AIチャット画面の実装・テスト・デプロイまで行いました。導入後は評価ダッシュボードで回答品質を測っています。
AIチャット画面（既存システムに組込）／RAG基盤／評価ダッシュボード／定期レポート
既存の問い合わせ業務の中でAIの回答を使える状態にしました。評価ダッシュボードと定期レポートにより、回答品質を測りながら改善を続ける運用を整えています。
全国にネットカフェを展開する企業
生成AIを一部の社員だけでなく、全社で業務に使える状態にしたい。
導入の障壁を「幹部層の理解と判断」と「社員の使い方の疑問」の2つに整理しました。ツールの選定に加えて、経営層への説明と社員へのサポートを組み合わせる進め方にしています。
ChatGPT Team プランの全社導入を提案し、幹部層向けの説明会に隔週で登壇しました。導入後はアドバイザーとして、社員からの疑問に対応しています。
全社導入の提案／幹部層向け説明会（隔週で登壇）／社員からの質問への対応
ChatGPT Team プランを全社に導入しました。その後、全部署の要望をヒアリングして改善を提案・実装する社内DXプロジェクトに発展しています。
Campaign
自社の業務にAIを適用できるかを、費用をかけずに確かめるための企画です。実際の業務を1件選び、当社が試作して効果を検証します。条件は次のとおりです。
| 項目 | 条件 |
|---|---|
| 対象 | 建設・建築業界の中小企業 |
| 募集数 | 先着5社 |
| 申込期間 | 2026年10月1日〜12月31日の申し込み分 |
| 費用 | なし（PoCの範囲において当社への費用は発生しません） |
| 実施内容 | 業務ヒアリング／対象業務の選定／PoC（技術検証としての試作）／効果の検証 |
| 完了後 | 検証結果の報告まで。本格導入の判断は、報告内容を確認したうえで貴社にご判断いただきます |
※ 対象業務は1件を選定します。実施期間と工数は業務の規模により異なるため、申し込み後に個別に取り決めます。費用・期間・データの取り扱いは、本格導入の場合も着手前に書面で取り決めます。
Strengths
実装を担当するエンジニア本人が業務フローを伺います。実現できるかをその場で判断できるため、伝達による認識のずれが生じません。
画像認識・予測モデル・RAG／LLM組込のPoCに加え、Webアプリの開発から運用まで担当してきました。検証で終わらせず、業務で動く形まで仕上げます。
アスベスト事前調査AIアプリ「Astro」を自社開発しており、建設業界の現場・帳票・商習慣を業務要件として把握しています。