R&D投資マネジメント
せっかく研究開発したシステムが無駄になっていませんか？
経験豊富な技術顧問/社外CTOが御社の開発投資効率を最大化します。
私たちのサービス
技術戦略
こんなお悩みありませんか？
- 気軽に相談できる専門家が近くに欲しい。
- 研究成果がビジネスにつながらない。
研究開発のコスパが悪い。 - 新規事業を創出したい。
私たちのソリューション
- 経験豊富な技術顧問との定期相談
- 技術シーズと市場ニーズを視覚的に確認し、
つなげる戦略ツール
課題定義・PoC
こんなお悩みありませんか？
- せっかく開発したシステムが役にたたない。
現場が満足するシステムができない。 - 部門間での情報共有が不十分で、
全体像が見えない。 - データはあるけど分析・活用できてない。
私たちのソリューション
- 現場のフィードバックに基づく
PoCの反復開発 - 問題を定式化することで
類似の既存問題を見つけコストを削減
技術選定
こんなお悩みありませんか？
- どんな技術があるのかわからない。どの技術を選べばいいかわからない
私たちのソリューション
- 最先端技術の論文調査サービス
- 豊富な技術スタック：
データ可視化・シミュレーション
・予測/判別・最適化・生成 - オーダーメイドアルゴリズムで
新規問題にも対応可能
開発・運用
こんなお悩みありませんか？
- AI技術者を育成したい。
- システムをメンテナンスできるよう内製化したい。
私たちのソリューション
- OJTによるAI人材育成
お悩みに合わせて柔軟に選べるサービス
例：技術コンサルティング
お悩みを解決する技術の選定・実証をPoCの反復開発でお客様と一緒に進めます。
例：システム開発・サポート
実システムの導入・運用・技術人材育成までお客様のお悩みが解決するようサポートします。
例：社外CTO
開発投資ポートフォリオ・開発チーム最適化・新規事業開発など、技術面に関する経営レベルの意思決定をサポートします。
オーダーメイドアルゴリズム開発の実績・事例
業界：物流、販売、製造、自治体、エネルギー、マーケティング、アパレル、建設、農業、教育、不動産/ホテル
技術スタック：生成AI・データ可視化・シミュレーション・予測/判別・最適化
オーダーメイドアルゴリズム：配送経路計画、ロボティクス、生産計画、ダイナミックプライシング、バッテリー充放電計画、etc.
事例：ギグワーカーによる配送最適化
業界：物流
課題：
Uber Eatsなどのフードデリバリーの普及により、通常貨物よりもフードを優先させて配送する、調理の待ち時間を考慮に入れて計画するなど、これまでにない配送計画アルゴリズムが必要とされていた。
ソリューション：
問題を定式化し、従来の配送計画問題と異なる新しい制約条件を明確化。さらに新規制約を満たすような配送計画になるよう、既存の配送計画アルゴリズムを修正。開発コストの削減に成功。
事例：農産物生産者と小売店のマッチング
業界：小売
課題：
これまでは生産者が自ら小売店を選んで販売しており、商品が特定の小売店に偏ることで多くの農産物が無駄になっていた。全国の各小売店の販売履歴から在庫量と売上を予想し、農産物をどの小売店にどれだけの量卸すかを計画するアルゴリズムが必要であった。さらに生産者は価格を自由に決められるため、売上が最大になるよう価格決定する問題も含まれていた。
ソリューション：
過去の販売履歴から需要曲線を機械学習し、さらに販売数と在庫数を推定する問題と、価格を最適化する問題として定式化。価格調整には弊社独自のダイナミックプライシングアルゴリズムを適用することで開発コストを削減。
事例：アパレルの不良在庫を削減するダイナミックプライシング
業界：アパレル
課題：
トレンドに左右されるアパレル商品は、シーズン内に商品を売り切りたいというニーズがある。本来は価格が高すぎて不良在庫がある商品は価格を下げるべきだが、システム化されておらず人手による価格調整が追いついていなかった。
ソリューション：
在庫がシーズン末日にちょうどゼロになるように価格を調整し、売上額を最大化する問題として定式化。類似の既存研究を調査し、アルゴリズムを修正することで開発コストを削減できた。
事例：電力コストを最小化する蓄電池の充放電制御
業界：エネルギー
課題：
再生可能エネルギーやVPPなどの新しいエネルギーシステムでは蓄電池が重要な役割を果たす。電力需要が少なく価格が低い時には電力を購入して蓄電池に電力を貯めておき、需要が高まった時に利用・買電することでコストを最小化できる。このためには電力需要を予測し蓄電池を動的制御する必要がある。
ソリューション：
将来の発電量・使用量から蓄電池の充放電を最適制御する動的計画法として定式化。さらに線形計画問題に帰着することでリアルタイム化することに成功。
事例：バスケットボール練習用のディフェンスロボット制御
業界：スポーツテック
課題：
少子化に伴い一校ではバスケットボールの練習をするための人数がそろわないケースが増えてきており、ロボットを導入したい。
ソリューション：
ゴール下での攻防をゲーム理論で定式化。ゾーンディフェンスでゴール下にオフェンスを入れないようにロボットを制御するリアルタイムアルゴリズムを開発。
事例：LLMの学習方法に関する技術調査
業界：建設
課題：
建築基準関連の法律は複雑であり、チェックに多くのコストがかかっている。建築関連法に特化したLLMを学習したい。
ソリューション：
PromptingやFinetuningを含むLLMの学習法について関連技術調査を実施。
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