2026新設

AIイノベーション

AI Innovation

AIで、次を、
つくる。

AIによる支援から、仕様駆動型による自律開発、そして人材として現場へ。AI Innovation 部は、先端技術を“実際に使える形”に変えていく部隊です。を重視し、試すだけで終わらせず、成果まで走り切ります。

Focus Areas

やることは、2つ

AI Innovation 部が担う領域。お客様・社内のフェーズに合わせて動きます。

01

受託開発

要件定義から設計・実装・運用まで、開発一式をお預かりします。AIを前提とした進め方で、動くものを早く出し、実物で確かめながら仕上げます。

# 受託開発 # 持ち帰り開発 # 要件定義〜運用
02

AI人材支援

AI活用に強い人材が、SES的に現場へ。チームに入り込み、AIを前提とした開発を回しながら、内製化まで伴走します。

# SES # 常駐・伴走 # 内製化
AI-driven Development

AIで、つくり方を変える。

AI自体を道具にして、開発の進め方そのものを変える2つの技術。受託でも人材支援でも、案件のフェーズに合わせて使い分け、組み合わせます。

AI-assisted
01

AIによる支援型開発

コード生成、ドキュメント出力、自動テストなど、特定タスクをAIが強化。既存の開発フローを保ったまま、生産性を底上げします。

# コード生成 # ドキュメント出力 # 自動テスト(E2E)
AI-driven
02

AIによる仕様駆動型開発

AIがより広い範囲を自律的に開発。弊社オリジナルFramework「SDD-Kit」を核に、設計=コードの一貫性を保ちながら、仕様から実装まで一気に設計とコードは双方向で同期し、どちらを更新しても乖離しない状態を保ちます。

# SDD-Kit # GitHub Spec Kit # AWS Kiro
弊社オリジナル Framework「SDD-Kit」を詳しく見る
プロンプト → コンテキスト → ハーネス → ループ。世代ごとに移り変わる主戦場の中で、私たちの活動が何処を担っているかを整理しました。
〜2024PAST
第1世代 / G1

プロンプト
エンジニアリング

「どう聞くか」を最適化する

2025RECENT
第2世代 / G2

コンテキスト
エンジニアリング

「何を渡すか」を設計する

現在★ NOW
第3世代 / G3 ★

ハーネス
エンジニアリング

ルール・ツール・検証ゲートを設計する

これからNEXT
第4世代 / G4

ループ
エンジニアリング

AIが自律的に回し続ける仕組み

AI-powered Systems

AIを、つくるものに載せる

つくり方だけでなく、つくるものにも。チャット、検索、要約、判定といったAIの働きを、システムの機能として実装します。

01

探す・引き出す

検索・知識活用系
RAG案件
社内文書・ナレッジの検索と根拠付き回答
ベクトル検索埋め込みチャンク設計リランキング
LLMアプリ
セマンティック検索/検索基盤刷新
既存の全文検索を意味検索に置換
OpenSearch/Elasticsearchハイブリッド検索pgvector・Qdrant等
検索エンジニア+LLM
GraphRAG/ナレッジグラフ案件
関係性をたどる検索、構造化知識の構築
ナレッジグラフCypher/RDFエンティティリンキング
データモデリング系
レコメンド案件
商品・コンテンツの推薦、パーソナライズ
協調フィルタリング埋め込みA/Bテスト
機械学習系
02

読み取る・仕分ける

文書処理系
帳票OCR/IDP案件
請求書・申請書の読み取りと基幹システム投入
Azure Document IntelligenceGoogle Document AIAWS Textractレイアウト解析
文書処理系
契約書レビュー(リーガルテック)
条項抽出、リスク判定、差分比較
長文処理条項分類根拠の提示
LLMアプリ+ドメイン知識
自然言語処理案件(分類・抽出)
問い合わせ振り分け、固有表現抽出、タグ付け
分類モデル固有表現抽出(NER)出力スキーマ制御
自然言語処理系
議事録・通話の構造化
音声から文字起こしし、要約・タスク抽出まで
音声認識話者分離要約
音声+LLM
03

つくる

生成系
文書生成案件
提案書・報告書・返信文の下書き自動化
プロンプト設計テンプレート統合トーン制御
LLMアプリ
画像生成案件
商品画像、バナー、デザイン案の生成
拡散モデルControlNetLoRA商用利用・権利処理
生成画像系
音声合成・ナレーション
読み上げ、多言語吹き替え
音声合成(TTS)話者クローン権利処理
音声系
04

応対する

対話系
チャットボット案件
社内ヘルプデスク、カスタマーサポート
対話設計状態管理RAG連携エスカレーション設計
LLMアプリ
ボイスボット/AI電話応対
IVR置換、一次受付の自動化
リアルタイム音声割り込み処理低レイテンシ設計CTI連携
音声+リアルタイム系
コンタクトセンター支援
通話要約、応対品質分析、FAQ自動更新
音声認識感情・品質スコアリング
音声+分析系
多言語・翻訳案件
多言語サポート、ドキュメント翻訳
翻訳品質評価用語集管理
自然言語処理系
05

見抜く

検知・予測系
画像認識(コンピュータビジョン)案件
外観検査、物体検出、人物・車両検知
物体検出セグメンテーションPyTorchアノテーション設計
画像認識系
エッジAI案件
現場カメラ・機器上での推論
モデル軽量化量子化組込デバイスリアルタイム制約
画像認識+組込
異常検知/予兆保全
設備故障の予兆、ログ異常検知
時系列異常検知センサーデータ処理IoT基盤
機械学習+制御・IoT
需要予測案件
在庫・来客・電力の予測
時系列予測勾配ブースティング特徴量設計
データサイエンス
不正検知・与信スコアリング
金融の審査、不正取引検知
分類モデル不均衡データ説明可能性規制対応
機械学習+金融ドメイン
06

動かす

自動化・エージェント系
AIエージェント案件
手順を任せた多段実行、社内システム操作
Function CallingMCP状態管理承認ゲート
LLMアプリ上位
業務自動化(RPA×AI)
既存RPAの判断部分をAI化
RPA連携例外処理設計冪等性
業務システム+LLM
ワークフロー・オーケストレーション
複数AI・複数システムをつなぐ実行基盤
ジョブ制御リトライトレース
バックエンド+LLM
Values

大事にするもの

私たちは、を軸に開発を進めます。作り込んでから一度に出すのではなく、小さく動くものを積み重ね、実物で対話しながら正解に近づけていきます。

01

全部を一度に作らず、動く単位で少しずつ届ける。早く価値を出し、得たフィードバックを次の一手に活かします。

02

動くものが正

計画書や議論よりも、動くコードで判断する。プロトタイプと実物をベースに意思決定します。

03

変化を歓迎

要件もAI技術も変わる前提で、方向転換できる余地を残して設計します。

Why us

なぜ、私たちなのか。

🎯

実装まで、やり切る

デモやPoCで満足しません。実際の開発・業務に組み込み、成果として残るところまで責任を持ちます。

📈

成果で語る

人月ではなく、実現した価値で評価いただく。AIによる加速されたアジャイル開発の効果を、そのままメリットとして還元します。

🔒

セキュリティ前提

弊社で使用するLLMは、全てお預かりしたデータが学習に利用されない設定で運用しています。

AIの一歩目、
今日から。

ご相談・提案のご依頼はお気軽にどうぞ。