異常検知AI 株式会社メロン
メロンが提供する「異常検知AI」は、機械や工場設備のIoTセンサーデータやPLCの稼働ログなどから、様々な異常の予兆を検知し、故障を未然に防ぎます。その他にも不正アクセスや不正取引の検出といったサイバーセキュリティにも活用可能です。
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メロンが提供する「異常検知AI」は、機械や工場設備のIoTセンサーデータやPLCの稼働ログなどから、様々な異常の予兆を検知し、故障を未然に防ぎます。その他にも不正アクセスや不正取引の検出といったサイバーセキュリティにも活用可能です。
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メロンが提供する需要予測AIシステム『KISS』は、過去データや外生変数から、将来の商品需要や売上、消費量などを高精度に予測し、様々な業務を最適化します。
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| お問い合わせください | 50万円~ | お問い合わせください | お問い合わせください |
Willverse株式会社が提供する「オーダーメイド型AI開発」は、自社の非構造データを活用し、業務に最適化した高精度RAGやAI基盤をオーダーメイドで開発。PoCから実運用まで一貫して支援します。
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ソフトクリエイトが提供する「AI開発サービス」は、基礎学習からPoC開発、導入、運用支援まで、お客様の課題やフェーズに合わせて、ワンストップでご支援いたします。
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| AIワークショップ:698,000円〜 PoC開発:4,800,000円〜 受託開発:都度ご相談 |
なし | なし | なし |
~生成AI×自社データ連携時のRAG回答精度向上を支援~ソフトバンク株式会社が提供する「RAGデータ作成ツール」は 生成AIの回答精度の改善において作業負荷が高い「データ作成」や「回答精度評価」を ワンストップで効率化し、回答精度の向上を支援します。
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| 案件詳細を伺ってお見積りいたします。 | なし | なし | なし |
「AIコンピューティング」とは、AIモデルを“動かす”ための計算処理技術のことを指します。 大量のデータを使ってGPU上でモデルを学習させ、学習済みモデルを生成するAIの開発。そのAIモデルを実際に自動車、製造装置、IoT機器などのデバイスに組み込み、オフライン環境でもリアルタイムに動作させるための計算処理技術です。アイリアは、AIに特化して最適化・高速化・軽量化を実現する開発支援サービスをご提供します。
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ノイジーな店舗環境の会話をクリアかつオペレーションレスで取得Idein株式会社が提供する「Phonoscape」はノイズの多い環境下でも高品質な接客ログを自動取得できるAIマイクソリューションです。 対面接客での利用に特化した機能により、データ取得が難しくこれまでデータ取得を諦めていたリアル店舗の接客DXをサポートします。 自動録音機能も備えているため録り忘れの心配もありません。
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| お問合せください | お問合せください | なし | なし |
オンプレミスで安心・安全なAI導入を。Dynabookが提供する「生成AI導入支援サービス」は 企業向けのオンプレミス環境での生成AI活用を支援します。 AIワークステーションの提供・環境構築・研修までをワンストップでサポート、ご要望に応じて業務アプリの作成代行や受託開発も承ります。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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| お問合せください | お問合せください | なし | なし(初回コンサルティング無料、有償PoCあり) |
【IoT・産業向け高性能エッジAIシステム】 VIA Technologies Japanが提供する「VAB-5000」はMediaTek Genio700を搭載。4.0TOPSのAI性能と豊富なI/Oで映像解析や複数カメラ接続に対応し、低消消費電力かつ小型で柔軟な設置が可能です。
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株式会社言語理解研究所(ILU)が提供するAPIサービス「データ構造化ソリューション『DX-laei』(ディーエックス レイ)」は、AIエージェントやRAGの業務活用において課題となる「回答精度の低さ」や「利用者にプロンプト知識が求められる」といった運用上の問題に対し、日本語に特化した自然言語処理技術でアプローチします。 「DX-laei」は、ドキュメントの構造化処理に加え、ユーザーの質問意図を意味的に再構成し、最適な検索クエリへ変換する機能を備えています。これにより、生成AIの精度を左右する“入力精度”と“検索対象の整備”の両面から、RAGやAIエージェントの回答品質を向上させます。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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| 提供プランについて ご提供内容・サポート範囲の違いに応じて、以下の3プランをご用意しています。 【ベーシック】 汎用的な高精度ドキュメント構造化および検索クエリ生成APIをご利用いただけるプラン。 DX-laeiの基本的な機能を、高精度でありながらコストを抑えてご利用いただけます。 【アドバンス】 ベーシックの機能に加え、基本的なカスタマイズ(辞書構築・AI学習)に対応したプラン。 個社最適化することで、複雑な図表や画像が含まれたドキュメントの構造化処理が可能です。 【プレミアム】 アドバンスの内容に加え、より高度なカスタマイズ(高精度AI学習・フォロー支援)に対応するプラン。 販売サービス連携やオンプレミス環境への対応など、個別要件に柔軟にお応えします。 ベーシックプランは、月額25万円(税別)~にてご提供しております。 詳しくはお問い合わせください。 |
お問い合わせください | なし | なし |
AI活用/導入、コストカット、業務効率化、システム・アプリ開発に関することは、一度ご相談ください。初回無料相談にて持ちうるノウハウ・事例から、貴社のお役に立てるようお話しいたします。中小企業診断士でありテレビ局のAIを開発しているAIエンジニアが、画像認識、音声認識、生成AI活用など、貴社の課題に合わせて幅広くご対応いたします。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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| 月15万円~ | 0円 | あり | あり |
株式会社AI Shiftが提供する「AI Worker」は企業ごとの業務ニーズやプロセスに合わせたAIエージェントの構築・運用を実現するプラットフォームです。サイバーエージェントの独自大規模言語モデルの開発知見と、当社の生成AI導入支援の経験を活かし開発しました。 当社では、AIエージェントの活用戦略から、導入後の運用や定着まで一気通貫でご支援いたしますので、お気軽にご相談ください。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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| 個別見積もり | 個別見積もり | なし | なし |
松尾研発グローバルAIスタートアップ Wanderlustが提供する「Ark」は、東大・慶應大・インド工科大のAI研究チームを中心に顧客のビジネスニーズに応じたRAG/エージェントのための社内データ構造化を支援いたします。 研究を生かした大企業向けのAIソリューション/R&D事業を軸に、課題の特定、企画から開発・実装、導入・定着までを一気通貫で伴走サポートさせていただきます。
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| お問合せ下さい | お問合せ下さい | なし | あり |
業務改善に特化したAI活用サービスです。個別のAIサービスやAI技術の垣根を超えた幅広い選択肢から、費用対効果の高いソリューションを提供します。業務プロセス分析を基に最適なAI活用を提案し、システムへのAI機能搭載を実現します。 課題整理から導入後の運用まで伴走し、現実的な成果を追求します。販売管理システムや受注メール解析など、具体的な業務課題解決に対応し、効率化と品質向上を支援します。
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見つける,見つかる,2200万の生活者のリアルボイス「コトエル」日本最大級の生活者アンケートデータベース(MyEL)を活用した 生活者意識行動分析&ペルソナ分析AIサービス(SaaS)。 これまで蓄積した約2200本×1万人のモノ・コト・サービスのアンケート回答データをもとに AIが生活者意識行動分析&ペルソナを生成、分析し、アイデア出しまでをサポート。
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| ■年間費用:990,000円(4人利用(ID数:4)/ 月間ポイント数:12,000pt) ※表示価格は税抜価格となります。 ※最低契約期間は1年間となります。 ※ID数とはご利用可能なユーザー数となります。複数名で同じIDを共有してのご利用はできません。 ※ポイント数とはCotoEL内で行う各アクションごとに消費するポイント数となります。尚、月末の未利用ポイントは翌月には繰り越しできず、毎月月初にご契約プランの上限ポイント数に戻ります。 ■CotoELをもとに、お客様のアンケートデータを含む各種データを分析するための個別カスタマイズしたシステム構築も可能です。ご希望の方はお問い合わせください。 |
無料 | なし | なし |
特に、AI OCRのシェアNo1アプリケーションからのお乗り換えをされるお客様が非常に多いです。 【ご採択実績一例】論述試験(日英国数社、数式など含む)のOCR読み取り、完全データ化を実現。
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ジンベイなら短納期・低コストで、高精度な構築が可能です。Azure AI Searchを活用し、業務データを統合・最適化。エージェント型RAGによりリアルタイム学習を実現し、カスタムCopilotがナレッジ検索・文書作成・業務自動化を支援をいたします。
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建築法規の調査、施工事例の検索、資材情報の収集など、建設プロジェクトに必要な情報収集・分析を自動化し、業界特有の課題解決をサポートします。ジンベイ DeepResearch for 建設業 は、建築法規・施工事例・資材情報のリサーチをAIで自動化し、情報収集・分析の負担を削減。法規制チェックや最適施工提案を支援し、建設業のDXを加速させるAIリサーチアシスタントです。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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アステリア株式会社が提供する「AIoT Suite」は、カスタムAI推論モデル構築からカメラ・センサーのデータ収集、統合管理、システム連携、IoT機器の操作までノーコードで実現するプラットフォームです。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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| - | - | なし | あり |
画像・動画解析/デジタルツイン領域においてオーダーメイドでAI開発を行います。学習データが質・量の観点で不足しているようなケースであっても、実用化に必要な精度を実現できることが強みです。
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| 製品名 |
comipro AI |
サービスロボット「AYUDAシリーズ」 |
AIモデル開発・コンサルティングサービス |
AI suite(エーアイスイート) |
Gravio Enterprise AI Edition - PoC検証 |
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| 機能 |
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さまざまなAI技術と連携ができる機能を持つAPI群 |
画像AIを用いた顔認証や人の動きなどの情報や各種センサーによるIoTデータを簡単に統合活用 |
| 利用料金 | お問合せください | 【自律移動型サービスロボット AYUDA】 お問合せください 【受付支援AIロボット AYUDA-MiraMe】 月額利用料:1万2千円 月額保守料:1万円 |
月額150万円〜400万円 | 要件によって異なりますのでお問い合わせください | Gravio Standard (標準価格:年額 240,000円/月額 20,000円) Gravio Enterprise Base Edition(標準価格:年額 800,000円) Gravio Enterprise AI Edition Gold(標準価格:年額 1,200,000円) Gravio Enterprise AI Edition Platinum(標準価格:年額 1,600,000円) |
| 初期費用 | お問合せください | 【自律移動型サービスロボット AYUDA】 お問合せください 【受付支援AIロボット AYUDA-MiraMe】 本体:69万8千円~ |
なし | 要件によって異なりますのでお問い合わせください | なし |
| 無料プラン | お問合わせください | ||||
| 無料 トライアル |
お問合わせください | お問合わせください | お問合わせください | お問合わせください | お問合わせください |
| 製品リンク |
「comipro AI」の 詳細はこちら |
「サービスロボット「AYUDAシリーズ」」の 詳細はこちら |
「AIモデル開発・コンサルティングサービス」の 詳細はこちら |
「AI suite(エーアイスイート)」の 詳細はこちら |
「Gravio Enterprise AI Edition - PoC検証」の 詳細はこちら |
| 機能名・用語 | 解説 |
|---|---|
| 具体性の検証 | 実際にシステムを使用する際、必要となるもの(作業)が何かを確認するために実施するものです。「実現性」や「効果とコスト」についての検証で効果が確認できた後に実施されるのが一般的です。 |
| 検証 | システムの実装が完了したら、実際に使用して効果の検証を行っていきます。検証の際は、できる限り実際にシステムを使用する人に操作してもらうようにします。 |
| 効果とコストの検証 | 現場の環境に極力近づけた上で、期待通りの効果が得られるかどうかPoCを実施します。PoCの実施前にも、机上で「十分な費用対効果が得られるのか」を検討していくことが大切です。 |
| 試作 | PoCを進めていく場合、まずは導入を検討しているシステムの試作品を、必要最小限の内容だけで構築していきます。 |
| 実現性の検証 | 「実際の環境においても想定通りにIoTセンサーがデータを拾えるか」、「実際の環境においても正常に電波が届くか」といったものが実現性についての検証です。 |
| 実装 | 試作が終わったら、次はその仕様通りに実際の環境へと実装していきます。当然ではありますが、現場に近い環境で実装したほうが、PoCの結果も具体的なものを取得できます。 |
| PoC(概念実証) | 「概念実証」「実証実験」の総称で、新たなアイディアが有効なものであるかどうかを試し、そのアイディアに企業として投資するかどうかを判断する。 |
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PoC検証とは「Proof of Concept」の略で、日本語では「概念実証」と訳されます。PoC検証の主な目的は、「新たなシステムやプロダクトの開発が可能か」「導入効果が得られるか」を検証し投資をするか判断することです。
IT業界では新しい技術を用いることが多く、開発や導入にも多額の費用がかかります。誤った投資判断を避けるために「PoC検証」をおすすめします。
PoC検証を検討されている方に向けて、PoC検証実施前の注意点をご紹介します。
AI導入の検討時を例に「導入の目的」を考えてみましょう。PoC検証を行う場合、「AI導入によって解決したい課題は何か」を明確にすることが大切です。そして、PoC検証は「AI導入によって今ある課題を解決できるか」を確かめるために行います。
よくある失敗例として、AI導入を進めているうちに「AIを導入すること」や「PoC検証を行うこと」が目的に変わってしまうことがありますが、それでは本末転倒です。本来の目的を見失わないために、事前に目的を明確にしておきましょう。
目的を明確にした後は「検証範囲」を明確にしていきます。検証範囲を広げすぎたり細部にこだわりすぎると、想定していた以上のコストや予定していた期間に収まらなくなる可能性が高まります。そのため、実施前には検証範囲を明確にすることが重要です。

PoC検証の段階では、必要以上にディティールを追求はせず、「検証したいことは何か」を明確に洗い出し、検証が必要な範囲を絞り込むと良いでしょう。
PoC検証の目的と範囲が明確になったら、検証の計画を立てていきます。ここでは、PoC検証の流れをご説明します。
新しいシステムやプロダクトを導入する際は、実現性を検証しましょう。特に大掛かりで新規性が高い技術を導入する場合は、実現するにあたって想定していなかった課題が見つかる可能性もあります。
開発・導入には専門知識やノウハウが必要なため、PoC検証開始前の段階から技術者に参加してもらうとよいでしょう。
投資判断のためには、費用対効果の検証が欠かせません。費用対効果の検証は、実際の環境に極力近い環境で期待している効果が得られるかを確認することがポイントです。また、PoC検証を行う前に机上でも計算しておくとよいでしょう。
検証の結果「期待している効果が得られない」「費用が効果を上回る」ことが判明した場合は、導入を見送ることも検討しましょう。
実現性と費用対効果の担保ができたら、実際にシステムを使用する際に何が必要となるかを検証しましょう。たとえば「プロダクトの使いやすさの検証」や「分析結果の出力」などの検証を行います。
この検証では、実際にシステムを利用する現場の人員が参加することが重要です。現場の人員なしで進めると実状とかけ離れた使いにくいシステムになってしまうリスクがあります。

以上の3つの項目は全て重要な検証項目です。実現性・費用対効果・具体性を押さえて、精度の高いPoC検証の計画を立てましょう。
PoC検証で精度の高い検証を行うためのポイントをご紹介します。
投資判断のために行うPoC検証で必要以上のコストや時間がかかってしまうと、PoC検証の段階で疲れが生じ本来の目的を見失いかねません。PoC検証の際は、最初から完全版を求め大掛かりに実施するのではなく、目的の検証範囲を絞り小さな検証を積み重ねていくことがポイントです。

スモールスタートで検証を進めることで、コストを抑えスピーディーな検証が可能になるでしょう。
PoC検証の精度を高めるためには、実際の環境に極力近い環境で検証を行うことが大切です。現場でPoC検証が可能な場合は現場で実施するのが良いですが、難しい場合は極力条件を合わせた仮想の現場環境を用意しましょう。現場に近い環境を用意することで、問題点とその解決アイデアについて検討がしやすくなります。
アイスマイリーでは、PoC検証サービス提供企業を紹介しています。PoC検証のプロダクト資料請求をまとめて請求したい方は、下記のボタンより無料でご請求いただけます。

PoC検証は専門的な知識が要求されるため、自社内にその知見や経験のある人員がいないこともあるでしょう。その場合、一般的にPoC検証は外部のパートナーと進めていきます。
PoC検証サービスを提供している企業は多くありますが、企業によって得意なことが異なるため検証パートナー選びは非常に重要です。ここでは、パートナー選びのポイントをご説明します。
適切なPoC検証パートナーを選定するためには、自社に何が足りていないかを把握する必要があります。そして、自社で不足していることを補完してくれるようなパートナーを選ぶことが重要です。
前述の通り、PoC検証サービスを提供している企業にはそれぞれ強みがあります。自社でビジネス戦略は立てられるけれどシステム開発が弱いのであれば、システム開発に強い企業を選ぶと良いでしょう。
他にも、下記のような強みを持つ企業がパートナーに向いてるでしょう。

以上のように、自社に不足していることを把握しサービス提供企業の強みを見極めて適切なパートナーを選びましょう。
PoC検証は一度実施して終わりではありません。何度か検証を繰り返し、課題を見つけて改良を重ねていくことが重要です。ここでは、PoC検証の流れをご説明します。

以上の4つのステップを繰り返し改良を重ねることで、検証の精度を高めていきましょう。
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