AI AGENTS
実際の業務で評価する
期待する出力、参照情報、権限、承認箇所を定義します。通常の処理と例外を検証してから利用範囲を広げます。
課題を整理し 検証を重ね 実装へ
業務の理解と技術の検証を一体で進めます。試作・開発・導入・運用の各段階で得た知見を、次の判断と改善へつなぎます。
DEVELOPMENT PROCESS
課題整理から開発 運用改善まで
検証で得た知見を、次の設計と実装へ。プロジェクトごとに支援範囲と成果物を合意して進めます。
- 01
業務と体制を整理する
対象業務と社内のスキル、開発環境を確認し、内製化の目標を定めます。
- 02
ツールと開発方法を選ぶ
非エンジニアも扱えるツールやAIを選定し、小さな試作で実現可能性を確認します。
- 03
共に作り 技術を移す
実際の業務アプリやAIエージェントを共に開発し、設計・実装の考え方を共有します。
- 04
社内で運用できる形にする
品質、権限、承認フローを確認し、手順書と教育を通じて社内で運用できる状態を整えます。
- 05
自走と継続改善を支える
社内チームが改修と改善を進められるよう、レビューや技術相談を通じて支援します。
- 01
現場と開発課題を理解する
現場の業務と既存システム、チームの課題を把握し、共に取り組む優先事項を定めます。
- 02
設計と開発計画を固める
技術選定、要件、役割分担を整理し、検証と開発を進める計画を作ります。
- 03
チームの中で共に開発する
開発リーダーとして企業のチームに入り、AIとアプリケーションの設計・実装を推進します。
- 04
検証し 現場へ導入する
実際の業務で品質と使い勝手を確認し、既存システムとの連携や導入を進めます。
- 05
改善と知識の定着を進める
運用結果を基に改善し、設計意図や開発手順を共有してチームに知識を残します。
- 01
現場と機器の条件を整理する
対象機器、センサー、通信、処理速度、利用環境を確認し、AIの役割を定めます。
- 02
データとモデルを検証する
現場データを収集・整備し、モデルと実行環境を比較して精度や処理負荷を評価します。
- 03
AIを調整し 機器へ実装する
目的に合わせたモデル作成やチューニングを行い、機器上の推論と業務システム連携を開発します。
- 04
実環境で動作を確認する
設置環境で精度、遅延、安定性を確認し、異常時の対応と運用手順を整えます。
- 05
現場データで改善する
稼働状況と新しいデータを基に、モデル、設定、アプリケーションを継続的に改善します。
- 01
タスクと機体条件を定める
対象ロボット、作業内容、周辺環境を確認し、検証する動作と評価基準を定めます。
- 02
仮想環境を構築する
ロボットと作業環境を仮想空間に再現し、センサーや物理条件を設定します。
- 03
認知・動作とAIを検証する
認知と動作を検証し、学習・評価データの作成や機体に合わせたAIチューニングを行います。
- 04
実機との差を確認する
シミュレーション結果を整理し、必要に応じて安全条件を定めた実機検証で差を確認します。
- 05
検証を繰り返し改善する
評価結果から環境、データ、モデル、動作を見直し、次の開発と研究につなげます。
PHYSICAL AI
条件を定め 再現して検証する
機器、データ、環境、試験条件を記録します。シミュレーションで確認した内容と、実機で検証すべき内容を整理して進めます。
WORKING TOGETHER
ご相談から着手まで
要件が固まっていなくても相談できますか
取り組みたい課題や利用者のイメージがあればご相談いただけます。コンサルティングで要件と開発計画を具体化します。
開発範囲や費用はどう決まりますか
対象業務、データ、連携、環境、評価に必要な条件を確認し、範囲・成果物・役割分担・スケジュール・見積もりを合意します。
社内チームと一緒に開発できますか
AIエージェントでは開発内製化支援とFDEを提供します。常駐を前提とせず、定例の対話、デモ、共同実装を通じて進めます。
最初に何を用意すればよいですか
課題の概要、想定する使い方、利用できるデータや環境をお知らせください。機密情報の詳細はNDA締結後に共有できます。
START A PROJECT