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サービスAIの研究開発

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個人の効率化と満足度の向上を目指したAIを、課題発見から解決まで一貫して研究開発します。レコメンデーション、テキスト解析をはじめとする25年以上の機械学習研究の経験と、新規事業構築の経験の両輪で、「作って終わり」ではない、サービスとして価値を生み続けるAIを開発します。

こんな課題はありませんか

  • 自社サービスにレコメンデーションやパーソナライゼーションを組み込みたい
  • 従来型AIから生成AI応用への発展により価値向上を図りたい
  • 研究開発テーマはあるが、社内にML/AI研究の知見がない
  • ユーザー体験を高めるAIの企画段階から相談したい

研究開発の進め方

  1. 課題発見

    サービスとユーザーを深く理解し、AIで解くべき本質的な課題を定義します。

  2. 研究・プロトタイピング

    最新の研究知見と25年以上の実務経験に基づき、データ検証とプロトタイプ開発を高速に回します。

  3. サービス実装

    精度だけでなく、ユーザーの満足度・体験価値を指標にサービスへ実装します。

技術イメージ：Serendipity推薦

INTERACTIVE DEMO

推薦空間上のシミュレーター

「閉じたフィルターバブル」と、それを打ち破る「邂逅（セレンディピティ）」の軌跡を切り替えて体感してください。

以下は、従来型の最適化AIが循環し続ける「既知の領域」です。いずれも実務には有用ですが、この内側にとどまる限り、新しい発想は生まれません。

以下は、当社に関連するトピックを対象とした「セレンディピティ推薦による発想支援・アクション」の例です。

フィルターバブル（既知の領域）
STATUS

1
AIモデルのAPI仕様

利用できるモデル、料金、トークン上限。実務に直結する必須の知識ですが、ここを深めても「何に使うべきか」の答えは出てきません。

2
社内業務効率化ツール

議事録の要約、文章の下書き、社内検索。効果が見えやすく着手しやすい反面、多くのAI活用がこの段階で止まります。

3
Python機械学習ライブラリ

scikit-learn や PyTorch といった実装の道具。強力な手段ですが、手段の習熟は「解くべき課題」を教えてはくれません。

4
データ集計自動化スクリプト

定型レポートの自動生成。確実に工数は減りますが、空いた時間で何を生み出すかは、この円の外にある問いです。

5
数理物理・トポロジーへの外延

「なぜこの推薦が響くのか」という問いは、意味を宿す埋め込み空間の幾何構造や相転移という数理物理・トポロジーの世界へつながります（下記の学術論文はその一端です）。

6
デザイン・人間工学への外延

AIとの対話は画面の中に閉じません。音声対話型工業用印刷機 yaless-Eye（開発事例）のUXは、現場の身体知・人間工学への外延から生まれました。

7
認知科学・複雑系への外延

「偶然の出会いは、なぜ心地よいのか」。偶発性（セレンディピティ）の探究は認知科学・複雑系へと広がります。“Music Unlimited”の音楽推薦は、この外延から生まれました。

8
哲学・人文学への外延

道具存在をめぐるハイデガー存在論は、予測AIの本質を捉え直す視点を開きます（ブログ「ハイデガーと予測AI」参照）。

学術論文

  • 「意味は低次元に宿るが，検索には高次元が必要である〜埋め込み空間の幾何構造とランキング性能の相転移的関係」 2026年度 人工知能学会全国大会、海外AIトップカンファレンスに投稿中

特許

  • 特許第7227617号 「販売価格決定システム、販売価格決定装置、販売価格決定方法および販売価格決定用プログラム」
  • 特願2024-193116 「配信管理システム、配信管理方法」

音楽推薦サービス「Music Unlimited」、マーケティングAI「VALIS-Engine」等、研究から社会実装、新規事業開発まで、幅広い経験をベースにお伝えします。

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