オーダーメイドAI開発｜研究開発から基盤構築まで

御社だけの課題に、御社だけのAIを。研究開発から戦略策定、システム開発、AI基盤の構築まで、一つのチームで一気通貫に支援します。

なぜ、オーダーメイドAIなのか

オーダーメイドAIは、PLにもBSにも効く

汎用AIは、資料作成や情報検索といった非付加価値工程を速く・安くし、損益（PL）を改善します。今すぐ効く、欠かせない投資です。オーダーメイドAIは、自社のデータや業務の流れに合わせてつくるため、既製のツールでは届かない工程まで効率化し、このPLの効果をさらに深めます。そのうえで、設計・生産・品質・保守といった付加価値工程に組み込めば、独自データやノウハウが学習済みモデルという知的資産として積み上がり、貸借対照表（BS）側の競争力になります。

PL思考短期の効率化・コスト削減

汎用AI

非付加価値工程の効率化

非付加価値工程

資料作成
情報検索
データ整理
メール対応
⋮

既存業務の一部を代替・効率化

汎用
AI

得られる効果（短期）

作業時間の削減
コスト削減
業務の効率化

BS思考中長期の価値創出・資産蓄積

HI3 Custom AI

付加価値工程の高度化

付加価値工程 × 固有の資産

設計・開発（図面・技術文書・R&D）
生産（現場データ・過去実績）
品質（検査・熟練者の判断）
保守（設備データ・ノウハウ）

カスタムAI

企業固有の技術・ノウハウを AIで拡張

蓄積される資産・価値

独自の知的資産（学習済みモデル・データ基盤）
競争力の強化（他社にない独自の優位性）
新製品・サービスの創出（新たな収益機会）
意思決定の高度化（データに基づく戦略立案）

※ オーダーメイドAIは非付加価値工程にも使えます。自社の業務に合わせてつくる分、汎用AIより深く効率化できます。

HI3 の立ち位置

研究開発から実装まで、ものづくりの変革に取り組む

方針づくりだけでも、既製のAIを入れるだけでもなく、AIを自ら研究・開発し、現場で動くところまで届けます。

AI技術の扱い

既存技術・AIの利活用

（AIを扱わない領域を含む）

AIモデル・独自アルゴリズムの開発

（カスタム開発・研究開発）

AI活用による価値創出

バリューアップ型

新規製品・サービスの創出

中長期の企業価値向上

コストダウン型

業務の効率化による生産性向上

アナログ・物理データのデジタル化

戦略・DXコンサル企業等

御社のバリューアップAIパートナー

汎用SaaS・SIer企業等

AI SaaS・受託開発企業等

HI3 の強み

研究 × 現場を、アルゴリズムモジュールでつなぐ

AI開発は、試してみるまで精度がわからない不確実さを伴います。論文の手法をそのまま持ち込むのではなく、現場のデータ特性・ライン速度・運用の制約のもとで検証し、再利用できるモジュールとして体系化してきました。

研究の知見

大学・研究機関とつながる

最先端の研究論文・技術動向
学術データ公開データセット
研究者ネットワーク大学・研究機関

検証・最適化

アルゴリズムモジュール

現場で使える形に体系化・再利用

現場データで改善

現場での実装

製造業の工程に組み込む

設計・技術図面・技術文書・R&D
生産・品質・保全工程・検査・設備
SCM・調達・事業需要・計画・物流

企画から実装後まで伴走する、一気通貫のプロセス

開発の進め方と、4つの提供領域

戦略の検討から研究開発、システム開発、AI基盤の構築まで、各ステップを担う領域を一つのチームで提供します。左の提供領域を選ぶと、その領域の詳しい内容をご覧いただけます。

全体で 6ヶ月〜

HI3 Custom AI
Solutions

STEP 1–2

コンサルテーション
要件定義

課題を整理し、データ・成功基準・連携の範囲を決める

2ヶ月〜

業務プロセスの再設計・人材育成

開発と並行して伴走

STEP 3

設計・検証（PoC）

3〜6ヶ月

STEP 4

システム連携・本開発

1〜3ヶ月

AI基盤の構成設計・構築

PoC から本開発と並行

STEP 5

導入・定着

本番環境で運用し、現場に定着させる

導入後も継続して改善

期間は目安です。要件定義の完了時と設計・検証の完了時に、それぞれ本番導入へ進むかをご判断いただけます。

カスタムAIを支える技術

研究開発から生まれた技術を、製造業のすべての工程へ

製造現場の画像・時系列・文書といったデータを起点に、研究開発で磨いた4つのアルゴリズムモジュールを、製造業の課題に合わせて組み合わせます。案件ごとにゼロから作らず、モジュールを組み合わせてR&Dから設備保全まで適用するため、速く、確かな精度で届けられます。

4つのアルゴリズムモジュール研究開発で磨いた、AIの土台となる技術
製造業のバリューチェーンR&Dから設備保全まで、アルゴリズムモジュールを組み合わせて適用

お客様事例

導入事例

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アドバイザリー

開発の前から、ご相談ください

月額の伴走型

AI CoE+

何から始めればいい？

この提案と見積、妥当？

方針・テーマ選び・ベンダー選定を、月額で継続的に伴走

AI CoE+ を見る

製造業Agentic AI Data基盤

Agentic Data Factory

データが部門ごとに分断されている

AIを一部門から全社に広げたい

分断されたデータをつなぎ、 AIエージェントが業務で働ける基盤に

Agentic Data Factory を見る

よく寄せられる質問

: 外観検査・異常検知・需要予測・生産計画の最適化・技術文書の検索など、製造業の幅広い課題に対応します。汎用のAIツールでは精度や要件が合わない課題が得意です。
: はい。良品データを中心に学習する手法や、擬似データの生成などを組み合わせ、不良サンプルが少ない現場でも開発した実績があります。まずはデータの状況を一緒に確認します。
: はい。要件定義の完了時と設計・検証の完了時に、それぞれ本番導入へ進むかをご判断いただけます。
: はい。クラウドのほか、オンプレミス・エッジ・閉域網にも対応します。GPUサーバーの選定から構築・運用まで支援します。
: 対象の業務・データの状況・導入形態によって異なるため、個別にお見積りします。まずは課題をうかがい、進め方と概算をご提案します。