深層技術研究 現場実証済み

AIソリューション
社会実装研究

「既存AIでは解決できない」― そんな複雑課題に挑みます。アルゴリズム研究からハードウェア統合、現場実証まで。机上の精度ではなく、実環境で動くAIを実現。

92% 熟度判定精度
現場 実証環境
E2E 一貫支援

「開発」ではなく「研究」が必要な理由

一般的なWeb/モバイルアプリ開発は、既存のフレームワークやAPIを組み合わせて素早く構築できます。しかし、業界特有の複雑なAI課題は「開発」だけでは解決できません。

MEMAの「AIソリューション・社会実装研究」は、単なるモデル開発にとどまらず、アルゴリズム研究 → センサー/ハードウェア統合 → 現場実証実験 → 本番運用まで、フルスタックで社会実装を支援します。

カスタムアルゴリズム

既製AIモデルでは対応できない特殊データ・環境に対して、独自のアルゴリズムを研究・開発。

エッジAI実装

クラウド接続なしで動作する組み込みAI。ミリ秒単位の判断が求められる制御システムに対応。

ハードウェア統合

センサー、カメラ、ロボット、農業機械など、物理デバイスとAIの密接な連携を実現。

現場実証実験

ラボ精度ではなく、実運用環境での精度保証。天候・照明など変動要因にも対応。

実績

Grace農機 × AI統合プロジェクト

農作物の熟度をリアルタイムで判定し、収穫タイミングを最適化するAIシステムを開発しました。

92% 熟度判定精度
実農場 検証環境
全天候 対応
  • 技術要素: カスタム画像認識モデル、エッジAI実装、農業機械との統合
  • 特徴: 天候・照明条件の変化に対応するロバストなモデル設計
  • 成果: 収穫判断の自動化により、熟練者の経験を数値化・標準化

対応可能な高難度AI課題

以下のような「一般的なAI導入」では対応困難な課題に取り組みます：

  • 特殊環境での画像認識 ― 屋外・工場・農場など、照明や汚れの影響を受ける環境
  • リアルタイム処理要件 ― ミリ秒単位での判断が求められる制御システム
  • エッジAI実装 ― クラウド接続なしで動作する組み込みAI
  • ハードウェア統合 ― センサー、カメラ、ロボット、農業機械との連携
  • データ収集から構築 ― 既存データがない状態からのアノテーション・学習
  • 現場環境適応 ― ラボ精度ではなく、実運用環境での精度保証

プロジェクトの進め方 ― 実装前提の実証研究

「研究」と名付けていますが、机上の研究ではなく、実装を前提とした実証研究です。

  1. 課題の深掘り ― 表面的な要件ではなく、本質的な解決すべき課題を特定
  2. 技術的実現可能性の検証 ― 小規模PoCで精度・性能の見通しを立てる
  3. プロトタイプ開発 ― 現場環境で動作するMVPを構築
  4. 現場実証実験 ― 実際の環境でデータ収集・モデル改善
  5. 本番システム構築 ― 運用に耐えるシステムとして完成
  6. 継続的改善 ― 運用データを活用したモデルの精度向上
こんなお客様に最適です
  • 「AIを導入したいが、既製品では自社の課題に合わない」
  • 「PoC止まりで、本番運用に進めない」
  • 「ハードウェアとの連携が必要だが、対応できる会社がない」
  • 「農業・製造業など、現場環境での動作が必須」
  • 「研究と実装の両方ができるパートナーを探している」

複雑なAI課題、一緒に解決しませんか？

30分の無料相談で、御社の課題に対する技術的アプローチをご提案します。

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対応領域

  • カスタムアルゴリズム研究 独自モデル設計・最適化
  • 画像認識・物体検出 CNN / YOLO / Transformer
  • センサー/IoT統合 データ収集・前処理パイプライン
  • エッジAI実装 組み込み / リアルタイム処理
  • 現場PoC・実証実験 環境適応・精度検証
  • ハードウェア連携開発 機械・ロボット統合