実績・検証例

実績は、
動くもので示す。

AIの技術検証、業務システム、プロダクト改善、研修まで。公開できる範囲で、何を入力し、どう処理し、何につなげたかを紹介します。

11掲載中の実績・検証テーマ

製造・建設

プロダクト開発

AI人材育成

自治体・業務DX

動画で見る操作デモ

業務が変わる、その画面を。

5本すべてを見る

公開用に作成した架空データによる操作例です。AI推論は実行していません。実際の顧客案件とは区別してご覧ください。

外壁数量を、図面と立体で確認する

38秒・音声なし

平面図と数量明細を連動表示。高さや開口控除の条件を変え、数量の変化を確認します。

デモの条件・実装範囲

事前定義した架空形状の表示と数量計算です。AIによる図面検出ではありません。 顧客資料は使用していません。実際の導入実績や性能を示す映像ではありません。

動画を直接開く
何を扱い、何を得るか取り組みの説明図・実画面ではありません
  1. 入力
    正解図面と検査対象のPDF
  2. 処理
    寸法・文字・穴数を比較
  3. 確認・活用
    欠落や変更の候補を確認
01

製造業

画像・文書解析

機械図面の検図AI

正解図面と検査対象図面を比較し、寸法漏れ、重複寸法、穴数の誤りを検出。

技術・アプローチ
Vision AIとPDFテキスト差分解析を組み合わせ、差異の位置と種類を分類しました。
検証・成果
提供サンプル2セットでは、正解として用意された11件をすべて検出。1セット約30〜60秒で処理。
機械図面の寸法漏れ・穴数誤りを検出する検図AIの事例を詳しく読む
資料の食い違いを見つける説明用の架空データ

機器表

機器 A-01

数量:2台

仕様書

機器 A-01

数量:3台
AIの指摘例:数量が不一致

担当者が両方の資料を確認し、修正の要否を判断。

02

設備・エンジニアリング

マルチモーダルAI

機器表・系統図・仕様書の整合性確認

複数の技術資料を横断し、機器番号、仕様、室名などの不一致を確認。

技術・アプローチ
資料ごとに情報を構造化し、対応する項目を結びつけて差分と根拠を提示しました。
検証・成果
人が複数PDFを見比べるチェック工程を、AIで支援できることを確認。
機器表・平面図・系統図・仕様書のAI照合事例を詳しく読む
壁の検出結果を、数量確認へ処理の考え方を示す模式図・実際の検出結果ではありません
検出した外壁人が確認・修正
壁を検出 → 人が確認 → 数量の算出へ

技術検証では一部に修正が必要。最終見積金額の自動算出を示すものではありません。

03

建設業

画像認識

外壁図面からのAI積算

図面をアップロードすると外壁領域を検出し、積算結果を確認できる流れを検証。

技術・アプローチ
画像セグメンテーションを用いて壁領域を抽出し、面積・数量計算につなげました。
検証・成果
アップロード、AI積算、完了通知、確認までの業務フローを具体化。
平面図から外壁の数量拾いを支援するAI積算の検証事例を詳しく読む
何を扱い、何を得るか取り組みの説明図・実画面ではありません
  1. 入力
    現場で取得した3D点群
  2. 処理
    断面・形状を抽出
  3. 確認・活用
    2D図面への変換を検討
04

測量・設計

3Dデータ処理

3D点群データの2D図面化

現場で取得した点群データを、後工程で扱える2D図面へ変換する方法を検証。

技術・アプローチ
3D空間情報から必要な断面・形状を抽出し、図面生成と数量拾いへの展開を整理しました。
検証・成果
点群から2D図面、見積までをつなぐ業務構想と技術的な成立性を確認。
何を扱い、何を得るか取り組みの説明図・実画面ではありません
  1. 入力
    レイアウト情報
  2. 処理
    形状をルールに沿って生成
  3. 確認・活用
    2D/3Dで配置を確認
05

製造・レイアウト設計

図面生成

2D/3D図面の生成支援

レイアウト情報から図面を生成し、動線確認やシミュレーションへつなげる検証。

技術・アプローチ
PDF・DXFなどから情報を抽出し、プロシージャルモデリングによる生成方法を検討しました。
検証・成果
情報抽出から2D・3D生成まで、一連の図面業務を自動化する方向性を提示。
何を扱い、何を得るか取り組みの説明図・実画面ではありません
  1. 入力
    色・文字・パーツの指定
  2. 処理
    素材の合成/AIによる生成
  3. 確認・活用
    完成イメージを比較
06

アパレル・ものづくり

生成AI・UI開発

2DシミュレーションとAI着用イメージ

色、文字、パーツを組み合わせ、完成イメージをその場で確認できる体験を検証。

技術・アプローチ
イラスト素材の重ね合わせと生成AIによる着せ替えを、それぞれ試作しました。
検証・成果
2DシミュレーターからAI着用イメージ、将来の3D化まで段階的な開発方針を設計。
何を扱い、何を得るか取り組みの説明図・実画面ではありません
  1. 入力
    利用者の行動データ
  2. 処理
    段階ごとの離脱を分析
  3. 確認・活用
    改善する導線を決める
07

プロダクト・事業改善

データ分析・設計

利用データに基づくファネルと価値設計の見直し

登録後の行動や継続利用を分析し、どこで利用者が離れているかを特定。

技術・アプローチ
キャンペーン別ファネルと日次KPIを分析し、参加導線、インセンティブ、開発優先度を再整理しました。
検証・成果
機能追加ではなく、参加ハードルと再利用される仕組みを見直す改善仮説を策定。
自分の仕事を題材に、試して直す研修で行うこと
  1. 持ち込む
    時間のかかる実業務

    資料作成・集計・メール対応など。

  2. 試す
    その場でAIを使う

    結果を見て、指示や手順を直す。

  3. 持ち帰る
    職場で実践して振り返る

    うまくいった点と困った点を共有。

08

AI人材育成

継続開催

全社向けオンサイトAIワークショップ

受講者自身が、時間のかかっている実業務を持ち込み、その場でAIを適用。

技術・アプローチ
隔週ワークショップと、その間の実務実践・レビューを繰り返す形式で実施しています。
検証・成果
資料作成、集計、メール対応などで、その日から使える活用例を社内に蓄積。
実業務を持ち込む企業向けオンサイトAI研修の事例を詳しく読む
何を扱い、何を得るか取り組みの説明図・実画面ではありません
  1. 入力
    学校・企業・指導者の連絡
  2. 処理
    役割別の画面と権限を設計
  3. 確認・活用
    連絡・進捗・回答を共有
09

業務プラットフォーム

プロダクト開発

学校・企業・指導者をつなぐサービスの共同開発

複数の立場が関わる連絡、進捗、同意、アンケート業務をひとつのサービスへ。

技術・アプローチ
役割別画面と業務フローを再設計し、チャット、管理、アンケートを段階的に実装しました。
検証・成果
実際の運用予定に合わせ、利用者のフィードバックを取り込みながら継続開発。
何を扱い、何を得るか取り組みの説明図・実画面ではありません
  1. 入力
    社内文書と質問
  2. 処理
    関連する記述を検索
  3. 確認・活用
    回答案と参照元を確認
10

社内ナレッジ

AIシステム開発

社内情報を対象にしたRAG検索

複数の資料や場所に散らばる情報を、自然な質問から探せる環境へ。

技術・アプローチ
検索、関連文書の抽出、根拠付き回答を組み合わせ、業務で判断に使える形にしました。
検証・成果
情報探索の属人化を減らし、参照元を確認しながら回答を利用できる仕組みを構築。
羽生市公式サイト上で地域イベントについて回答するAIチャットボットの実画面
羽生市公式サイトで運用行政情報を、対話形式で案内
11

自治体・住民対応

羽生市

羽生市公式サイトへのAIチャットボット試験導入支援

市公式サイトの公開情報をもとに、市民からの質問へ24時間案内するAIチャットボットを運用。

技術・アプローチ
前任の開発会社から運用を引き継ぎ、回答データ、案内導線、利用後の評価を改善につなげました。
検証・成果
2025年6月16日から1カ月間、市公式サイトで試験運用。よくある質問への対応件数を約30%削減。
羽生市公式サイトへのAIチャットボット試験導入支援を詳しく読む

数値は限定された提供サンプルによる技術検証時の結果を含み、本番環境での性能を保証するものではありません。社名を含む事例は公開許可の確認後に追加します。

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