AI PoC・業務アプリ高速開発サービス

PoC止まりを終わらせる!

 

現場で使えるAIに前進させる「AI PoC支援」
フィジカルAIにも対応

生成AI・画像AI・センサー連携など、AI活用の検討は一気に進みました。

一方で多くのPoCは「単発検証」で終わり、業務導入まで進めずに止まってしまいます。

 

私たちは、AI PoCを「反復できるプロセス」に変え、業務導入判断まで前に進めるための支援を行います。

PoCが止まるのは、珍しいことではありません

AIアプリは、作る前に「使えるか」を判断することが難しいため、まずはPoCで試すという進め方がよく選ばれています。

そのためAI PoCは多くの企業で実施されていますが、実際に業務導入まで進むケースはごく一部にとどまっています。

  • AI PoCのうち、本番導入に至るのは全体の約5〜10%
  • 日本企業の多くが、PoCを繰り返しながら業務実装に進めていない
  • PoC期間が長期化するほど、成功率は大きく低下する
    ※ 各種市場調査・公開レポートを基にした一般的な傾向

だからこそ私たちは、「PoCを成功させる」ことだけでなく、

AIアプリだからこそ必要になる

「PoCを前に進める設計と進め方」に焦点を当てています。

 

AI PoCが前に進まない、よくある原因

  • 目的や評価指標（KPI）が曖昧で、成果判断ができない
  • 案件ごとに環境や手順が変わり、属人化して再現性がない
  • 現場（センサー・映像・設備）要件が絡むと、検証設計が複雑になる
  • PoCを反復するほど、コストと工数が膨らむ

私たちが提供する価値

1）PoCを「単発」から「反復できるプロセス」へ

PoCアプリを迅速に構築できる共通基盤と構成パターンを整備し、毎回ゼロから作らずに検証を始められる状態を提供します。

要件追加や構成変更を前提に、PoCを前に進めます。


→弊社で開発したAIアプリ共通基盤と構成テンプレートの提供

2）現場・リアルタイム要件を前提にした検証設計

映像・センサー・エッジデバイスなど、現場要件があるPoCは設計を誤ると止まります。

初期段階から現場前提で検証スコープを組み立て、短期で判断できる形にします。


→センサー・デバイスと協働するフィジカルAI機能を含む共通基盤

3）PoCの結果を「導入判断」に変える

導入すべきか／すべきでないかを早期に判断できる材料（効果・リスク・次工程の要件）として整理します。

止める判断が早いことも、PoCの成果です。

デモアプリケーション

以下は弊社のAIアプリ共通基盤上で動作している、実際に試作したアプリの一例です。

共通基盤はAIや、センサー・デバイス、ロボットとの連携機能提供します。

開発するPoCの中に、これらのデモと似た機能があれば高速に実装をすることができます。

⭐デモ1：AIキャラクターとの対話サービス きゃらとも

　[AI推論] [人格付与]

 

LLMを活用したAIキャラクターが、ユーザーの操作や状況に応じて適切に会話し、リアルタイムな誘導・ガイドを行うデモです。

愛着を持って、毎日話したくなる工夫を行っています。

 

👉応用ケース
案内・教育・コーチング・接客など、「対話＋理解」を必要とする場面で利用できます。


⭐デモ2：環境理解によるロボットの自律移動

　[AI推論] [リアルタイム通信] [ハードウェア制御]


環境・障害物・通路の状態をリアルタイムに認識し、AIが最適なルートを計画してロボットを自律走行させるデモです。

 

👉応用ケース
物流・倉庫・施設内搬送など、「人が介在しない自律移動」を必要とする現場に応用できます。


⭐デモ3：自律的な物体／動作センシング
　[AI推論] [人格付与] [リアルタイム通信] [ハードウェア制御]

 

 

AIがセンサーやカメラからの情報を解析して、対象物や動作の状態をリアルタイムに把握するデモです。

 

👉応用ケース
設備監視、エリア内の状態検知、危険察知、リアルタイム制御のための基盤技術として活用できます。


PoCの進め方と成果物（例）

まずは「判断できる状態」をつくることが、このPoCのゴールです。

本サービスでは、AI PoCを「作って終わり」にせず、
導入するか／しないかを判断できるところまで進めることを重視しています。

 

そのため、PoCの進め方・期間・成果物を、あらかじめイメージできる形で整理しています。

PoC期間の目安

  • 約1〜3ヶ月（課題の内容・範囲により調整）

  • 最初から大規模には行わず、小さく試すところから開始

  • 途中で方向修正・中断の判断も可能 

※ 「まず試して判断したい」という企業を前提にしています。

PoCで行うこと（例）

  • 対象業務・課題の整理

  • 検証スコープの設定（何を試し、何を試さないか）

  • 小規模データ・簡易構成でのAI検証

  • 実際に触れるPoCアプリの構築

  • 結果の整理・次工程の判断

 

PoCの成果物（例）

  • 動作するPoCアプリ（試作）

  • 検証結果のサマリー

  • 「次に進める／今回は見送る」の判断材料

  • 本番導入する場合の、次ステップの整理

 

※ 成功だけでなく、「やらない判断」ができることもPoCの成果と考えています。
※ PoCの内容・期間・成果物は、課題や体制に応じて調整します。

AIアプリ運用コンテナWEBサービス（フィジカルAIにも対応）

私たちが社内で使っている AIアプリ開発基盤 は以下の機能を持ちます。

  • テナント型構成で素早く立ち上げ

  • WEBサービスなのでWEBブラウザですぐに使え、ネイティブアプリからの利用にも対応

  • 認証、AI制御、通信、MCPサーバー機能といった基盤機能を内包

  • 共通基盤化による安定した品質

  • センサーデバイス／カメラ／ロボット等と簡単に連携 (フィジカルAI)

  • リアルタイム処理・データ管理・UI管理をワンストップで提供

フィジカルAI

 

フィジカルAIは、AIによる推論とリアル空間のセンシング技術を組み合わせ、「環境・物体・構造物・動作」をリアルタイムに理解し、最適な行動や制御を行う自律型AI技術 です。

 

当社では、空間理解を活用した自律経路生成、ロボット動作の最適化、センシングデータを用いた自動アクション、AIキャラクターとのインタラクションなど、物理世界で“実際に動く”フィジカルAIアプリケーションのPoC・実装を支援 しています。

お問合せ

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