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Custom AI & Software

 オーダーメイドAI・システム受託開発

現場で起きていることを「観察→言語化→仕様化」し、AIとソフトウェアとして実装。 動画・画面・図面・ログなどの非構造データを起点に、 既存の業務とデータをSCIENCE-readyへ再設計します。 PoCで終わらせず、運用・改善とROIの可視化まで一気通貫で伴走します。
サービス提供のフロー
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example01

dotei

製造業における作業同定AI技術の独自開発

Description:

End-to-Endの動画認識モデルを用いた高精度な作業同定AI。

Issue:

現場の技術継承や工場の見える化のため、熟練工や作業員の作業を分析したい。

従来のAIモデルでは体全体が写っていないと高精度に作業同定がおこなえない。

Solution:

従来の骨格ベースではない独自モデルを用いた行動認識制度の向上

ある程度体の部分が隠れているような動画像に対しても認識可能

example02

net

資材業界における最先端異常検知ソリューション

Description:

少量のデータアノテーションで学習可能な最先端で高精度な異常検知モデル。

Issue:

仮説資材の点検に多大な人的コストがかかっている。

10m超の資材に対して大規模かつ高精度な異常検知が必要であり、アノテーションにも時間がかかる。

Solution:

少量のアノテーションで高精度な結果を出力可能な異常検知モデルを開発中

複数のカメラヒュージョンによる大規模異常検知システムを構築中

example03

llm

印刷業界における表記揺れ補正AI

Description:

入稿データの表記揺れを大規模言語モデル(LLM)によって補正。

Issue:

入稿されたデータの表記揺れの補正に多くの人的コストが発生している。

大量の文章データの校正と校閲を同時におこないたい。

Solution:

LLMのプロプティング技術やRAGを用いた表記揺れ補正AIを実装中。

細かい表記ルールに対応し、大量のデータを一括処理するシステムを構築している。

example04

qa

ITベンダーにおける開発蓄積データの利活用

Description:

開発の工程で発生するQAデータや障害データなどのログを記録した大規模データに対して横断的な検索システムを構築中

Issue:

開発の際に発生するQAやバグがデータとして多く蓄積されている。

管理側の同じようなQA対応が増え、無駄が発生している。

Solution:

データベースから名寄せ技術等を用いてデータを整地化し、LLMやRAGなどの技術を用いてバグ予測などに役立てる。

開発効率・品質の向上に向け現在開発中

EnCite

ナレッジデータベースシステム

組織に蓄積された知識をAIで整理・接続し、 必要な情報を瞬時に引き出せるナレッジ基盤。 属人化した知識を、組織の共有資産へ変えます。

データ統合

文書・図面・動画など多様なフォーマットを一元管理

AI検索

意味を理解したセマンティック検索で即座に発見

知識の活用

情報間の関連性を可視化し、新たな洞察を創出

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New Business Development

 AI活用型 新規事業開発支援

クライアント企業のドメイン知識(現場知)と、SCIENの開発実装・デザイン×SCIENCEを掛け合わせ、 まだ世の中にない価値を事業として立ち上げます。 MVPの開発、実証(PoC)、事業モデル設計、投資判断に耐えるKPI/ROI設計まで伴走します。
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