SCIENの強み
現場の知を、動き続ける知能へ。
SCIENが選ばれる5つの理由
- 01 Structuring
現場知を価値に変える構造化力
熟練者の判断や現場の工夫の多くは、言語化されないまま個人の経験にとどまっています。
SCIENは現場に入り込み、作業の観察やヒアリングを通じて暗黙知を捉え、判断基準やルールとして構造化します。属人的なノウハウを、改善や自動化に再利用できる組織の資産へと変えていきます。
- 02 Design
科学と実務をつなぐ設計力
AIを導入すること自体を目的にせず、検証可能で拡張可能な業務設計から始めます。
研究で培った最先端の知見と、現場の制約や業務フローの両方を理解したうえで、どこをAIに任せ、どこを人が判断するかを設計。継続的に価値を生み出せる仕組みをつくります。
- 03 Implementation
構想で終わらせない実装力
PoCで止まらず、構造化した知識の上でAIエージェントを実際の業務に組み込みます。
稼働後も評価と改善を重ねて精度を高め続ける「AgentOps」体制で、現場への定着と成果の創出まで伴走します。
- 04 Talent
東大発の技術者集団
SCIENは、東京大学・松尾研究室発のスタートアップです。
AI研究の第一線で経験を積んだエンジニアが多数在籍し、最先端の研究知見を、現場の課題解決に直結する形で実装します。技術の進化が速い領域だからこそ、常に新しい手法を検証し、最適なアプローチを選び続けます。
- 05 Proven
PoC成功率95%以上
まずは課題の大きい業務を一つ選び、実際の業務データで精度と効果を確かめるPoCから始めます。
SCIENが手がけたPoCの成功率は95%以上。検証の段階から本番運用を見据えて進め方を設計し、成果につながるAI活用を実現します。
SCIENの技術
先端科学技術を
現場で機能する実装へ
SCIENは、VLMやGrounding技術による認識、グラフ構造を活用したオントロジー設計、エージェントやEvalsを通じた継続的な改善、さらにオンプレミス・ローカル環境での運用までを一体で設計します。
また、異常検知モデルや物体検出モデルといった画像AIについても、単体精度の追求にとどまらず、品質管理や生産現場に組み込み可能なSimulation-Ready な形での実装を重視しています。
先端技術を導入するだけではなく、現場で機能し、運用の中で価値を生み続ける状態まで見据えること。
そのための技術基盤と実装力を、SCIENは磨き続けています。
Simulation-Ready