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Strengths

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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

Technology

SCIENの技術

先端科学技術を
現場で機能する実装へ

重なり合う3つの半透明な白い円がベン図のように配置されたグラフィック。上の円には「Perception(知覚・認知)」、左下の円には「Ontology(オントロジー)」、右下の円には「Orchestration(オーケストレーション)」という文字が、それぞれ英語とカタカナの日本語併記で紫色のグラデーションフォントを使って中央に記載されている。

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