RESEARCH SUPPORT
研究知を、実装可能な仮説へ。
論文調査、実験設計、PoC、数理モデル、プロトタイプ、技術評価。
研究と事業の間にある不確実性を、検証可能な問いに分解して進めます。
- 対象
- 新技術・AI・画像解析・最適化・センシング等
- 支援範囲
- 調査 / PoC / モデル / プロトタイプ / 技術評価
- 料金
- 研究テーマ・範囲に応じてお見積り
EXPERIMENT BUILDER
研究段階を選ぶと、必要な証拠が変わる。
研究テーマの成熟度に応じて、先に確認すべき問いを切り替えます。実際の研究設計では対象技術やデータに合わせて具体化します。
INTERACTIVE 研究段階をクリックすると、先に確かめるべき証拠が切り替わります。
技術の新規性より先に、事業・研究上の意思決定に必要な問いを定義します。
FIGURE 01
研究を「次へ進める条件」で区切る。
各段階で何が確認できれば次へ進むのかを明確にすると、PoCが目的化しにくくなります。既知手法で実現可能か
条件を変えても成立するか
速度・費用・運用に耐えるか
次の投資に進む根拠があるか
01 / RESEARCH GAP
論文と事業の間の、
未検証を減らす。
研究テーマの価値は、技術そのものだけでなく「何を確かめれば事業判断できるか」を設計できるかで変わります。
社内に専門技術者がいない
AI、画像解析、最適化等を検討したいが、技術成立性を評価できる人材が不足している。
論文や理論を実装へ落とせない
学術的には方法があるが、現場データや実装条件に合わせた検証設計ができていない。
R&Dのリソースとスピードが足りない
既存事業と並行して、調査、実験、試作まで進める体制が不足している。
PoCから本番判断へ進めない
精度、再現性、運用条件、費用などの評価軸が整理されていない。
第三者的な技術評価がほしい
開発した技術について、実験設計や分析を通じて説明可能なエビデンスを整えたい。
02 / RESEARCH SERVICES
調査、実証、モデル開発を、
同じ問いの上でつなぐ。
共同研究・技術顧問
論文調査、技術動向、フィージビリティスタディを通じて、研究開発テーマの方向性と判断基準を整理します。
PoC・プロトタイプ開発支援
実験計画、データ取得、試作、評価までを設計し、技術成立性や運用上の課題を確認します。
アルゴリズム開発・数理モデリング
画像処理、予測、最適化等の課題を数理的に定義し、目的に応じたモデルを設計・実装します。
FIGURE 02
「比較できる実験」にするため、条件を先に設計する。
入力条件、比較対象、評価指標を整理し、結果を説明できる実験構造にします。| 条件 | Baseline | Method A | Method B |
|---|---|---|---|
| データ条件 1 | ○ | ○ | ○ |
| データ条件 2 | ○ | ○ | ○ |
| 評価指標 | 精度 / 時間 | 精度 / 時間 | 精度 / 時間 |
| 再現回数 | n回 | n回 | n回 |
03 / RESEARCH PIPELINE
研究成果を、
判断できる証拠へ。
「精度が高い」だけでなく、再現性、適用条件、データ要件、運用上の制約を含めて評価します。
- 01Literature
既知の方法・限界を確認
- 02Experiment
比較できる条件を設計
- 03Prototype
必要最小限で実装
- 04Evidence
結果と限界を整理
04 / EXAMPLES
研究開発支援の例
画像撮影装置・画像解析
目視評価の定量化や、育種・品質評価のための撮影・解析系を設計。
画像解析による個数確認
不規則な形状を含む原材料の検出・個数確認に向けた解析ロジックを検討。
作物モニタリング
撮影・環境データを用いた水管理や生育評価に向けた計測・解析を支援。
生育モデリング
作物の生育を対象とした数理モデル・解析アルゴリズムの研究開発を支援。
FIGURE 03
モデルは精度だけでなく、ズレ方を見る。
予測値と実測値の関係、外れ方、適用範囲を確認し、どこまで使えるかを評価します。05 / FAQ
よくあるご質問
テーマがまだ研究計画になっていなくても相談できますか？
はい。技術的な問い、既知の方法、必要なデータ、評価指標を整理し、研究開発の方向性を定める段階から対応できます。
文献調査や技術動向調査だけでも依頼できますか？
可能です。最新論文や技術トレンドを確認し、フィージビリティスタディとして実現可能性や検証すべき論点を整理します。
ハードウェアを含むPoCも相談できますか？
はい。センサー、撮影装置、簡易治具等を含むデータ取得環境と、ソフトウェア・解析を組み合わせたPoCやプロトタイプを検討できます。
既存ライブラリでは解決しにくい課題にも対応できますか？
はい。画像処理、最適化、予測モデル等について、課題を数理的に定義し、固有条件に合わせたアルゴリズムや数理モデルを設計・実装します。
研究から実装・試作まで一貫して相談できますか？
はい。論文調査、実験設計、データ取得、モデル開発、プロトタイプ、技術評価まで、研究テーマに応じて必要な範囲を組み合わせます。
第三者的な技術評価やエビデンス整理も可能ですか？
可能です。実験設計や解析を通じて、技術の適用条件、再現性、限界を整理し、説明可能な評価材料づくりを支援します。
ASK. TEST. EVIDENCE.