Development

伴走型技術開発
伴走型技術開発

開発から導入・運用まで 伴走支援します

企画立案 実験実証 開発 運用 改善 事業展開

EQUESの 伴走型技術開発の特徴

  • 大手プロジェクト実績が多数 安心の開発力と実現力

    これまで幅広い業界での開発実績を積み重ね、どの分野においても高い精度の実証実験を行ってきました。また、大手クライアントとの大規模開発にも豊富な経験があり、プロジェクトの立ち上げから遂行まで、安心してお任せいただけます。

  • 確立された研究基盤による 最新かつ高度な開発技術

    各分野の専門人材を適所にアサインし、最先端技術の開発を推進します。現場の解像度を高めた要件定義を行い、学術的知見と実践的アプローチを融合。課題に対して最適な手法を選定・導入し、高度な技術革新を実現します。

  • 強固な伴走体制による 現場浸透の実行力

    開発して終わりではなく、実際に現場で定着し、最大限に活用されるまで一貫してサポート。現場の課題や環境を深く理解した上で、最適な運用プロセスを設計します。
    さらに、定期的なフィードバックを基に改善を重ね、現場へのスムーズな浸透と定着を促進します。

Service 各種サービス

  • AI×DX寺子屋

    チャット相談サービス

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  • ココロミ

    生成AI開発PoCサービス

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お取引事例

東北電力が語る、AIリテラシー向上を目的とした1Day研修導入とその手応え

東北電力が語る、AIリテラシー向上を目的とした1Day研修導入とその手応え

2025.07.14

■導入会社の紹介 東北電力事業創出部門では、東北・新潟地域におけるスマート社会の実現を目指し、新規事業開発を推進しています。その中で、AI関連サービスとして、GPUクラウドサービスや東北・新潟におけるお客さまへのAIの導入支援を行っています。 ■顕在化した課題 事業創出部門としてAI関連サービスを提供している中で、部門メンバー自身がAIを使いこなす能力をさらに高める必要性を感じていました。特に生成AIの分野においては、基本的な知識から実践的なプロンプトの書き方、そして新規事業開発に活かせる具体的な活用方法まで、体系的な学習機会が求められていました。 ■導入した経緯,理由,決めて EQUES様との出会いは、GPUクラウドサービスの紹介を通じてでした。その後、様々なテーマで協業検討を進める中で、まずは事業創出部門としてAIを使いこなせるようになりたいという思いが明確になり、EQUES様とご相談の上で1Day研修を実施することになりました。 ■導入後の成果 先日実施したEQUES様による1Day研修は、生成AIの基本的な内容に加え、プロンプトの書き方、新規事業開発に活きる生成AIの使い方といった実践的な内容でした。受講者からの評価は非常に高く、研修後には各自が生成AIを活用した業務効率化を進める結果となりました。 ■社内での声 研修の受講者からは、内容が非常に実践的で分かりやすかったとの声が多く聞かれました。各自の業務に直結する生成AIの活用方法を習得できたことで、日々の業務効率化に大きく貢献していると実感しています。部門全体としてAIリテラシーが向上したことを喜んでいます。 ■今後の展望 現在、EQUES様とは、事業創出部門専用のAIモデルの研究やパーソナルLLM構想など、多岐にわたるテーマで協業を検討しています。引き続き、EQUES様と密接に連携し、東北発のスマート社会実現に向けた新たな価値創出を目指していきます。

AIと化学分析を融合した繊維種識別手法の技術検討-ディープラーニングを活用した判別精度向上への取組み -

AIと化学分析を融合した繊維種識別手法の技術検討-ディープラーニングを活用した判別精度向上への取組み -

2025.04.30

EQUESは、ニッセンケン品質評価センターと共同で「化学分析とAI技術を融合した新たな判別技術開発の取組み」を開始しました。従来の手法では識別が困難であった繊維種の判別に対し、ディープラーニング技術を適用した検証結果について報告します。 EQUES協力のもと、ニッセンケン品質評価センター(以下、ニッセンケン)では繊維製品の品質管理技術向上を目的として、化学分析とAI技術を融合した新たな判別技術開発の取組みを開始しました。本稿では、EQUESが協力した、従来の手法では識別が困難であった繊維種の判別に対し、ディープラーニング技術を適用した検証結果について報告します。 これまでの品質管理技術開発の取組みと挑戦 ニッセンケンではこれまで、従来の化学分析に多変量解析を組み合わせることで、獣毛種、ポリエステル種(PET・PTT・PBT)、麻種(リネン・ラミー)など、従来の化学分析方法では明確な識別が困難な繊維種の判別技術を開発。特に2022年にPETボトル由来のリサイクルPET繊維の判別手法を開発した際には、大きな反響があり、現在では多くの試験依頼を受けるようになっています。 こうしたニッセンケンの試験技術の開発により、高い識別精度を実現してきましたが、EQUESはさらなる精度向上を目指し、より高度な識別技術の実現に向けたニッセンケンの挑戦を支援し続けています。 「人の知見 × AIの判断力」を組み合わせることで、判別精度の大幅な向上 このような背景から、EQUESはAIを活用してニッセンケンの技術を一層向上させ、新たな品質管理技術の可能性を探るため、「見た目や成分が非常に類似していて、従来の化学分析から人間が確実に識別することが困難で、多変量解析を適用しても十分な判別精度が得られなかった」繊維種について、AI技術、特にディープラーニングを活用した繊維種の判別をニッセンケンと共に挑戦しました。 ※ディープラーニング(Deep Learning):AI(人工知能)の一種であり、大量のデータを学習させることで、自動的にパターンを抽出・識別する技術。 その結果、EQUESのディープラーニング技術の活用により、多変量解析だけでは判別が難しかったサンプルのうち、最大で80%以上の精度での判別が可能となりました(図1参照)。これにより、基本的な多変量解析手法とEQUESの提供するディープラーニングを組み合わせて使用することが、繊維種判別において効果的であることが明らかになっています。 今後の展望 EQUESは、ニッセンケンへの支援を通じてより高精度で信頼性の高いサービスを提供し、繊維・ファッション業界全体の品質向上に貢献します。 詳細はこちら

製薬における品質保証業務効率化AIの実証実験プロジェクト

製薬における品質保証業務効率化AIの実証実験プロジェクト

2024.02.20

万協製薬株式会社と、AIによる品質保証業務の効率化に関する実証実験を開始しました。本プロジェクトは、令和5年度『TOKOWAKA-MIE 事業共創推進事業』の採択事業として実施されました。 EQUESの進める「品質保証×AI」 医薬品製造における品質保証業務では文書の作成やレビューに膨大な工数がかかることが課題になっています。EQUESでは、大規模言語モデル(LLM)を用いて文書草案の自動生成・レビューが行えるソリューションの開発を進めています。万協製薬との実証実験においては変更申請書の草案自動生成に取り組み、現場導入を見据えた実証実験を行います。 「TOKOWAKA-MIE 事業共創推進事業」について 株式会社eiiconおよび三重県庁により運営される、全国のパートナー企業 × 三重県内企業で共に創るビジネス創出プログラムです。2024年3月19日に実施されるDEMODAYにおいて、「製薬会社に文書作成AIエージェントを迎え入れ、働き方改革」というタイトルで共創進捗と今後の展望を発表します。

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