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株式会社AI Nest
会社の強み
DXおよびAIXのトータルソリューションを提供!具体的な効果を得るまでの3つの壁を突破する支援が強みです
株式会社AI Nestは、東京都渋谷区に本社を置き、DXおよびAIXのトータルソリューションを提供する開発会社です。当社は「共創知能 人間とAIが共存し、次のあたりまえを創る」をビジョンとして掲げ、次の事業を展開しています。 ●AIレクチャー事業 ●AIツールによる業務効率化 ●AIシステム受託開発 ●コンサルティングサービス ●自社サービスの開発運営  ∟Scacon(Scholar Compass)  ∟LLM Intelligence DXやAIXには「活用探索の壁」「現場浸透の壁」「技術精度の壁」という3つの壁があります。これらの3つの壁を乗り越えた先に、新しい価値を生み出すAI活用があるのです。 当社の支援においては、はじめに技術調査やデータ分析を含むPoC(概念実証)支援を用いて、AIの活用イメージを構築し、「活用探索の壁」を突破します。次に、ガイドライン策定やワークショップを含む導入伴走により、AIを現場に浸透させて「現場浸透の壁」を突破。そして、AIモデル開発やシステム導入を含むAI活用で、精度を高めた上でAIを実装し、「技術精度の壁」を突破します。 大規模言語モデル(LLM)のみならず、画像や音声、時系列データの分野でAIを研究し、論文執筆を行い、社会実装まで対応してきた開発メンバーがAI活用をワンストップで支援できる点が当社の強みです。社内では1日に1本の論文を読んでブログにまとめる活動も行っており、AI分野での先端技術を常にキャッチアップしています。これらの知見を活用して、お客様の現場におけるAI活用を成功に導くので、安心してご相談ください。
AI技術の研究および社会実装に携わってきたメンバーが支援!1時間でデモを構築して、お客様にご覧いただけます
当社には、AIの研究および実装に長く携わってきたメンバーが集まっています。共同代表取締役の関岡は松尾・岩澤研究室の職員として勤務していた経験を持ち、松尾豊氏と共著で論文も執筆。AIエージェントやマルチエージェントに関する研究を社会実装するためのプロジェクトの立ち上げや統括を行ってきた実績もあり、AIを活用したソリューションで具体的な成果を出すところまで伴走できる点が強みです。これらの知見を活かし、大手通信会社から依頼を受けてAIに関するレクチャーを実施したり、有名私立大学でAIに関する集中講義を受け持ったりしています。 また、大手建設会社との取り組みでは、複数のステークホルダーが関わる商談の品質を高めるために、マルチエージェントを活用したリアルな対話シミュレーションを開発。異なる立場の商談相手を演じ分けるマルチエージェントを使って、難易度の高い商談に関する実践的なロールプレイング環境を構築しました。 さらに当社は次のような自社開発のAIサービスも運営しており、開発だけでなく、実装からローンチ、マネタイズまで支援できる点を強みとしています。 ●Scacon(Scholar Compass):論文ディスカバリーアプリ ●LLM Intelligence:社内ドキュメント特化のLLMエージェント 開発についてご相談いただいた際は、提案の段階で簡易的なデモを開発して、お客様にご覧いただく形を徹底。1時間の商談の中でデモを構築したり、2度目の商談までにお客様にて操作できる形にデモを整えたりすることもできるため、AI活用のイメージを正確にもった上で開発に進むかどうかをご確認いただけます。
株式会社AI Nestは、東京都渋谷区に本社を置き、DXおよびAIXのトータルソリューションを提供する開発会社です。当社は「共創知能 人間とAIが共存し、次のあたりまえを創る」をビジョンとして掲げ、次の事業を展開しています。 ●AIレクチャー事業 ●AIツールによる業務効率化 ●AIシステム受託開発 ●コンサルティングサービス ●自社サービスの開発運営  ∟Scacon(Sc...
会社の特徴
1
商談中にAIのデモを構築してご覧いただきます!大規模モデルのみならず、画像や音声、効率化、ロボティクスに幅広く対応可能です
2
投資と成果について数字で会話できるAI開発!成果に直結する仕組みに絞って設計し、適正価格でプロジェクトを提案します
3
安全に使用できるAIを実装!ガードレールの設計やオンプレ環境での構築もお任せください
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開発担当者からのメッセージ
AI開発のご相談では、「想定している成果が得られるのか」「認識のズレが生じたまま進んでしまわないか」といった不安をお持ちになるお客様も少なくありません。当社では、そうした不安をできるだけ早い段階で解消するため、企画・提案フェーズから実際に動作するデモやプロトタイプを用いたご説明を重視しています。 構想や資料だけで開発を進めるのではなく、まず形にし、実際に触れて確認いただきながら方向性をすり合わせていく。試作と検証、フィードバックと改善を繰り返すことで、期待値と成果物のギャップを着実に埋めていきます。このプロセスにより、「思っていたものと違う」といったリスクを最小限に抑えることが可能です。 当社は、一度で完成形を目指すのではなく、アジャイルな進め方で段階的に精度を高めていく開発スタイルを採用しています。初めてAI開発に取り組まれるお客様にも安心していただけるよう、技術面だけでなく意思決定のプロセスまで丁寧に伴走しながら、納得感のある成果創出を支援します。どうぞ安心してご相談ください。
AI 活かせる特徴・強み
商談中にAIのデモを構築してご覧いただきます!大規模モデルのみならず、画像や音声、効率化、ロボティクスに幅広く対応可能です
AI活用の成否を分けるのは、構想の早い段階で「実際に使える姿」を具体的に描き、お客様と共有できるかどうかです。当社では、商談の場でその場にある課題をもとにデモを開発し、動く形でご覧いただくことも珍しくありません。このスピード感は、単なる開発経験の多さではなく、研究と社会実装の両方を経験してきたからこそ実現できるものです。 共同代表の関岡は、松尾研究所にてAIエージェントやマルチエージェントの要素技術の研究に従事してきました。研究成果を論文で終わらせるのではなく、実社会で使える形に落とし込むプロジェクトの立ち上げや統括を担当し、ロボットと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた国の研究プロジェクトにも関わっています。こうした背景があるからこそ、お客様の要望を即座にデモへ落とし込み、実物を前にしながら議論を深めることが可能です。 また当社は、LLMに限らず、画像認識、業務効率化、ロボティクスなど幅広い技術領域に対応しています。たとえば異常検知のようなテーマでは、あえてLLMを使わず、従来の機械学習手法を選択するといった現実的な提案も行います。技術を目的化せず、課題解決をゴールに据えること。成果が出るまで伴走する姿勢こそが、当社のAI活用支援の本質です。
投資と成果について数字で会話できるAI開発!成果に直結する仕組みに絞って設計し、適正価格でプロジェクトを提案します
AI開発で本当に重要なのは、高度な技術を導入することそのものではなく、投資に見合う成果をどう生み出すかです。当社では、大手ベンダーと同等の開発品質を担保しながら、一般的なAI開発と比べて半額程度のコストでプロジェクトを提案できる体制を整えています。単に価格を下げるのではなく、目的に対して本当に必要な技術と工程を見極め、適正な投資規模を設計している点が特長です。 コスト最適化を実現できる理由の一つが、不要なオプションを最初から組み込まない姿勢にあります。機能を過剰に盛り込むのではなく、成果に直結するアルゴリズムや仕組みに絞って設計することで、開発・運用の両面で無駄を抑えます。その上で、段階的に拡張できる構成を採用し、必要なタイミングで追加投資ができる柔軟性を確保します。 また当社は、アルゴリズムを提供して終わりにはしません。投資回収期間を明確にすることを重視し、ROI(投資利益率)を丁寧に算定します。業務削減時間やコスト削減効果を数値で示しながら提案することで、AI導入の判断をしやすい状態をつくります。成果を数字で語れるAI開発をお求めの方は、ぜひ当社にご相談ください。
安全に使用できるAIを実装!ガードレールの設計やオンプレ環境での構築もお任せください
当社はこれまで、大手金融企業との取り組みを数多く重ね、厳格な要件のもとでAIシステムの設計・実装を行ってきました。精度や利便性を追求するだけでなく、ステークホルダーの信頼を損なわないことを前提に開発を進めてきた点が、大きな特長です。 AI活用が進む一方で、情報漏えいや意図しない出力など、新たなサイバーセキュリティリスクも顕在化しています。当社ではこうしたリスクを踏まえ、入力・出力の制御、権限設計、ログ管理といったガードレールを含めた設計を重視しています。AIを安全に業務へ組み込むことを前提に、セキュリティ要件を開発初期から設計に反映します。 さらに、クラウド前提の構築に限らず、オンプレミス環境でのAIシステム構築実績を有している点も当社の強みです。機密情報を扱う環境や、独自のセキュリティポリシーを持つ企業に対しても、要件に即した現実的なAI活用を提案できます。高い安全性と実装力を両立してきたことこそが、当社が多くの企業から選ばれてきた理由の一つです。
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AIにおける株式会社AI Nestについて
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企業情報
設立
2024年3月15日
資本金
300,000円
従業員数
20名
代表者
長谷川 剛史・関岡 冴俊
所在地
東京都 渋谷区 渋谷2-19-15 宮益坂ビルディング609
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