応用研究
イノベーションと研究開発
私たちは、先端技術を実際に活用するために調査します。研究は実践的かつ期間を区切って行い、何が本番運用に耐え、何がまだそうでないかを率直にお伝えします。
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学術的ではなく、実践的に
私たちの研究テーマは、日々の仕事で直面する課題に沿って設定しています。たとえば、AIエージェントをいかに信頼できるものにするか、コネクテッドデバイスのデータをもとにいかに推論するか、デジタル資産のセキュリティをいかに使いやすくするか、事業を止めることなくいかにシステムをモダナイズするか、といった課題です。私たちは、実際のアーキテクチャ上の意思決定に影響する問いに答えるために調査を行います。
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探索の進め方
探索は、軽量でありながら一貫した手法に沿って進めます。これにより、結果を比較でき、結論も誠実なものになります。
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問いを定める
何を明らかにしたいのか、それがなぜ重要なのか、どのようなエビデンスがあれば意思決定が変わるのかを明確にします。
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素早くプロトタイプを作る
問いに答えられる最小限の動作するシステムを、可能な限り現実的なデータを用いて構築します。
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厳密に評価する
印象ではなく、品質、レイテンシー、コスト、セキュリティ、運用性といった合意した基準に照らして測定します。
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明快に提言する
最後に、「採用」「調整したうえで採用」「引き続き注視」「見送り」のいずれかを明確に推奨します。
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注目している領域
私たちは一連の技術を注意深く追跡し、その成熟に合わせて評価しています。
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エージェント型システム
企業システム上で動作するエージェントのための、マルチエージェントのオーケストレーション、ツール利用、評価、ガバナンス。
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検索とナレッジ
AIを承認された事実に結び付けておくための、検索拡張生成（RAG）、ナレッジグラフ、グラウンディング技術。
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エッジとコネクテッドインテリジェンス
デバイスや機械により近い場所での推論の実行、そしてテレメトリーと業務上の文脈の組み合わせ。
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デジタル資産と暗号技術
閾値署名、アカウントアブストラクション、チェーン間の相互運用性。
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デジタルツインとシミュレーション
現実の環境に適用する前に変更をテストするための、物理的なオペレーションのモデル。
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成熟段階を率直に示す
有望な技術がすべて本番運用に耐えられるわけではなく、私たちはそのことを率直にお伝えします。研究成果を提示する際は、それがコンセプト、プロトタイプ、パイロット、本番システムのいずれであるかを明確に示し、実験を提供済みの成果として提示することは決してありません。
お客様には、成熟度、リスク、そしてそのアプローチを採用する価値がある条件について、率直な見解をお伝えします。
構想中の取り組みを、お聞かせください。
課題、背景、求める成果をお知らせください。営業用の定型対応ではなく、エンジニアが内容を確認し、熟慮した次のステップをご提案します。