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私たちの提供するサービス

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事業内容

AIの社会実装は、課題の見極め、タスク設計、データ整備、モデル開発、システム実装、運用改善といった各工程が噛み合うことで初めて成立するものであり、いずれか一つが欠けても価値は届きません。
Polaris.AIは、これらの全工程を一つのチームで担い、構想から運用までを一貫してご支援いたします。
私たちが目指すのは、デモの場で動くAIではなく、現場で使われ続けるAIです。

オーダーメイド
AI開発

汎用的なソリューションでは解決の難しい、お客様固有の課題に向き合います。とりわけ、間違いの許されないMission Criticalな領域を強みとしています。何を入力し、何を出力するのか、業務の言葉をAIが解けるタスクへと翻訳するところから設計いたします。アーキテクチャとモデルを個別に選定し、PoCにとどめることなく、現場の運用に組み込まれて成果を生む段階までご支援いたします。

特徴

01
解くに値する課題を見極める
最初に問うのは「AIで何ができるか」ではなく、「うまくいったとき、誰のどの業務が、どれだけ変わるのか」です。その価値を金額の単位まで分解し、本当にAIで解くべき課題かを見極めます。ドメイン知識、類似案件の知見、競合や海外スタートアップの動向調査を踏まえ、業務プロセスの見直しや既存ツールで足りる場合には、その旨を率直にお伝えします。コストの低い手段から検討を重ね、それでもAIで解く価値が残った課題にこそ、私たちは力を注ぎます。
02
最適な技術構成で精度を高める
解くべき課題が定まったら、業務の言葉をAIが解けるタスクへと翻訳します。各分野でトップクラスの知見を持つメンバーが、論文調査、Kaggleコンペティションの知見、最新モデルの動向を踏まえて最適なアーキテクチャを設計します。データが当初から十分に揃うことは稀であり、不足を前提に問いを組み替え、外部データや合成データで補い、検証を重ねて精度を引き上げます。指標がビジネス価値とずれていないかを問い続けながら、実運用に耐えるモデルへと磨き上げます。
03
現場定着までやりきる
精度が出ることと、現場で毎日動き続けることの間には、大きな隔たりがあります。私たちは製造業や官公庁をはじめ、高いセキュリティが求められるMission Criticalな現場で実績を積み重ねてきました。応答速度やセキュリティ、機密データゆえのオンプレミス要件といった非機能要件を設計の前提に置き、運用監視やモデルの継続的な改善まで担います。UI/UXにもこだわり、業務に組み込まれて成果を生む段階までやりきります。

主なご支援テーマ

図面・文書の理解とナレッジ活用

・設計図面・仕様書のAIによる読み取りと構造化
・過去の設計資産からの流用元の特定と差分の提示
・社内文書・マニュアルの根拠付き検索
・既存の検索システムの精度分析と改善

熟練者の知見の活用したAIエージェント

・ベテランの判断基準の言語化・数値化
・現場音声の自動文字起こし・要約によるナレッジ化
・散在する業務知識のオントロジーとしての体系的な構造化
・電気回路設計など、判断を伴う専門業務の自動化

予測・異常検知・最適化

・需要予測による過剰在庫と欠品の抑制
・設備・機械の故障の予兆検知
・膨大な制約のもとでの計画の最適化
・画像からの欠陥・異常の検知・分類

Physical AIによる現場作業の自動化

・物体の位置と姿勢のリアルタイム推定
・ティーチングでは難しい作業の自動化
・四脚ロボットによる設備の見回り・点検
・シミュレーションで学んだ動作の実機への橋渡し

開発実績

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予測AI

AI活用による工作機械の異常予兆検知と精度改善

Polaris.AI は、大手自動車メーカーを対象に、工作機械のセンサデータを活用した異常検知システムの構築・検証を支援しました。品質保証と生産効率の両立を目指し、複数の機械学習手法を組み合わせた実証...

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予測AI

新商品発売時の販売量予測AIによる在庫適正化

本プロジェクトの背景ヘアケア商品を展開する大手消費財メーカーグループ様では、新商品発売時の初期発注量の見極めが長年の課題となっていました。新商品は過去の販売実績データが存在しないため、担当者の経験と勘...

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生成AI・RAG・AIエージェント
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顧客インタビュー

【静岡県様】特別支援教育における「個別の指導計画」作成を生成AIで支援。現場の声を反映したアジャイル開発で教員の業務改善を実現

静岡県教育委員会様では、県立学校をはじめとする教育現場のデジタルトランスフォーメーション（DX）を積極的に推進されています。今回は、文部科学省「生成AIの活用を通じた教育課題の解決・教育DXの加速（教...

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先端AI研究開発
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生成AI・RAG・AIエージェント

車載AIの実現に向けた埋め込みモデル軽量化技術の調査・検証支援

Polaris.AIは、ある大手製造企業様を対象に、車載チップ上でのRAG（質問に対して適切な情報を検索・回答するAI機能）の実現に向けた、日本語テキスト処理に用いる「埋め込みモデル」の小型化・軽量化...

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AI導入・活用
コンサルティング

AIは、業務を効率化する道具にとどまらず、意思決定と実行を担う経営の中核となりうる段階に達しつつあります。しかし、その活用が経営に数値的なインパクトをもたらしている企業は、まだ多くありません。
私たちが目指すのは、部分的な効率化の先にある事業変革、AIトランスフォーメーション（AX）です。全体最適のAXは、経営の視点と現場の視点がそろって初めて実現します。私たちはその両輪を一つのチームで担い、構想策定からロードマップの設計、現場への定着、内製化までを一貫してご支援し、日本の基幹産業の競争力向上に貢献してまいります。

特徴

01
着手前に、失敗の芽を摘む
AIプロジェクトの多くは、完成してから「想定と違う」とつまずきます。成否を分けるのは、着手前の見極めです。何を解くか、どのデータで、何をもって成功とするか。この定義の甘さが、PoCが本番に至らない原因の大半を占めます。100件を超える経験から、コンサルタントとエンジニアが同じ視点で要件を見定めたうえで、着手いたします。
02
全体最適を目指したご提案
一部しか使われないSaaS、連携されないツール、ブラックボックス化したカスタマイズ。個別最適の積み重ねが、いつしか事業の足かせになっています。私たちは、特定の製品や自社の得意技術へ寄せるバイアスを持ちません。中立な立場から、目先の効率化ではなく、中長期で全体最適となる構成をご提案いたします。
03
自ら実践してきた、AX推進の知見
AIの活用が経営の数値となるまでには、いくつもの壁があります。ルール整備、個人での活用、チームへの定着、組織を越えた展開。段階ごとに、つまずく場所は異なります。私たちは自社でもAXを追求し、組織・評価制度・データ基盤の構築までを実践してきました。その実体験と、多様な規模のお客様を支えた知見から、いま現場で効く打ち手をお伝えいたします。

主なご支援テーマ

AX構想・テーマの策定

・経営アジェンダとしてのAI戦略・全社AXロードマップの策定
・AI/DXに関する市場・競合・先端ユースケースの調査
・業務フロー整理と課題の洗い出し
・投資対効果を見極めたPoCテーマ・導入領域の選定

AX推進の全社設計

・AIガバナンス・利用ルール・セキュリティ方針の整備
・AI活用を見据えた組織設計・ロール定義
・全社展開を支えるデータ基盤・AI基盤の構想
・中立な立場での技術・ベンダー選定の支援

現場定着・リテラシー醸成

・事業部門・特定職種向けの実践研修
・全社向けのAIリテラシー・活用セミナー
・AIの全体像と「できること・できないこと」を掴む入門研修
・実際に手を動かすハンズオンワークショップ

内製化・技術アドバイザリー

・RAGの精度向上に関するコンサルティング
・AIエージェント・業務自動化の導入・最適化アドバイザリー
・Physical AIなど先端技術の技術戦略・R&Dロードマップ策定
・お客様の内製チームへの技術移転・伴走支援

高度AI技術開発・アルゴリズム最適化

code

AIモデルの最適化（軽量化・高速化・エネルギー効率化）
カスタムAIアルゴリズムの設計・開発
既存AIのパフォーマンス改善・ファインチューニング

ご支援実績

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AI導入・活用コンサルティング
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生成AI・RAG・AIエージェント
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AIセミナー
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画像AI・動画AI

RAG技術・画像解析技術・AI利活用促進を横断する包括的なAIコンサルティングを実施

Polaris.AIは、ある大手放送企業様におけるAI活用プロジェクト群に対し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、画像解析、社内のAI利活用促進といった複数領域に...

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AI導入・活用コンサルティング

製造業における業務の精度向上・効率化に向けた生成AI導入支援

既存業務分析から導入戦略・実装計画まで一気通貫でご支援Polaris.AIは、ある大手製造業企業様において、生成AIの業務活用に向けた戦略立案および実装計画の策定を支援しました。AI導入を検討する段階...

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研究開発支援
/ 共同研究

最先端の研究は、それ自体では事業の力になりません。私たちは、技術シーズからではなく、お客様の解くべき課題を起点に研究開発を進めます。ロボット基盤モデルをどうチューニングし、どう実機に組み込むのか。車載のようにリソースの限られた環境で、いかに性能の高いAIを動かすのか。まだ確立した答えのない難問にも、自社で培った研究ナレッジを活かしてご支援します。

特徴

01
課題起点で、技術を選び取る
専門領域の外側にある技術の可能性は、研究者であっても見極めが容易ではありません。私たちは、論文、海外の先端プロダクト、特許情報を読み解き、次のフロンティアを絶えず見定めています。ロボット基盤モデル、AIセキュリティ、エッジAI、Spatial AI、GeoAI、Sim2Real——闇雲にではなく、お客様の課題に近い領域へ研究を絞り込みます。技術のための技術ではなく、解くべき課題から逆算する。その姿勢が、新規事業との高い相性につながっています。
02
AIを駆使し、研究を加速する
研究開発そのものが、いまAIによって大きく変わりつつあります。文献調査、仮説立案、実験、考察、あらゆる工程にAIが入り込み始めています。私たちはこの領域に注力し、独自の論文調査の自動化などを通じて、必要な知見を従来より速く、的確に集めます。変化の速い最先端領域では、研究のスピードそのものが競争力になると考えています。
03
論文を、現場の実装まで運びきる
国際会議への論文採択や、世界トップクラスのコンペティションでの実績を持つ研究者・エンジニアが集まっています。最新の研究を応用するだけでなく、課題に応じて新たな手法そのものを生み出し、論文の中だけで終わらせず、現場で動く実装まで運びきります。これは研究者だけでも、エンジニアだけでも成し得ません。研究・技術・ドメインの知見が一つのチームに揃って、初めて実現できることだと考えています。

私たちが取り組む研究テーマ

ロボットの知能化（Physical AI）

・ロボット基盤モデル（VLA）によるEnd-to-End制御
・深層強化学習を用いたロボット学習
・シミュレーションから実機への転移（Sim2Real）
・CADなどのモーダルを入れた次世代VLAの研究

エッジ・オンデバイスAI

・モデルの軽量化（量子化・蒸留・枝刈り）
・車載SoCなど制約環境下での推論高速化
・業界特化のローカルLLM・小型モデル構築
・オンプレミス・閉域環境での運用設計

AI Security

・攻撃者の視点でAIの弱点を突くレッドチーミング
・プロンプトインジェクション・脱獄攻撃の解明と防御
・攻撃データセットの構築とガードレールの設計
・AIエージェント特有の脅威への多層防御

AI for Science

・論文・特許・学会発表を横断する技術動向の自動サーベイ
・次に来る技術フロンティアの予測と見極め
・物理法則を組み込んだ少データでの予測（PINN）
・サロゲートモデルによるシミュレーションの高速化

ご支援実績

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顧客インタビュー
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先端AI研究開発

【共創事例】RYODEN様：最新技術と実用の間にある「死の谷」に橋を架ける。フィジカルAIの共同技術検証と、製造現場への実装を見据えた取り組み

株式会社RYODEN様は、FA・デバイス・ビル設備・エネルギーなど幅広い領域を手がける技術商社です。近年は「事業創出会社」を掲げ、仕入れて販売するだけではなく、自社の技術で付加価値を加えて顧客へ提供す...

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先端AI研究開発

大手自動車部品メーカー様における回路自動設計へのAI適用可能性の探索と実証

Polaris.AIは、ある大手自動車部品メーカー様の研究開発部門を対象に、AIを活用した電子回路図の自動生成の適用可能性を段階的に検証するプロジェクトを支援しました。将来的な自律型回路自動設計の実現...

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Flow

ご依頼の流れ

Step1

mail_outline

フォームからお申し込み

お問い合わせフォームに必要事項を記入してください。

Step2

hearing

無料相談・ヒアリング

まずは貴社事業の現状や課題、AI導入に対するニーズなどを、幅広くお伺いさせていただきます。

Step3

people

仮提案

ヒアリング内容をもとに、ソリューションを仮提案いたします。その後、議論を通じ、提案を磨きこみます。

Step4

お見積り・ご契約

Step3の内容をもとに、お見積りをお出しし、契約いたします。

Step5

プロジェクト開始

開発から運用までのタスクやスケジュールを整理し、貴社含めた検討チームを組成いたします。

Step6

PoC開発

複数のプロトタイプを開発し、評価・選定いたします。

Step7

done

仮運用・改善

実務での仮運用で得たフィードバックをもとに、モデル改善を繰り返します。

Step8

trending_up

本番展開・運用

本番展開後も、継続的な改善や機能追加に対応いたします。

Case

導入の声

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顧客インタビュー
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先端AI研究開発

【共創事例】RYODEN様：最新技術と実用の間にある「死の谷」に橋を架ける。フィジカルAIの共同技術検証と、製造現場への実装を見据えた取り組み

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先端AI研究開発

大手自動車部品メーカー様における回路自動設計へのAI適用可能性の探索と実証

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FAQ

よくあるご質問

問題ございません。むしろ「解くべき課題の見極め」こそ、私たちが最初に力を注ぐ工程です。「AIで何ができるか」ではなく、「うまくいったとき、誰のどの業務が、どれだけ変わるのか」を金額の単位まで分解し、投資に値する課題かを見極めます。検討の結果、業務プロセスの見直しや既存ツールで足りると判断した場合には、その旨を率直にお伝えします。

対応できます。製造業や官公庁をはじめ、高いセキュリティが求められる領域での開発・運用実績を重ねており、ISMS認証（ISO/IEC 27001）を取得しています。オンプレミスや閉域環境での構築を含め、セキュリティ要件を後付けではなく設計の前提として組み込みます。実データのご提供は秘密保持契約の締結後で結構です。

課題の見極め、PoC、本番開発、運用改善と、工程ごとに区切ってご契約いただけます。期間の目安は、課題の見極めに1〜2ヶ月、PoCに3ヶ月、本番開発に半年から1年です。最初の工程で投資対効果を金額まで分解するため、「続けるか、止めるか」を各段階でご判断いただけます。規模は課題の性質により異なるため、初回ヒアリング後に概算をご提示します。

私たちの提供するサービス

事業内容

オーダーメイドAI開発

特徴

解くに値する課題を見極める

最適な技術構成で精度を高める

現場定着までやりきる

主なご支援テーマ

図面・文書の理解とナレッジ活用

熟練者の知見の活用したAIエージェント

予測・異常検知・最適化

Physical AIによる現場作業の自動化

開発実績

AI活用による工作機械の異常予兆検知と精度改善

新商品発売時の販売量予測AIによる在庫適正化

【静岡県様】特別支援教育における「個別の指導計画」作成を生成AIで支援。現場の声を反映したアジャイル開発で教員の業務改善を実現

車載AIの実現に向けた埋め込みモデル軽量化技術の調査・検証支援

AI導入・活用コンサルティング

特徴

着手前に、失敗の芽を摘む

全体最適を目指したご提案

自ら実践してきた、AX推進の知見

主なご支援テーマ

AX構想・テーマの策定

AX推進の全社設計

現場定着・リテラシー醸成

内製化・技術アドバイザリー

高度AI技術開発・アルゴリズム最適化

ご支援実績

RAG技術・画像解析技術・AI利活用促進を横断する包括的なAIコンサルティングを実施

製造業における業務の精度向上・効率化に向けた生成AI導入支援

研究開発支援/ 共同研究

特徴

課題起点で、技術を選び取る

AIを駆使し、研究を加速する

論文を、現場の実装まで運びきる

私たちが取り組む研究テーマ

ロボットの知能化（Physical AI）

エッジ・オンデバイスAI

AI Security

AI for Science

ご支援実績

【共創事例】RYODEN様：最新技術と実用の間にある「死の谷」に橋を架ける。フィジカルAIの共同技術検証と、製造現場への実装を見据えた取り組み

大手自動車部品メーカー様における回路自動設計へのAI適用可能性の探索と実証

ご依頼の流れ

導入の声

【共創事例】RYODEN様：最新技術と実用の間にある「死の谷」に橋を架ける。フィジカルAIの共同技術検証と、製造現場への実装を見据えた取り組み

大手自動車部品メーカー様における回路自動設計へのAI適用可能性の探索と実証

よくあるご質問

オーダーメイド
AI開発

AI導入・活用
コンサルティング

研究開発支援
/ 共同研究