実績のある領域
AI映像処理・解析
映像に映る物体や状況を認識し、必要な情報をサービスの判断の根拠に変えます。
積み重ねた分析の経験を、
次のAIにつなげます。
映像・データ分析と予測AIを開発してきた経験をもとに、言語モデルを活用したこれからの業務環境をご提案します。
実績のある領域
映像センサー業務DB
加工結果サービス用データ整理 · 検証 · 連携
データ分析・加工
散らばったデータを収集して目的に合わせて加工し、読み取れる情報と連携しやすい構造に整えます。
- AI
データ プラットフォーム2018年にAIデータプラットフォームを開発しました。 - データバウチャー
供給企業2021年に供給企業に指定されました。（指定時点のもの）
実績のある領域
予測・IoT AI
設備やセンサーのデータ、バイタルデータから、生産量や危険な状況を事前に予測するAIを開発しました。
- 産業設備の火災予防・危険予測AI火災予防・危険予測のAI設備管理システムと設備制御（PLC）システムの開発
- 設備の生産量予測AI生産量を予測する人工知能アルゴリズムの開発
- 乳幼児の危険予測
ウェアラブル （IoT）バイタルデータの収集・危険予測を行うウェアラブルデバイスと、バイタルデータのモニタリングアプリケーションの開発
言語と文脈まで
理解する方向へ
LLM、RAG、AIエージェントは、導入をご提案する領域です。まずお客様のデータとセキュリティ環境を確認し、小さな範囲で実現性を検証します。
映像・データ・予測AIの各プロジェクトにおける当社の役割と主な技術は、「プロジェクト実績」のページでご覧いただけます。業種別のプロジェクト実績を見る
業務の課題に合わせて、
3つの方向で具体化します。
社内ナレッジ検索（RAG）と文書・業務自動化は、導入をご提案する領域です。映像AI・データ分析は、KPSが自ら手がけたプロジェクトの実績にもとづいています。
業務の場面で見る
3つの活用シナリオ
社内ナレッジ検索（RAG）と文書・業務自動化を、実際の業務の場面に当てはめたご提案シナリオです。現在の業務とデータ環境を確認し、適した範囲から具体化します。
ご提案シナリオ社内ナレッジ検索（RAG）
社内のナレッジを
探して答えるAI
業務文書と規程をつないで質問の文脈を理解し、根拠とともに回答するナレッジ検索の環境をご提案します。
- 文書・規程の横断検索
- 出典にもとづく回答の構成
- 権限に応じた情報アクセス
業務依頼
前四半期の運用指針から セキュリティ点検の項目を探して。
組織データの確認AI分析人による確認
根拠とともに回答
セキュリティ点検は、アクセス権限の確認、変更履歴のレビュー、異常の兆候の記録の順に進めます。
- 運用指針 · セキュリティ点検
- アクセス権限の管理基準
- 変更履歴のレビュー手順
AI導入のご相談
相談を始める 現在の業務とデータ環境をお知らせいただければ、適用できる始め方を一緒に整理します。
既存のシステムを活かして、
安全につなぎます。
サービス画面からデータ、AIモデル、セキュリティと運用まで、ひとつの構造として設計します。構成はお客様の環境によって異なる場合があります。
導入構成の例
業務ユーザー · サービス
AIオーケストレーション質問・ツール・業務フローの連携
企業データ
AIモデル
セキュリティ · 権限 · モニタリング · 人による確認
小さく検証し、
結果をもとに次の段階を決めます。
LLMとRAGの導入は、範囲を限ったPoC（概念実証）から始めます。評価基準を先に決め、同じ基準で拡大するかどうかを判断します。
質問の選定
繰り返し寄せられる質問や文書業務のなかから、結果を確認しやすい範囲を選びます。
評価セット
代表的な質問と期待する結果、根拠となる文書をひとまとめにして、判断の基準を先に作ります。
限定的な接続
決められたユーザーとデータの範囲で、権限と確認の手順を含めて接続します。
拡大の判断
評価の結果と運用の負担をあわせて見て、次の段階を決めます。
- 拡大
- 見直し
- 中止
組織に合ったAI活用の可能性を、
まずは一緒に探しましょう。
業務とデータ環境をお聞かせいただければ、それに合った現実的な始め方を設計します。