プロジェクト開発事例

目的
プロジェクトは、サーマルイメージングデータを活用した建築欠陥評価の革新を目的としています。本プロジェクトでは、ユーザーがサーマル画像を分析・操作できるツールを提供し、構造上の欠陥や異常をより簡単に特定できるようにすることを目指します。​
　このプラットフォームは、欠陥検出の効率化、評価の精度向上、保守戦略の最適化を実現するために設計されています。また、AIを活用した自動欠陥認識システムを開発し、より高度な自動分析とレポート機能を提供します。​

主要機能 ​
1. プロジェクト管理ダッシュボード (Project Management Dashboard)​
2. サーマル画像分析ツール (Thermal Image Analysis Tools)​

技術スタック (Technology Stack)​
人工知能 & 機械学習 (Artificial Intelligence & Machine Learning)​
コンピュータビジョンアルゴリズム (Computer Vision Algorithms) を活用し、サーマル画像データの効率的な分析・分類を実施。​

Development Stack: ​
　　-  Backend: Nest.js, .NET Framework ​
　　-  Frontend: Next.js ​
　　-  Database: MySQL ​
　　-  Cloud Services: AWS (for scalability and data security)

目的: ​
RakuMaruKanriは、サービス業店舗チェーンの効率的な管理をサポートするために設計されました。​
このアプリは、従業員管理、売上管理、スケジュール管理、支払いおよび収益報告など、業務全体を包括的にサポートし、​
運用の最適化とビジネス効率の向上を目指します。​

対象ユーザー: 以下の管理ニーズを持つ企業:​
・店舗チェーンまたは支店の運営管理。​
・営業活動、従業員管理、売上管理。​
・テーブルや部屋の配置、スケジュール管理、財務報告。​

使用技術：​
・プログラミング言語: .NET Core、C#​
・インフラストラクチャ: Azure​
・データベース: Azure SQL Database または他の互換技術。​

主な機能：​
1. ダッシュボード管理:　ユーザーアカウント管理。支店や店舗の管理。従　　業員の管理とパフォーマンスの追跡。​売上データの管理と総合的なレポート作成。​
2. ガントチャート:　従業員のスケジュール管理。部屋や清掃のスケジュール管理、定期的な業務計画。​
3. POSシステムとの連携:　フロントデスクデバイス、バーコードスキャナー、レシートプリンターとの統合をサポート。​
4. 柔軟な決済機能:　POS、クレジットカード（MasterCard、Visa）、現金支払いに対応。​
5. レポートとデータ分析:　収益、コスト、ビジネス効率に関する詳細なレポートを提供。　売上トレンドを分析し、​戦略的な意思決定を支援。​

成果：​

• 導入効果:　手動管理の時間を30%削減。運営効率の向上により店舗売上が向上。​
• 人材管理の最適化:　スケジュール調整とスケジュールの競合解決にかかる時間を20%短縮。​
• 顧客体験の向上:　複数の支払い方法をサポートし、迅速かつ便利な決済プロセスを提供。​

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目的: ​
LOGBUMは、キャンプやイベントの企画・宣伝を行うための包括的なプラットフォームとして開発されました。ユーザーがイベントやキャンプに参加するだけでなく、自身の写真や日記、体験を共有することも可能です。​

対象ユーザー: イベントを企画する企業、旅行や冒険が好きな個人、体験を共有したいユーザー全般。​

使用技術: プログラミング言語: PHP（Laravelフレームワーク）、データベース: MySQL,PostgreSQL、インタラクション: AJAX、JavaScript、インフラ: AWS​

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主な機能​
1. キャンプやイベントの宣伝:　企業や組織が、自身のイベントやキャンプをユーザーに向けて宣伝するためのプラットフォーム。​

2. 写真や日記の共有:　ユーザーは、自身の参加したキャンプやイベントのアルバムや日記、ストーリーを共有することで、コミュニティとのつながりを深め、思い出を保存できる。​

3. 評価とフィードバックの収集:　システムは、ユーザーからの評価（いいね！）やコメントをサポート。企業はユーザーの意見を収集し、サービスの向上やブランド構築に活用できる。

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​成果​
- 効果: このシステムは、40,000以上のアカウントを所有する企業によって適用されています。​
- インタラクション向上: ユーザーの80%が、イベント参加後に少なくとも1つのアルバムや日記を投稿。​
- ポジティブなフィードバック: 参加ユーザーの90%が、システムを便利で使いやすいと評価。​​

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目的:　AIを活用して、企業のカスタマーサポート業務を自動化し、技術サポートチームの負担を軽減するためのインテリジェントな自動応答システムを構築。製品、使用方法、技術情報に関する問い合わせに迅速かつ正確に対応する。​

対象顧客:　機械製造業や機械製品の販売に従事する中小企業。​
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使用技術：​
フロントエンド: React、​
バックエンド: Node.js、 C#​
データベース: MongoDB、​
デプロイメント: Docker、​
AI技術: Python, TensorFlow、GPT API​
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主な機能​

1. 使用方法の案内:　基本から応用まで、製品の使用方法に関する詳細情報を提供。​

2. 部品の位置情報提供:修理や交換を迅速化するため、機械内の部品位置に関する正確な情報を提供。​

3. 部品　の技術仕様情報:　各部品や製品の技術データを即座に参照および提供。​

4. 回答品質の評価と向上:　 AIがユーザーとのインタラクションから学習し、時間をかけて回答の精度と満足度を向上させる。​

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成果​

• 効率向上: お客様からの質問への応答時間を短縮。​
• 精度向上: 運用開始3か月後に回答精度が達成。​

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概要: ​
タクシー運転手の睡眠ケアを目的に開発されたプロジェクト。 ユーザーは口腔筋の練習方法や毎日の練習方法を動画で視聴し、動画を録画してAIに送信して分析する。 ユーザーはカレンダー画面で結果を確認したり、リマインダー画面でリマインダーを設定可能。​

ターゲット: タクシー乗務員の睡眠ケア

​応範囲:​

• プランニング : PMO・PM計画実施​
• 業務分析:基本設計、詳細設計、DB設計、要件分析・定義​
• 開発タイプ:アジャイルスクラムモデル​
• リリース:本番リリース済み​
• 運用保守:メンテナンス・アップグレード対応​

タイムライン：7ヶ月 ( 2022/7 -2023/1)

技術スタック：​
ReactJS, Tailwind CSS, Redux Toolkit, NestJS, Docker, Redis, Mysql,AWS, Python, ML, Tensorflow….​

チームサイズ：11人

概要：​
ユーザーは顔のビデオを録画し、AI システムに送信して分析し、結果を返します。​
結果から長所と短所が得られ、美的目的に役立つアプリケーション。​

対応範囲:​

• プランニング: PMO・PM計画実施​
• 業務分析:基本設計、詳細設計、DB設計、要件分析・定義​
• 開発タイプ:アジャイルスクラムモデル​
• リリース:本番リリース済み​
• 運用保守:メンテナンス・アップグレード対応​

タイムライン：3ヶ月 ( 2022/12 -2023/2)​
2022年12月　​計画、分析、開発
2023年2月　​リリース

技術スタック：​ReactJS, Tailwind CSS, Redux Toolkit, NestJS, Docker, Redis, Mysql,AWS,Python, ML, Tensorflow…​

チームサイズ：7人

概要:​
人口情報管理、マッチングサービス、地域別マーケティングサービス、地図による人口分布分析​​。

対応範囲:​

• プランニング : PMO・PM計画実施​
• 業務分析: 基本設計、詳細設計、DB設計、要件分析・定義​
• 開発タイプ: アジャイルスクラムモデル​
• リリース: UAT環境デプロイ済み​
• 運用保守: メンテナンス・アップグレード対応​

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タイムライン：7ヶ月 ( 2021/7 -2022/1)​

技術スタック：​Technical: PHP, Laravel, ReactJS, Boostrap, Docker, Redis, Mysql,AWS, Hostinger…

チームサイズ： 9 人​

概要:​
ユーザーは指示に従って運動ビデオを録画し、AI システムに送信して分析し、結果を返します。 AIコーチがパラメータを分析してアドバイス​。

対応範囲:​

• プランニング: PMO・PM計画実施​
• 業務分析:基本設計、詳細設計、DB設計、要件分析・定義​
• 開発タイプ:アジャイルスクラムモデル​
• リリース:本番リリース済み​
• 運用保守:メンテナンス・アップグレード対応​

タイムライン：4ヶ月 ( 2022/12 -2023/3)​

技術スタック：​Technical: ReactJS, Tailwind CSS, Redux Toolkit, NestJS, Docker, Redis, Mysql, AWS, Python, ML,, Tensorflow…​

チームサイズ： 7人

目的: ​
NFT SERVICESは、Blockchain Web3およびNFT技術を活用したモバイルアプリを開発し、限定または唯一のNFTアイテムを所有したいユーザーにソリューションを提供します。また、企業が分散型技術（Blockchain、Web3）を利用して製品やデジタルサービスを発行・管理し、革新的で安全な体験を提供することを目指します。​

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対象ユーザー: ​

• 分散型アプリケーションを開発したい企業および個人。​
• 芸術的NFTや限定・唯一のデジタルアイテムを収集したい人々。​
• デジタル作品を安全かつ独自の形で発行したいクリエイターやアーティスト。​

使用技術: Blockchain: Web3、NFT。モバイルプラットフォーム: Flutter。バックエンド: Node.js。データベース: MySQL、PostgreSQL。インフラストラクチャ: AWS​

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主な機能：​

1. NFT会員証管理:　偽造不可能なユニークなNFT会員証を利用した会員管理システムを提供。​

2. NFTアート製品の販売アプリ:　芸術的価値のあるNFT製品を取引・販売するためのプラットフォーム。​

3. 競走馬に関連したNFTアート:　芸術と競走馬をテーマにした独自のNFTの発行と取引。​

4. クーポンやギフトのNFT管理・配布:　NFTを利用したデジタルクーポンやギフトの配布管理。​

5. カフェ体験と連動したストーリーNFT:　テーマ別のストーリーをNFTとして発行、限定数で提供し、カフェでのユニークな体験と融合。​
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成果​
導入効果:​
- 初期6か月で５,000人以上のユーザーを獲得。​
- 月間200件以上のNFT取引を達成。​

クリエイティブコミュニティの支援:　
200人以上のアーティストやクリエイターをNFTプラットフォームを通じてユーザーと接続。

​概要: ​
Blue Ocean は、 NFT と仮想通貨収集品のための Web3 マーケットプレイス プロジェクトです。 NFT を作成、購入、販売、オークションすることができます。 (OpenSeaと同様のベース) ​

対応範囲:​

• プランニング: PMO・PM計画実施​
• 業務分析: 基本設計、詳細設計、DB設計、要件分析・定義​
• 開発タイプ: アジャイルスクラムモデル​
• リリース: UAT環境デプロイ済み​
• 運用保守: メンテナンス・アップグレード対応​

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タイムライン： 3ヶ月 ( 2023/1 -2023/4)​

技術スタック：​NextJS, EtherJS, SASS, Redux Toolkit, NestJS, Docker, Redis, Mysql, AWS, Hostinger, EVM,Web3, Ether, Solidity​

チームサイズ：7人​

​概要: ​
Astroneでは、ユーザーはウォレット機能からNFT管理、トークンステーキングまでトータルな体験を得ることができます。​

ApeStake.ioでは、ApeCoin DAO (ApeDAO) によって確立されたApeCoin ($APE) の公式ステーキングプロトコルであり、$APE、BAYC、MAYC、BACKの保有者がステーキングを通じて報酬を獲得する方法として作成されました。 $APEは、単独でステーキングすることも、BAYC、MAYC、または BAKC と組み合わせて 4 つのステーキング プールのいずれかにステーキングすることができ、各プールは異なるレベルの報酬を提供します。​

対応範囲:​

• プランニング：PMO・PM計画実施​
• 業務分析：基本設計、詳細設計、DB設計、要件分析・定義​
• 開発タイプ：アジャイルスクラムモデル​
• リリース：UAT環境デプロイ済み​
• 運用保守：メンテナンス・アップグレード対応​

期間：3ヶ月 ( 2023/1 -2023/4)​

技術スタック：​ReactJS, SASS, Redux Toolkit, NestJS, Docker, Redis, Mysql, AWS, EVM, Web3, Ether, Solidity​

チームサイズ：7人

目的​
このシステムは、人工知能（AI）を活用したプラットフォームであり、企業が科学的かつ効率的に問題を分析・解決することを支援するために設計されています。本システムは、フィッシュボーン（Ishikawa）ダイアグラム、パレート図、5Why分析などの直感的なツールを提供し、業務プロセスやビジネスプロセスの根本原因を特定するのに役立ちます。​

主要機能 ​
1. KaizenHub ソーシャルプラットフォーム (KaizenHub Social Platform)​
2. フィッシュボーン (Fishbone Analysis)​
3. パレート分析 (Pareto Analysis)​
4. 5 Why 分析 (Why-Why Analysis)​
技術スタック (Technology Stack)​

人工知能 & 機械学習​
自動チャート展開 (Automated Chart Expansion):​
- AIは、既存のダイアグラムを基にフィッシュボーン、パレート図、5Why分析を自動生成・最適化。​
根本原因の特定 & 提案 (Root Cause Detection & Suggestions):​
- 既存のチャートデータを分析し、潜在的な根本原因や隠れたパターンを特定。​
履歴データからの学習 (Learning from Historical Data):​
- 過去の分析データを継続的に学習し、精度と洞察を向上。​
自動ソリューション提案 (Automated Solution Recommendations):​
- 過去データの類似パターンを認識し、最適な改善策を提案。​

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開発スタック​
- バックエンド (Backend): NestJS, TypeScript​
- フロントエンド (Frontend): React.js, TypeScript, HTML5, CSS3​
- データベース (Database): PostgreSQL​
- クラウドサービス (Cloud Services): AWS（スケーラビリティとデータセキュリティを確保）

目的​
AI ADSプロジェクトは、人工知能を活用してデジタル広告のパーソナライズとデータ駆動型キャンペーンを提供することで、広告業界を革新することを目指しました。このプラットフォームは、広告戦略の最適化、視聴者エンゲージメントの向上、そして企業の投資収益率（ROI）の最大化を目的としています。​

主な特徴​
1. パーソナライズ広告​
2. 広告パフォーマンスの最適化​
3. マルチチャネル統合​
4. リアルタイム分析​
5. 予算管理​

技術スタック​
人工知能 & 機械学習:​
広告ターゲティング用のレコメンデーションシステム。​
広告コンテンツ生成のための自然言語処理（NLP）。​
バックエンド: Python, Django​
フロントエンド: React.js, HTML5, CSS3​
データベース: PostgreSQL​
クラウドサービス: AWS（スケーラビリティとデータセキュリティのため）​

概要：​
動画・画像シーケンス内のさまざまなカメラまたは場所にわたって個人の身元照合行うアプリケーション構築​

スコープ：​

• 最先端 (SOTA) テクノロジー研究事業として 本人識別問題に対するアプリケーション開発​
• 精度品質を向上させるための背景除去方法の開発​
• VGG ネットワーク アーキテクチャと GRU モデルを組み合わせて品質を最適化​
• 科学論文向け開発内容評価・執筆​

技術スタック：​

• OpenCV, Tensorflow, Caffe​
• CNN, VGG, GRU​
• Python, C++ ​

プロジェクトサイズ：18人

概要:​画像処理を用いた自動運転制御技術の研究実装​

スコープ：​

• 車両システムの構築と組み立て実施、 カメラデバイス及びモーターをマイクロコントローラーに連携​
• DeepLearningモデルを使用した車両の検出と追跡、ハードウェア上のリアルタイムのモデル最適化。​
• 車両は入力されたシナリオに自律的に従う​

技術スタック：​

• OpenCV, Tensorflow Lite​
• Python, C++ ​
• Linux​

プロジェクトサイズ：6人​

概要:​
ステレオビジョンと構造化光を組み合わせた3Dカメラのプロトタイプ構築

スコープ ：​

• 2台のカメラと構造化ライトプロジェクターから3Dカメラを設計。​
• 2D座標を3D空間にマッピングするためのカメラパラメーターのキャリブレーション。​
• 顔画像をキャプチャし3D顔モデルを生成する自動プログラムを開発。 ​
• テクノロジーソリューションの要件適合テストとPOC。​

技術スタック：​

• OpenCV, Dlib, Point Cloud ​
• Python, C++ ​
• Linux​

プロジェクトサイズ： 6人

概要:​
文書のデジタル化、光学式文字認識 (OCR)、およびさまざまなフォーム文書からのデータ抽出の目標。​

スコープ：​

• ドキュメントの構造と形式を分析しOCRプロセスを最適化。​
• OCRを実行する前に、画像を前処理して画質を向上させ、画像内の文字や手書き文字を認識。​
• テキストを後処理して精度を向上させ、OCR中に読み間違えられた可能性のある単語/文字を読み取り。​
• IDカード、パスポート、運転免許証、証明書、請求書などの構造化文書および非構造化文書の抽出。​

技術スタック：​

• Tensorflow, Pytorch, Keras​
• OpenCV, EmguCV​
• Python, C++, .Net​
• Github, Docker, gRPC​

プロジェクトサイズ： 24人

概要:​
このテクノロジーの目標は、顔認証詐欺と闘い、セキュリティを確保することです。 写真やビデオなどのプレゼンテーション攻撃から生きている人物を区別します。​

スコープ:​

• 3D モデルに基づいてライブ画像とスプーフィング画像を分類するモデルを構築します。​
• モデルの最適化。​
• データを収集して議論します。 スプーフィング データを収集するための自動プログラムを開発します。​
• 顧客向けの API のパッケージ化と開発。​

技術スタック:​

• OpenCV, Tensorflow, Pytorch, Keras​
• Python, C++​
• Github, Docker, gRPC, Jenkins​

プロジェクトサイズ: 6人

概要:​　AI を搭載したカメラで車両交通量を検知測定​

スコープ：​

• カメラパラメータを調整。​
• 車やバイクの画像をキャプチャしてカウントするための自動プログラムを開発します。​
• テテクノロジーソリューションの要件適合テストとPOC。​

技術スタック：​

• Object detection:​
• Tracking:​
• Yolo, CNN …​

プロジェクトサイズ： 6人

概要：​道路の等高線と線を定義するアプリケーション開発​​

スコープ：​

• カメラを研究してカスタマイズします。​
• ツールの開発とカスタマイズ。​

技術スタック：​

• pytorch​
• MobileNetV3​
• carla simulator​
• related projects:​
• Object segmeation ​
• Identify tumors with X-ray film​

プロジェクトサイズ： 4人

概要：​特定エリアの観光客の数をカウントサポートするアプリケーションツール開発​

スコープ：​

• カメラを研究してカスタマイズします。​
• ツールの開発と身体形状解析​

技術スタック：​

• Deeplearning model​
• pytorch​
• related projects:​
• project action recognite​
• anomaly action detection​

プロジェクトサイズ： 6人

概要:​特定の指定された領域について、お客様のご要望に応じた熱および測光分析。または、お客様から提供された3D写真に従います。​

スコープ：​

• 要求の分析、アイデアの提案、実装方法の提案。規格定義により、必要なシミュレーションを生成する。​

期間： 1ヶ月 ​

技術スタック：​

• CAD tools, CAE tools, CFD tools​

チームサイズ： 5 人

• FEA modeling for all kindsof FEA simulation:Impact/Crash (explicit),Structural & Durability(implicit), NVH.​
• Mesh qualities comply withinternational industrialstandards.​
• FEA modeling processautomation using in-housedeveloped scripts.​
• Fluent in all pre-processingtools: ANSA, HYPERMESH,LS-PrePost​

Frontal Impact​

• Offset Deformable Barrier ODB 64kphanalysis​
• Full Rigid Barrier FRB 56kph analysis​
• Small Overlap Barrier SOB 64kph analysis​
• Moving Progressive Deformable BarrierMPDB 50kph analysis

Side Impact​

• Moving Deformable Barrier analysis – IIHSMDB 50kph(V1) 60kph (V2), Euro NCAPAE-MDB 60kph, UN R95 MDB 50kph, US-NCAP MDB 62kph​
• Side Pole Impact 32kph analysis​

Rear Impact​

• Offset Moving Deformable Barrier OMDB80kph analysis​
• Moving Rigid Barrier MRB 50kph analysis​

PedPro​

• Head Impact analysis​
• Flex-Pli analysis

Miscellaneous​

• Roof Crush analysis, Whiplash analysis​
• Door Intrusion analysis​
• Seat Belt Anchorage analysis​
• Luggage analysis, SLED analysis

Tools: LS-DYNA, PAMCRASH

• Strength​
• Quasi-Static Fatigue​
• Dynamic Fatigue

Tools: NASTRAN, ABAQUS, ANSYSMECHANICAL, OPTISTRUCT​

• Body In White Analysis F.E.A.​
  Modal Analysis​
  Frequency response​
  Correlation​
• Full trimmed body F.E.A.​
  Local Dynamic Stiffness.​
  Noise Transfer function.​
  Vibration Transfer Function.​
  Air cavity modal analysis.​
• Sub-stems analysis​
  Trims panels, Seats,...etc​
  Suspension systems Modal Analysisand FRF​
• Tools: MSC NASTRAN, ACTRAN​

• Vehicle ExternalAero/Hyrodynamics​
• In-Cabin Airflow and ThermalComfort Analysis​
• Wind simulation​
• Fire & Combustion

Tools: STAR-CCM+, ANSYSFLUENT/CFX, POLYFLOW, FLOW3D