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-会社/サービス概要紹介-
目次
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1. COMPANY�
2. BUSINESS
3. SERVICE
ー会社概要
ー事業概要
ー実績
ーサービス概要
ー実施までのフロー
目次
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1. COMPANY�
2. BUSINESS
3. SERVICE
ー会社概要
ー事業概要
ー実績
ーサービス概要
ー実施までのフロー
COMPANY - 会社概要
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会社名
FIBY株式会社
所在地
東京都小平市小川西町5丁目18番28号
役員
代表取締役
代表取締役
電話番号
050-5373-1624
事業内容
AI導入支援
ソフトウェア開発
岡本達哉
中里彰吾
COMPANY - 我々について
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1
岡本 達哉
- 代表取締役
1991年生まれ。2014年東京理科大学卒。在学中、テキストマイニングによる株価予測を研究。卒業後コンサルティングファーム Accentureに入社し、大手金融機関を中心にマネジメント支援や、データ解析、AIコンサルティングに従事。�その後フリーエンジニアとしてスタートアップを中心にAI開発を支援。2019年にFiby株式会社を創業し、現在に至る。またNPO法人アスデッサンの代表理事を兼務し、キャリア教育支援事業を展開。
中里 彰吾
- 代表取締役
1991年生まれ。在学中に留学先のオランダにて広告代理店会社の立ち上げを行う。2015年に慶應義塾大学を卒業後レバレジーズ株式会社に入社し、新規事業の立ち上げ・メディア戦略の立案・データ解析に従事。�2019年にFiby株式会社を岡本と共同で創業後。
COMPANY - 我々について
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沼田 洋太
- リードエンジニア/CTO
1991年生まれ。Lawrence Universityへの留学を経て、2015年早稲田大学教育学部卒。学生時代からウェブ・iOS・Androidの受託開発に勤しむ。
大学卒業後は株式会社Zaimにてウェブ・iOSの家計簿アプリを開発。その後はリクルートホールディングスにてSUUMOのDevOps基盤構築、SUUMOアプリのリーン・スクラム開発チームの立ち上げなどに追われる。2016年度通期準MVPなど獲得。
2019年2月にRelook株式会社を創業し、2020年5月に株式会社ARETECO HOLDINGSへM&A売却。
藤本 裕介
- AIエンジニア
大学院在学中はトピックモデルを用いた文書に対するタグ推薦について研究。
卒業後金融システム構築・DBエンジニアを経て現在は画像系深層学習の研究開発に従事。2019年にFiby株式会社にジョインし、現在に至る。Kaggle Master。
目次
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1. COMPANY�
2. BUSINESS
3. SERVICE
ー会社概要
ー事業概要
ー実績
ーサービス概要
ー料金プラン
ー実施までのフロー
AIを用いたDX推進
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FIBYのAI導入推進
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ビジネス�推進
開発�推進
解析技術を活用したビジネス企画
データ・AI技術を活用した業務効率化のビジネスケースや、新規ビジネスの検討を支援します。
解析アルゴリズム構築
ビジネステーマに応じたアルゴリズムの構築を支援致します。構造・非構造化データ問わず承ります。
データ収集基盤や周辺システムの開発
データ活用に伴うデータ収集基盤の構築や、ユーザー利用を想定したSaaSの開発など、データ利活用にまつわる周辺システムの開発を承ります。
解析技術を活用したビジネス企画
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アイデアA
アイデアB
新規事業
売上促進
業務効率化
Deep Learning
クラスタリング
協調フィルタリング
統計分析
自然言語処理
GAN
AI-OCR
Semantic Segmentation
音声解析
アイデアC
AI・データ・解析技術の活用案
ソリューション
形態素解析
アイデアD
アイデアE
アイデアF
アイデアG
アイデアH
アイデアI
①活用企画立案のご支援
②ソリューションのご提案
③実現ロードマップの策定�実行支援
解析アルゴリズムの構築
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分類モデル
Semantic Segmentationを活用した物体検出
レコメンドエンジン
クラスタリング
分類モデル
犬
データが属するクラス(犬/猫、yes/Noなど)を予測します
猫
購入データのユーザー間相関から、商品をレコメンドします
商品1
商品2
商品3
相関�関係
0
1
1
顧客X
0
1
1
顧客A
1.00
1
1
0
顧客B
0.30
商品3
-
1
0
画像内の全画素にラベルやカテゴリの関連付けを行います
データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けします
画像処理の技術について
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画像内の製品を識別する
画像内の文字を読み取る
S44CB
041.00
028本
・・・
人の位置を識別する
＋
アプリケーション開発
コンセプト
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3
AIスマホカメラによる、�在庫数の自動カウント
製品 / 原材料
在庫数を測る
質を担保する
余剰スペースを削減する
移動を最適化する
棚
人
外観検査による検品の�効率化/品質向上
余白の検出と占有率の�リアルタイム監視
倉庫内の人の動き�を可視化
製品化済
個別受注
製品開発中
製品開発中
用途①
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在庫管理・個数把握
不定形/流体の商品
細かく大量にある商品
（ネジやナットなど）
筒状の商品
比較的大きい商品やパレット
（建材や段ボールなど）
液体や、粒体の素材・原料
用途②
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製品の検索
スタッドレスホイール�型番：ノア・ヴォクシー90系
大量にある製品の中から型番を特定や、バーコードなし商品の検索を行う
外観検査
傷、くぼみ、ヒビ、塗装漏れなどの外傷を検知する
画像内の文字を読み取る
S44CB
041.00
028本
・・・
文字を自動で読み取り、
管理システムへ自連携
用途③（テーブルデータ）
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これまで
これから
メーカーの生産計画を元に、担当者が「使用予定重量」を�予想する
機械学習による予測モデルで、「使用予定重量」を予想する
1M後
関連母材A
2
3
4
関連母材B
100
150
80
132
200
114
120
180
関連母材X
・・・
メーカーの
生産計画
担当者が予測する
使用予定従量
課題
メーカーの
生産計画
過去の
実績
データ
＋
予測
モデル
使用予定重量
学習
予測
期待されること
ご支援実績
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2
リアルタイム手術支援AIの開発
外科手術をリアルタイムで支援するAIを開発するX社は、�0からAI開発をリードするエンジニアを募集していました。 ��弊社は最初の研究開発メンバーとして参加し、リアルタイム手術支援AIの実証・検証とプロトタイプ開発を担当。
試作開発の結果、�参画から1年後に約2億円の資金調達を実現しました。
ソリューション
セマンティックセグメンテーション（ピクセル単位の画像識別）をリアルタイムで行い、術者の危険な動きを検知して注意喚起するシステムを開発。
Frame Work：
Infrastructure：
Keras, PyTorch
AWS
Alert
ご支援実績
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リアルタイム画像解析
金融リスク検知の高度化
Semantic Segmentation（ピクセル単位での画像識別）を活用した画像のリアルタイム解析技術の研究開発を行っています。従来人の目で行われていた検証作業を置き換えることが可能になります。
危険な動作の検知や�移動のトラッキングを可能に
画像をフレーム�単位で解析
利用者の行動履歴やプロファイルから金融リスクをスコアリングすることで、監視コストの低下や検知精度の向上を実現します。機械学習を活用した高度なリスク対応が可能になります。
従来の検知
機械学習を活用した検知
評価項目A
評価項目B
より高度な検知が可能に
ご支援実績
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2
動画のシーン分類
クラスタリング手法により、動画のシーン推定や類似動画のマッチングを行います。新規レコメンドロジックの構築や、動画データの高度な分析を可能にします。
シーンA
シーンB
シーンC
動画検索性の向上や、
高度なシーン分析が可能に
データ蓄積基盤の構築
AI活用サービスを見据えた、クラウドへのデータ蓄積基盤を構築します。将来的なデータ利活用へのインフラ作りをサポート致します。
データ基盤
将来的なAI活用の足がかりに
機械学習モデル
個数把握システムDemo
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在庫把握アプリについて
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サービス概要
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3
AIスマホカメラをかざすだけで
原料/製品数を把握できる
生産管理効率化サービス
【導入のメリット】
サービス概要
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3
① 流体の残量把握
設置したマーカー（スプレーやシール）を画像解析で識別することで、見えている部分を全体から減算するアルゴリズムにて体積を測定する。
マーカー
原料
② 在庫数の把握
カメラ内に映る製品を直接識別することで、
製品数を計測する。
6個
〇〇㎡
機能概要：製品/原料撮影〜データ格納
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3
機能概要：データ格納〜ダウンロード
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3
測定結果は
EXCEL形式でクラウドからダウンロード
認識対象
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3
製品に付属する�ラベルを検出
動作環境
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AIを用いたDX推進
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AIモデル構築の進め方について
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学習用画像の用意
モデル構築
検証＆改善
該当の写真を集める
アノテーション(画像への情報付加)を行う
SP2340A7-C10
15-5PH AMS
5659 TYPE1
※基本的に人力で情報を追加する
AIモデル
AIモデルの開発
AIモデル
AIモデルの学習
テストデータを使った精度の評価
AI
モデル
テスト画像
結果
AIモデルの改善
AI
モデル
画像を追加する
画像加工処理を追加
AIモデル自体の改修
etc…
※大量の学習用画像を使って、� 脳に覚えさせるイメージ
※脳を形づくるイメージ
課題選定のプロセス全体像
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業務一覧の確認および、�視察対象の選定
視察を踏まえた課題感の列挙と、�ソリューション案の検討
取り組み課題の選定
業務全体
業務棚卸しの上、�まずは全体を把握
視察を踏まえて�課題感の具体化およ�びソリューションを検討する対象業務
DX対象業務
協議の上選定
視察/検討
協議の上選定
具体化
→実現へ
弊社作業
両社協議
検討工程の作業案①
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現状の把握
目標の設定
DXアイデアの提案
製造プロセスの現状の把握を行う。�工場内の機械・設備・システム・人員の構成や動向、生産プロセス、データの収集・分析方法、課題点などを調査・分析します。
DXで達成したい目標を設定する。
�誤出荷の減少、生産性向上、品質向上、スキルアップなどが挙げられる。
現状の課題点や目標を踏まえて、DXアイデアを提案する。��AIに限らず、既存ソリューションの導入も含めて提案を行う。
課題一覧
達成目標
DX案一覧
概算見積
工程
内容
成果物
Level1
社長や部長席へのヒアリングをベースに、現状把握を行う
左記に加えて、 �現場ヒアリングを実施し、現場の課題感の抽出を行う
左記に加えて、 �工場稼働率や人員動向などの定量データ分析を行い課題を抽出する
Level2
Level3
社長、部長席へのヒアリングをベースに、目標の棚卸し、優先順位付けを行う
打ち合わせの頻度を高めて、左記を実施
打ち合わせの頻度を高めて、左記を実施
ソリューション案の作成を行う
左記に加えて、
導入可能性のある既存ソリューションの調査を行う
左記案を元に�現場ヒアリングを行い、現場所感を踏まえたブラッシュアップを行う
検討工程の作業案②
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DXアイデアの選定
DX計画の策定
優先検討案について、実現性評価 / 効率化効果算定 / 概算見積もりを行う。
優先対応アイデアの選定を行う。
DX計画を策定する。
実行スケジュール、予算、KPIなどを踏まえて計画を策定する。
DX案一覧
実行スケジュール
工程
内容
成果物
Level1
社長、部長席とのMTGを踏まえて、対応案を選定する
左記に加えて、
主要案について�効率化効果を概算する
左記に加えて、
簡易的な技術検証を行う
Level2
Level3
DXアイデアを実現するための開発スケジュールを含めた計画を策定する
打ち合わせの頻度を高めて、左記を実施
打ち合わせの頻度を高めて、左記を実施
成果物全体像
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現状の把握
目標の設定
DXアイデアの提案
課題一覧
達成目標
DX案一覧
概算見積
工程
成果物
DXアイデアの選定
DX計画の�策定
DX案一覧
実行スケジュール
①ヒアリングを軸に課題一覧を整理
②案の具体化および、スケジュールの策定
課題一覧
構成要素
①
②
DX具体案
DX計画スケジュール
＋
課題一覧
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SAMPLE
業務一覧
達成したい姿および、現状の課題
ソリューション案
体制
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貴社体制
PJ推進/�管理
○○
メンバー
○○
弊社体制
岡本/中里
PJ推進/�管理
報告/検討
コンサルタントメンバー
1名
エンジニア
メンバー
（1名）�（必要に応じて）
※検討フェーズの体制図案
試験導入、本格導入工程時の体制は、別途検討
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生成AIを用いた
ノウハウの継承について
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目指す姿
現状
中長期的に目指す体制
外部問合せ等の業務シーンにおいて、�知識のある先輩への確認をもって業務遂行している
ノウハウをデータ化し、小池弥太郎商店の業務ハウツーを
生成AIを活かしながら若手に継承していく
外部
関係先
問合せ等
若手社員
製品仕様
見積り
納期
など
先輩社員
確認
〇〇って�どうなって�ますか？
→目先業務課題：確認の手間/回答の遅れ
→長期業務課題：ノウハウ未継承/人員不足
外部
関係先
問合せ等
若手社員
製品仕様
見積り
納期
など
確認
生成AI
先輩社員
知識の蓄積
→先輩社員に溜まったノウハウをデータ化して蓄積
生成AIを通じて若手社員に継承していく
生成AIを活用した社内ナレッジのGPT化について
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etc
プロンプト
エンジニアリング
文章検索ロジック
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利用イメージ案
確認したい内容をお伝え下さい
AX1111のカラーバリエーションを教えてください
AX1111ですと、下記のカラーがあります
マットブラック/サテングレイ/パールホワイト
納期の目安を教えてください
過去実績を参照すると、�おおよそ7日で納品されています
チャットボット形式
〇〇様
この度は、弊社の屋根材に関心を持っていただき、誠にありがとうございます。また、お問い合わせのご連絡をいただき、重ねて感謝申し上げます。ご指摘のXA111シリーズに関するお問い合わせに、以下の通りお答えいたします。
製品仕様について
シリーズの詳細な技術仕様、色のバリエーション、耐久性、保証期間に関する資料を添付いたします。ご参照いただければ幸いです。
サンプル提供について
いくつかの色のサンプルをご用意できます。サンプルは[発送予定日]に発送の手配をさせていただきます。
納期について
現在、XA111の納期はご注文確定後、約2週間となっております。ただし、量や製造の状況により多少前後する場合がございますので、ご了承ください。・・・
ご担当者様
お世話になっております。
私どもは現在、新築住宅の建設プロジェクトを進行中であり、貴社の屋根材に大変興味を持っております。特にXA111シリーズの品質とデザインがプロジェクトの要求に適していると考えております。そこで、以下の点について詳細な情報をいただけますと幸いです。
XA111シリーズの詳細な技術仕様、色のバリエーション、耐久性や保証期間に関する情報をお送りいただけますか？
可能であれば、色や質感を実際に確認できるサンプルを提供していただけますか？特に「[特に興味がある色]」のサンプルが見たいです。
現在の納期はどのくらいでしょうか？
私たちのプロジェクトスケジュールに合わせるため、納期の目安をお知らせ頂けると幸いです。
・・・
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利用イメージ案
メールアシスタント形式
件名
製品仕様及び納期に関するお問い合わせ
本文
件名
Re: 【製品仕様及び納期に関するお問い合わせ】
本文案
受信メール
自動生成
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利用イメージ案
コールアシスタント形式
XA111の色バリエーションって何がありますか？
XA111の色バリエーションって何がありますか？
音声文字起こし
生成AI
生成AIへ入力
AX1111ですと、下記のカラーがあります
マットブラック/サテングレイ/パールホワイト
XA111の色バリエーションって何がありますか？
画面に出力
回答
実現に向けたロードマップ
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業務選定
データ蓄積
実証検証
業務適用
AI育成
適応業務を選定し、
どのような問いに回答したいか検討する
適用業務：
製品仕様の確認
関連するデータを集める
問いの例：
カラーバリエーションを教えて
加工パターンを教えて
・・・
製品
仕様書
過去の回答メール
DB
検証用チャットボットを
作成し、期待する回答が返ってくるか確認
回答を利用するツールを作成し、業務に適用
検証用AI
実用ツール
実用シーンで発生する�データを蓄積し、
更に賢いAIに育てていく
DB
蓄積
回答品質
向上
無償（社内での取り組み）
100~200万円
開発費(ツールの要件次第)
ランニング
10万円/月程度
※支援も可能
関連データの例（仕分け業務）
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簡易デモ
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製品カタログ
質問
FIBYのAI導入推進
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AI導入で起こる課題
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