株式会社KUNO

SERVICE KUNOのサービス

最新の技術力をもって、AIの導入/運用サポート・WEBクラウド・スマホアプリ・IoT開発/運用など…… 課題解決に寄り添う、お客様のニーズに沿った総合的な提案を行ないます。

01

AI部門

AI×未来業務改善から、
新サービスの開発へ。

現在、幅広い分野・業種でAIは活用されています。当然のように業務改善のフローに組み込まれ、あるいはサービスの一環として実用化されているAI……昔から言われていたRPAだけではなく、思いもよらない領域での活躍しはじめているため、よほど注意深くみていないと気付かれないでしょう。特にここ数年、機械学習・深層学習についての技術進捗は日進月歩です。

国内有数GDE(Google Developper Expert)が在籍する弊社は、Googleの機械学習ライブラリ【TensorFlow】のイベントを日本初で開催・以降ユーザーグループを牽引しているなど、この分野に、積極的に関わってまいりました。IOT、ビッグデータ活用、DXへの対応、5G関連技術の活用……研究開発のスタートから提案~実践できるエキスパートパートナーとして、お客様のさまざまなニーズにお応えします。

OUR VALUES

  • 論文調査
  • 基礎研究
  • 方向付け
  • 技術選定
  • 設計
  • 開発作業
  • 実装
  • 試験
  • 商用化

どうデータをとるか。
何にどう活用するか──
今後大切になってくるのは、
「基礎研究」ベースの考え方。

ヒヤリングした内容を分析し、一段階掘り下げて【論文調査】から設計に落とし込み、他にはない【プロトタイプソリューション】を行うことができます。

KUNOはJDLA(一般社団法人日本ディープラーニング協会)の正会員です。JDLAは日本の産業がディープラーニングをより有効に活用して、産業競争力を高めていくことを目指し、ディープラーニングの有識者が中心となって、産業促進を促すために設立された団体です。

AI部門-導入事例

  • AI - CASE 01

    自動運転技術向上のための学習システム

    クライアント:自動車メーカー様

    画像認識による物体検知システム。
    継続的な学習のためのパイプライン構築

    • オープンセット認識
    • Explainable AI
    • クラスタリング
    • FewShot Learning
    • Deep MetricLearning
    • Data Augumentation

OTHER WORKS

MORE
  • AI

    物体姿勢計測

    宇宙開発

    画像データを入力し、カメラから対象物の相対位置と相対姿勢を推定する。

    • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
  • AI

    商品カテゴリの自動分類

    マーケティング会社

    具体的な商品名を入力すると、該当確率の高い順にその商品カテゴリの候補を推定する。

    • Character-level Convolutional Neural Network
  • AI

    学習の自動化用パイプライン構築

    製造業

    物体認識の精度を高めていくために、大量の訓練データによる学習を継続的に行う必要があ利、人力での作業負荷に懸念があった。学習結果の評価や改善を自動化するパイプラインを構築した。

    • CloudDataFlow
    • Data Augumentation
    • GCP
    • TensorFlow
  • AI

    配置の最適化(数理最適化)

    合弁ベンチャー企業

    売上の変遷や地域性など様々な観点を加味した最適な配置を自動的に行えるモデルの開発・チューニング。数理最適化・クラスタリング・状態空間モデルを用いたプロトタイプを開発した。

    • 数理最適化、クラスタリング、状態空間モデル
02

クラウド部門

導入から開発までワンストップで任せられる
心強いクラウドエキスパートサービス

Google Cloud パートナー企業として、Google cloud 技術の資格保有者が多数在籍する弊社は、「GCP上の環境構築/システム構築」はもちろん「オンプレからクラウドへのシステム移行」「アプリケーションの開発」など、スペシャリストとして効率的なシステム開発をご提案可能です。

またAzureやAWSにも対応。既存データの活用から、高い処理能力を求められるバックエンド開発までスケール問わず柔軟に対応します。

OUR VALUES

規模感問わず頼れる、
ビジネスへの【豊富な対応力】
があります。

小さな工場の管理のようなミニマムな相談から、PMも含めた大規模開発まで。規模感問わず頼れる、ビジネスへの【豊富な対応力】があります。

KUNOはそれぞれの規模に合わせ、提案から運用まで、ワンストップで相談できる環境・そして実績があります。 御社の疑問・希望に寄り添い、基礎研究からビジネスまで、とことんお付き合いします。

クラウド部門-導入事例

  • CLOUD - CASE 01

    コールセンター 業務改善

    クライアント:通信会社様

    入電内容の自動仕分けシステム。
    膨大な数のお問い合わせ記録から、
    データの有効活用でニーズ動勢を把握。

    • LDA(潜在的ディリクレ配分法)
    • クラスタリング(Affinity Propergation, 階層型クラスタリング)
    • scikit learn
    • gensim
  • CLOUD - CASE 02

    基幹システムのクラウド化

    クライアント:販売代理店様

    オンプレミスからクラウドへの移行
    会計管理・販売管理のクラウド内完結に向けて。

    • Google App Engine
    • BigQuery
    • Google Compute Engine
    • DataFlow
    • Stack Driver

OTHER WORKS

MORE
  • CLOUD

    基幹システム移管プロジェクト

    販売代理店

    クライアント社内用の基幹システムのクラウド化に伴う、業務フロー再整備を伴うプロジェクトに参加。平均、月10名規模(最大で月15名体制)のチームを編成して進行。

    • BigQuery
    • DataFlow
    • Golang
    • Google Compute Engine
    • JavaScript(TypeScript): AngularJS
    • Stack Driver
    • Swagger Google App Engine
  • AI

    学習の自動化用パイプライン構築

    製造業

    物体認識の精度を高めていくために、大量の訓練データによる学習を継続的に行う必要があ利、人力での作業負荷に懸念があった。学習結果の評価や改善を自動化するパイプラインを構築した。

    • CloudDataFlow
    • Data Augumentation
    • GCP
    • TensorFlow
  • AI

    配置の最適化(数理最適化)

    合弁ベンチャー企業

    売上の変遷や地域性など様々な観点を加味した最適な配置を自動的に行えるモデルの開発・チューニング。数理最適化・クラスタリング・状態空間モデルを用いたプロトタイプを開発した。

    • 数理最適化、クラスタリング、状態空間モデル
  • AI

    似ている顔判定

    通信・インフラ系開発会社様

    顔の特徴点抽出には、Microsoft AzureのFace APIを活用して開発コストと工期を抑えて開発。
    またアプリ挙動の遅延を防ぐため、サーバ/DB上での処理を優先する構成にて構築した。

    • Face API、Azure DevOps Services
03

KUNOのワンストップ
ソリューション

Cloud技術・AI技術を牽引するエンジニアリングチームだからできる、提案から運用までのワンストップ型サービス。もちろん、個別でのオーダーも可能です。

  • ヒアリング
  • 調査
  • 提案
  • 設計
  • 開発
  • テスト
  • 運用・改善(保守)
  • 機械学習・AI開発
  • クラウドサービスを用いたシステム開発
  • GCP・AWS導入支援
  • 5Gを活用した新規開発
  • DX時代のビッグデータ解析・活用
  • IoT・組込開発
  • エッジコンピューティング
  • セミナー・社内研修

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