Commissioned Research & Development
まだ仕様になっていない技術課題を、
構想し、試作する。
マインドウエア総研は、新しいAI製品や中核機能のための受託研究開発を行います。一般的なWeb制作や定型的なチャットボット開発ではなく、LLM、機械学習、統計解析、データベース、業務ロジックを組み合わせなければ解けない課題が対象です。
What It Is
コンサルティングではなく、
作動する仮説をつくる仕事
課題を既存製品へ当てはめるのではなく、問題の前提を調べ、必要な構造を設計し、実際に動くシステムで成立可能性を確かめます。
多くのAI導入は、最初から「RAGを使う」「エージェントを導入する」「既存SaaSを組み合わせる」といった手段を決めてから始まります。しかし、新しい製品や中核機能をつくる場合、重要なのはツールの選択よりも、問題をどのような構造として捉えるかです。
マインドウエア総研は、先端技術調査、技術編集、自己組織化機械学習、統計解析、確率モデル、データベース、LLMを横断し、まだ定型化されていない技術課題を研究試作として形にします。
Research Scope
対象となる研究開発領域
特定の業界向けパッケージを販売するのではなく、お客様の技術課題に合わせて、中心となる仕組みを新しく設計します。
従来型RAGを超える知識システム
文書を取得して回答するだけでなく、概念構造、ルーティング、複数知識源、判断規則を組み合わせた知識システムを設計します。
文章やデータからの概念形成
埋め込み、自己組織化学習、クラスタリング、ネットワーク構造を用いて、固定された分類表では捉えにくいパターンをモデル化します。
AIの長期記憶・エピソード記憶
会話履歴を保存するだけではなく、経験を構造化し、後の判断や提案へ使える記憶機構を試作します。
定性データと定量データの統合
文章、自由記述、カテゴリ、数値データを同じ分析構造へ統合し、現場データから新しいセグメントや判断材料を抽出します。
判断支援と仮説診断
LLMの文章生成だけに依存せず、評価軸、確率モデル、ルール、データ分析を組み合わせた判断支援機能を設計します。
既成ツールだけでは作れない新規システム
LLM、機械学習、統計、データベース、外部APIを統合し、製品の中核となる独自機能を研究・実装します。
Project Fit
適している課題と、適していない依頼
年間1〜2件に限定し、独自性と技術的な検討余地がある案件を優先します。
適している課題
- 新しいAI製品や中核機能の技術方式を検討したい
- 既存のRAGやチャットボットでは品質が不足している
- 文章、数値、カテゴリなど複数種類のデータを統合したい
- 研究アイデアはあるが、作動するプロトタイプがない
- 社内データを外部へ出さない構成を検討したい
- 一般的な開発会社へ仕様書を渡せる段階まで整理されていない
対象外となる依頼
- 通常の企業サイトやECサイトの制作
- 既製チャットボットの設置だけを目的とする案件
- 人員補充を目的とした準委任・常駐開発
- 仕様が完全に確定した一般的な業務システム開発
- 短期間で大量の画面を実装することが中心の案件
- 流行技術の紹介や一般的なAI導入コンサルティング
Development Process
調査から製品化試作まで、段階的に進めます
最初から大規模な開発契約を結ぶのではなく、各段階の成果を確認しながら次へ進みます。
技術課題の確認
背景、利用者、データ、既存システム、制約条件を確認し、研究開発として扱うべき中心課題を整理します。
Concept Study
関連技術と代替方式を調査し、データ構造、処理フロー、評価方法、MVPの範囲を設計します。
Working MVP
中核となる仮説を限定されたデータと機能で実装し、精度、速度、利用可能性、技術的な限界を検証します。
Product Prototype
MVPを基に、UI、API、認証、データ管理、評価機能、運用に必要な管理機能を加え、製品化試作へ発展させます。
評価・引き渡し・次段階の判断
実証結果、残された課題、運用条件を整理し、内製化、一般開発会社への引き継ぎ、共同継続開発など次の進め方を判断します。
Deliverables
提案書ではなく、次の判断に使える成果物
各段階で、技術的な結論と作動する成果物を残します。実装できなかった場合も、何が障害で、どの条件なら成立するかを明らかにします。
Working Principles
受託研究開発の基本方針
お客様固有の新規システムとして開発
ConceptMinerやThinkNaviをそのまま販売する案件ではありません。お客様の課題に合わせた新しい構造とコードを設計します。
知的財産と利用範囲を契約で明確化
お客様固有の成果物、既存の自社技術、汎用的な開発ノウハウを区分し、所有権、利用権、再利用範囲を契約時に整理します。
秘密保持とデータ管理を前提に設計
NDA、データ保管場所、外部APIの利用可否、ローカル処理やオンプレミス構成の必要性を初期段階で確認します。
Frequently Asked Questions
よくあるご質問
具体的な仕様が決まっていなくても相談できますか？
はい。むしろ、技術的な問いはあるものの仕様へ落とし込めていない段階が、Concept Studyの対象です。
費用と期間はどのくらいですか？
課題と段階ごとに個別見積となります。標準的にはConcept Studyが3〜4週間、MVPが1〜2か月、製品化試作まで進む場合は全体で3〜6か月程度を想定します。
海外企業からも依頼できますか？
はい。オンラインで調査、設計、レビュー、開発を進められる案件に対応します。契約、言語、時差、データ移転条件を事前に確認します。
開発後の保守運用も依頼できますか？
研究試作後の継続開発は個別に検討します。大規模な運用保守が中心になる場合は、適切な開発会社への引き継ぎを前提とします。
ConceptMinerやThinkNaviを使う必要がありますか？
ありません。両製品は研究能力を示す代表作品ですが、受託案件ではお客様固有の課題に合わせて新しいシステムを設計します。
最初の相談時に必要な情報は何ですか？
解決したい問題、想定利用者、利用可能なデータ、現在の方法で困っている点、守るべき制約をお知らせください。完成した仕様書は必要ありません。
まだ仕様になっていない段階から、ご相談ください。
技術課題と背景を確認し、受託研究開発として適しているかを検討します。