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IoTセンサーデータ活用 スマート農業支援モバイルアプリを開発し生産性向上を実現
■ プロジェクトの目的
農業従事者の経験や勘に頼っていた栽培管理をデータに基づいて行えるようにするため、IoTセンサー（土壌水分、温湿度、日照量、CO2濃度など）から環境情報を取得し、スマートフォンやタブレットで圃場の状態をリアルタイムに確認・制御できるモバイルアプリを開発しました。
■ 体制・人数
モバイルアプリエンジニア、IoTエンジニア、UI/UXデザイナー、バックエンドエンジニアの計3～4名で構成された専門チームで対応しました。ハードウェア開発チームとも連携しています。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、技術ディレクション、iOS/Androidアプリ開発、センサー通信プロトコルの策定、データの可視化機能、UI/UXの最適化を担当しました。
■ 課題と対応
広範囲な圃場での安定した通信、複数センサーの統合管理、分かりやすいUI、省電力化が課題でした。BLEやLPWAによる通信技術と独自プロトコルを採用し、アラート機能やダッシュボードも実装しました。
■ 成果
見回り作業が軽減され、データに基づいた適切な管理により収穫量が平均YY％向上しました。農家からは「経験の裏付けや新たな気づきが得られる」と好評で、スマート農業の成功事例となりました。モバイルアプリ開発（iOS/Android）、IoT連携、センサーデータ処理、Bluetooth/Wi-Fi通信、UI/UXデザイン、データ可視化
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オーダーメイドインソール・義肢装具制作用 高精度3Dフットスキャナー開発
■ プロジェクトの目的
オーダーメイドのインソール、靴、義足、装具などの製作に向けて、足の形状（脚部・足裏）を非接触かつ短時間で高精度に3Dデータ化する、レーザー光切断方式の3Dフットスキャナーを開発しました。
■ 体制・人数
ハードウェア、光学設計、組込みソフト、3D処理の各分野からなる4〜6名の専門チームで開発を行いました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、スキャン方式と光学設計の選定、3Dデータ生成アルゴリズムや制御用ソフトの開発、CADや切削装置とのデータ連携インターフェース構築を担当しました。
■ 課題と対応
短時間でサブミリ精度のデータ取得、足の個人差や肌色への対応、専門知識のない現場でも使える操作性、スキャン精度向上のためのノイズ除去が課題でした。高性能センサーと光源の選定、環境光を抑えるアルゴリズム、タッチ操作と自動化ソフト、独自ノイズ処理と3Dメッシュ生成技術を導入しました。
■ 成果
従来の石膏採型に比べて作業時間と負担を大幅に軽減しました。精度の高い製品製作により、患者の適合性・快適性が向上しました。さらに、カスタムシューズや研究分野など新たな市場展開も可能となり、医療・福祉分野の技術革新に貢献しました。3Dスキャン技術、ハードウェア開発、画像処理、組込みシステム、CAD/CAM連携
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駐車場管理・物流DX向け 高精度ナンバープレート自動認識OCRシステム開発
■ プロジェクトの目的
駐車場管理の効率化、物流車両の入出庫管理の自動化、防犯・交通監視などの用途に対応するため、多様な設置環境やナンバープレート形式に対応可能な高精度OCRシステムを開発しました。
■ 体制・人数
AIエンジニア、画像処理専門家、システムエンジニアからなる5〜7名規模の専門チームで開発を行いました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、OCRエンジンのコアアルゴリズムの開発、悪条件下（低照度・雨天・汚れなど）でも高い認識率を維持する技術の研究開発、顧客システムとの連携インターフェース設計を担当しました。
■ 課題と対応
多様なフォントや傾き、かすれなどに対応する読み取り精度、昼夜・天候を問わない安定性能、既存システムとの連携性が課題でした。ディープラーニングを活用したOCRモデルの構築、ノイズ除去や歪み補正などの画像前処理強化、リアルタイム処理のための軽量化とハードウェア活用、標準APIの提供によって解決を図りました。
■ 成果
駐車場の入出庫処理を自動化し、人件費を削減、ゲート通過時間を短縮しました。物流拠点では車両管理が効率化され、誤認識によるトラブルも大幅に削減されました。
OCR、AI開発、画像認識、ディープラーニング、システムインテグレーション
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ChatGPT連携 AI自動Webスクレイピング・データ分析システムを開発し市場調査を効率化
■ プロジェクトの目的
特定の業界や市場に関するニュース、SNS投稿、競合情報、口コミなどをAIがWeb上から自動収集・分析するシステムを開発しました。ChatGPTを活用し、情報の分類・要約・分析を自動化することで、情報収集・分析にかかる負担を軽減し、迅速な意思決定を支援することが目的です。
■ 体制・人数
AIエンジニア、データサイエンティスト、Webエンジニアによる2～3名の小規模チームで開発を行いました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、Webスクレイピングの設計・実装、データクレンジング、ChatGPT APIによる自動要約・分析処理の設計、分析結果を可視化するダッシュボードの構築を担当しました。
■ 課題と対応
多様なWeb構造に対応し安定収集を行う必要がありました。複数のスクレイピング技術を組み合わせた柔軟なデータ収集パイプラインを構築し、メンテナンス体制も整備しました。
自然言語処理で情報抽出や分類、感情分析を行い、ノイズ除去を強化しました。ChatGPTの出力にはプロンプト調整とレビュープロセスを導入し、信頼性を確保しました。サイト利用規約の確認やアクセス頻度の調整も徹底しました。
■ 成果
従来の情報収集作業が短縮され、マーケティング業務の効率が大幅に向上しました。リアルタイムに近い市場トレンドの把握が可能となり、迅速な戦略立案に貢献しました。顧客からも高く評価され、継続利用と機能追加の要望を獲得しました。AI開発、Webスクレイピング、データ収集、自然言語処理、ChatGPT API、Python、データ分析
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ChatGPT連携 AI搭載型社内ナレッジ検索システムを開発し業務効率を向上
■ プロジェクトの目的
社内に点在するマニュアルや規定、問い合わせ履歴などをAIが理解・学習し、社員からの自然言語の質問に即座に回答するナレッジ検索システムを開発しました。情報検索にかかる時間を削減し、業務効率向上を目的としています。
■ 体制・人数
AIエンジニア、バックエンド、フロントエンドエンジニアによる2〜4名のチームで対応しました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、プロジェクト全体の技術リード、ChatGPT APIとの連携、社内文書のベクトル化と検索アルゴリズムの設計、UI設計支援を担当しました。
■ 課題と対応
文書形式や表現が多様であること、社内用語の理解、情報漏洩リスク、AIの誤答対策が課題でした。ベクトルDBと最新エンベディングで高精度な検索を実現し、AIを業務に最適化するためファインチューニングとプロンプト調整を実施しました。セキュリティ設計とアクセス制御を徹底し、参照元表示と信頼性スコアの仕組みで透明性も確保しました。
■ 成果
社員の情報検索時間が削減され、問い合わせ対応が効率化しました。新人教育やナレッジ共有も円滑になり、組織全体の生産性が向上しました。顧客からは「探す手間がなくなった」と高く評価され、継続利用と機能拡張の依頼も獲得しました。AI開発、LLM(大規模言語モデル)、ChatGPT API、自然言語処理、Python、ベクトルデータベース
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大手メーカーにおけるAI技術導入戦略策定およびPoC（概念実証）実行支援
■ プロジェクトの目的
大手メーカーや上場企業の経営課題に対し、画像解析・LLM・IoTなどのAI技術を活用した解決策を提案し、PoC（概念実証）によってその実現可能性と効果を検証しました。最終的には本格導入に向けた戦略ロードマップの策定を目的としています。
■ 体制・人数
AIコンサルタント、業界アナリスト、技術アドバイザーで構成された2〜3名の専門チームで対応し、必要に応じて開発エンジニアも参加しました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、経営層・事業部門へのヒアリング、最新AI動向の調査と適用評価、PoCの企画・設計・推進、成果報告および導入提案、AI人材育成支援を担当しました。
■ 課題と対応
業務や文化に即したAIシナリオの構築、技術的制約やコストと期待のギャップ調整、経営層への分かりやすい説明が課題でした。現場視察やワークショップを通じて課題を深掘りし、効果的なPoCテーマを設定。アジャイル手法で進行し、KPIとROIを明示した成果報告で投資判断を支援しました。
■ 成果
複数の企業において業務効率の向上、コストの削減、新規サービス創出の可能性を提示しました。PoC成功後、本格開発プロジェクトへ進展した事例も多く、社内のAIリテラシー向上と推進体制の構築にも貢献しました。AIコンサルティング、技術戦略、DX推進、PoC設計、プロジェクトマネジメント
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建設現場向け 3D設計図対応モバイルナビゲーションアプリ開発
■ プロジェクトの目的
建設現場における図面確認作業の効率化と正確性向上を目指し、AutoCADで作成された3D設計データをスマートフォンやタブレットで直感的に閲覧・操作できるモバイルアプリケーションを開発する。
■ 体制・人数
モバイルアプリエンジニア、UI/UXデザイナー、3Dデータ処理担当者を含むチーム（約3～4名）で開発。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、アプリケーションの企画・設計、コア機能である3Dビューワーおよび部材検索エンジンの開発、ネイティブアプリ（iOS/Android）の開発、および現場作業員へのヒアリングに基づく継続的な機能改善を主導。
■ 目的を達成する上での課題
大容量かつ複雑な3D CADデータを、性能の限られたモバイルデバイス上でスムーズに表示・操作させること。
建設現場特有の過酷な環境（粉塵、振動、屋外での視認性）でも利用しやすいUI/UXの実現。
多様なスキルレベルの作業員が直感的に使えるシンプルな操作性の確保。
■ 課題に対して取り組んだこと
3Dデータの軽量化技術やレンダリング最適化手法を導入し、表示パフォーマンスを向上。
現場作業員への実地ヒアリングとプロトタイプ評価を繰り返し行い、UIデザインや操作フローを改善。
カメラによる部材番号認識機能や、キーワード検索機能を実装し、目的の箇所へのアクセスを容易化。
■ ビジネス上の成果
現場での図面確認時間が平均XX%短縮され、作業効率が大幅に向上。
設計図の理解度向上により、施工ミスや手戻りがYY%削減。
ペーパーレス化を促進し、建設現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に貢献。モバイルアプリ開発（iOS/Android）、3Dデータ処理、AR、UI/UXデザイン
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Bリーグ「シーホース三河」公式NFTマーケットプレイス「MatchUps」開発・構築
■ プロジェクトの目的
Bリーグ「シーホース三河」様の公式デジタルコレクティブルを提供するNFTマーケットプレイス「MatchUps」を構築し、ファンエンゲージメントの強化と新たな収益モデルの確立を目指しました。
■ 体制・人数
ブロックチェーンエンジニア、Webエンジニア、UI/UXデザイナー、PMなど約5〜7名のチームで開発を実施しました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、プロジェクト全体の企画・技術選定・アーキテクチャ設計・開発マネジメントを担当し、スポーツチームや関係企業との連携・調整も主導しました。
■ 課題と対応
NFTや暗号資産に不慣れなファンでも直感的に使えるUI設計が課題でした。ユーザーインタビューとUI改善を繰り返し、使いやすさを追求しました。透明性とセキュリティを確保するため、信頼性の高いブロックチェーンを採用し、堅牢なスマートコントラクトを構築。さらに、著作権や法的配慮を踏まえた取引ルールを策定・実装しました。
■ 成果
試合の名場面や選手コンテンツをNFTとして提供することで、ファンが新たな形でチームとつながる体験を実現しました。NFT収集や二次流通を通じてコミュニティが活性化し、チームへの愛着が深まりました。スポーツ×ブロックチェーンの先進事例として業界内外から高い注目を集めました。ブロックチェーン、NFT、スマートコントラクト、Webシステム開発、React
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小売・店舗DX支援 AIカメラ「メバル」人物属性・行動分析エンジンの開発
■ プロジェクトの目的
株式会社TARA様と協力し、来店者の属性（年齢・性別）や行動（人数・動線）をリアルタイムに分析できるAIカメラ「メバル」のコアAIエンジンを開発しました。これにより、データに基づいた店舗運営の最適化を支援することを目的としています。
■ 体制・人数
当社のAIエンジニアチーム（約3〜5名）がAIモデルの開発およびシステム組み込みを担当しました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、AIアルゴリズムの設計、機械学習モデルの構築・評価、エッジデバイスへの実装と最適化、継続的な精度向上の技術開発を主導しました。
■ 課題と対応
多様な設置環境に対応した安定した認識精度の確保、プライバシーに配慮した分析、安価なエッジデバイスでのリアルタイム処理が課題でした。これに対し、照明や混雑度など異なる環境下で収集したデータを用い、ロバストなモデルを構築。顔の特徴点のみを使った属性推定や、非追跡型の動線・人数分析を採用し、軽量化と処理パイプラインの最適化も行いました。
■ 成果
小売店舗やイベント会場において顧客行動の可視化を実現し、VMD改善やスタッフ配置最適化により売上が向上しました。データに基づくマーケティング施策の精度も向上し、「工事不要で簡単設置」という特徴から中小規模の店舗でも導入しやすいAIソリューションとして展開しています。AI開発、画像解析、人物検知、属性推定、動線分析、Python、OpenCV
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大手製造業向け AI外観検査システムの開発・導入
■ プロジェクトの目的
大手製造業様の製造ラインにおいて、製品外観検査の自動化と品質向上、生産効率の最大化を目指してAI検査システムを開発しました。
■ 体制・人数
京都本社とベトナム子会社V-Mio System JSCのAIエンジニア、システムエンジニア、PMを含む5〜10名体制で対応しました。
■ 自分のポジション・役割
株式会社ミオシステムとして、プロジェクト統括、AIアルゴリズムのコア開発、システム設計、設備連携、導入後の精度改善・技術サポートまでを主導しました。
■ 課題と対応
多品種製品への汎用性と微細欠陥の高精度検出、ライン速度に対応するリアルタイム処理、現場での扱いやすさが課題でした。これに対し、CNNやGANなどの先端AI技術を採用し、欠陥特性に応じたモデルを構築。教師データ収集体制とデータ拡張を整え、処理速度はエッジコンピューティングとアルゴリズム最適化で強化しました。直感的なGUIも現場ヒアリングを基に設計しました。
■ 成果
検査精度が向上し、不良品流出リスクを大幅に低減しました。検査工程の自動化により人件費と検査時間を削減しました。品質データの活用により製造プロセス改善提案も可能となり、生産性向上に貢献しました。19年以上にわたる継続取引を通じて、高い信頼を獲得しています。AI開発、画像認識、ディープラーニング、Python、C++、検査装置連携