Our Business

見たもの、聴いたものなど人間の知覚する情報を、AIを形作る技術のひとつ「Deep Learning」を用いてAIに学習・判断させることが私たちの基幹技術です。今まで機械に頼ることができなかった「人間の微細な知覚による品質検査」「機械のわずかな変化の見極め」に対し、高精度で判定する検査システム、そしてあらゆるデータから必要なデータを選択し判断するAIソリューションを提供します。これにより、人手不足の解消、製造ラインの自動化・高速化と生産性向上を実現しています。お客様の製品、製造ラインに合わせた戦略を立案し、最適なソリューションをご提案致します。

私たちが提供したいのは、AIとの共存による「時間と心、人の手の余裕」。その先に、企業そして社会の発展があると信じています。

Business Domain

Ristでは[工場×AI]をコンセプトに、2つの領域で事業を展開しています。

Rist Business Domain

Advantages of RistRistの強み

Ristでは「AI開発は“一騎当千”である」という考えのもと、
エンジニアの技術力向上のための取り組みに力を入れています。

Rist
  • コンペティションで培った実装力

    Kaggle®とは、企業や政府などの組織とデータ分析のプロであるデータサイエンティスト/機械学習エンジニアを繋げるプラットフォーム及び、その運営会社です。(※登録者1300万人 2023年4月現在)2010年に設立後、2017年にGoogle傘下となりました。単純なマッチングではなく、Kaggleの最大の目玉とも言えるコンペティションがKaggleの特徴の一つです。そんな数々のコンペティションで優秀な成績を収める、世界最高クラスのエンジニアであるKaggler。RistではKaggle Master以上の称号を持つKagglerが多数所属し、お客様の課題をより深く理解し、よりきめ細やかに向き合っています。

  • 優秀な人材が豊富

    創業者が京都大学在籍中に立ち上げた会社であり、現代表取締役も含めRistには数多くの京都大学出身者が在籍しています。さらに、共同研究も行うなど、創業当時より現在まで京都大学とは縁が深く、優秀でスキルの高い京都大学出身のエンジニアが多数在籍しています。また、インターン生として京都大学のデータサイエンス系の学生も多数在籍しており、最新論文の調査、実装の協力をしています。

  • 京セラグループの
    リソース活用

    2018年より京セラグループに参画したことにより、京セラの研究開発や製造現場にてAI開発・導入も経験し、製造業のドメイン知識を豊富に持っています。経営母体がしっかりしていることもあり、お客様と中長期的な関係構築ができています。また、親会社のKCCSは全国に活動拠点があり、保守やSI対応も幅広く対応可能です。

  • 最新論文の調査・実装

    AIは活用する分野によって選択すべき技術は変わってきます。RistではKaggleなどを通じて、特定領域でのAIの判定精度の向上のための腕を磨いています。一方で、AIに関する最新の論文の調査やその理論の使い方を研究し、競争の枠外の新たな考え方なども取り入れることで、技術選択の幅と深さを組み合わせて、課題解決に活用しています。

AI駆け込み寺

これらの特長を持ったRistのエンジニアは、
最新の論文を絶えず吸収し、多数のバックボーンを有することで、
他社では「難しい、無理だ」と言われた課題を解決し続けてきました。
この技術力で、社内外の人に感動を呼び起こします。

資料請求、無料Webカウンセリングのお申し込みなど、お気軽にお問合せください。

The Scope of Our ServiceRistサービスの適用範囲

01課題の明確化

お客様の課題

  • 現状分析が甘い
  • 専門知識が不足
  • 組織の横連携が不足
  • PoCで終わらない、現場で使えるAI開発の経験
  • AI開発に熟知した専門家の存在
  • ビジネスインパクトの算出

02要件定義

お客様の課題

  • ビジネス上の課題を解ける問題に落とし込めない
  • テーマ設定ができない
  • 投資対効果、KPI設定が甘い

03データ準備

お客様の課題

  • 不良データが集まらない
  • データ間でばらつきがある
  • データを集めるためのハードウェアがない
  • データの質を高める仕組み
  • 少量データでも開発できるAIモデル選定
  • データ収集の機器選定

04AI開発

お客様の課題

  • AIエンジニアがいない or 実力不足
  • 精度、要求判定速度が出ない
  • 適切なAIモデル・評価関数の選定ができない
  • 最新論文の調査・実装
  • AIモデルの実装技術
  • Kaggleで培った特徴量エンジニアリングのノウハウ

05システム開発

お客様の課題

  • 案件が固められない
  • ハードウェアの選定ができない
  • 既存システムとのつなぎ込みができない
  • AI開発と業務システム開発をワンストップで対応可能

06運用

お客様の課題

  • AIの再学習で精度向上が必要
  • 現場で使ってもらえない
  • ランニング費用が高い
  • 自走できる状態で納品
  • ランニング費用を抑える開発が可能
受託開発
保守

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