VOST

引用元：VOST公式HP
https://vost.co.jp/

VOSTは2015年に設立されたデジタルソリューションの開発企業であり、それぞれのクライアントのニーズに合わせてDX技術やAI技術を活用した製品開発コンサルや人材育成といったサポートサービスを提供しています。

VOSTの製品開発支援の
サービスの特徴

VOSTではAI技術などを活用し、クライアントごとの経営課題や事業戦略に合わせた各種ソリューションの開発をコンサルティングしています。ヒアリング内容から具体的な戦略を立案し、その実現に向けて専門チームによる総合支援を行いながら、クライアント企業の人材育成もサポートする点が特徴です。

VOSTの製品開発支援の
具体的な支援内容

VOSTでは製造業や建築業などを対象として、独自のAIソリューション開発やDX化支援サービスを自社一貫体制で提供しています。

ニーズに合わせたAIシステムの受託開発

製造業や建設業、医療業界など、多種多様な業種業界のニーズに合わせて独自のAIシステムを開発しています。また、どのようなAIを実現すべきか、企画段階から専門コンサルタントがしっかりとクライアントへ寄り添い、明確なロードマップを作成してくれるため、予算規模や納期に向けても細部まで相談しやすいです。

DX設備の導入およびテック人材育成

製造業と建築業を対象として、DX化推進に必要なソリューションを全フェーズでワンストップ対応しています。それぞれのクライアントの事業実態や現場の作業環境などをきちんと調査・分析した上で、適切なハードやソフトを提案します。

自社システムの開発や独自のWebメディアを活用したPR戦略に加えて、DX人材を育成して企業の自律を促してくれる点も特徴です。

VOSTの製品開発支援が
得意な領域

VOSTはAI・DXに関する教育と技術支援を展開しており、公式サイトではAI開発、研究支援、製造業向けの技術活用事例が公開されています。公開事例から見ると、特に「AIを活用したいテーマはあるものの、実装・実行環境・検証方法までを社内だけで整えにくい」企業の技術検証を具体化する領域に強みがあります。

製造・インフラ分野の
AI開発・PoC

既存ページで紹介されている道路・インフラ設備の画像AIのように、現場データを使ってAIモデルを検証し、業務へ適用する支援実績があります。画像認識などのAI技術を、実際の現場課題や判定業務へ結び付けたい案件と相性がよいと考えられます。

論文・アルゴリズムを
動くコードへ落とし込む研究支援

通信機器メーカーのK社では、研究で活用したいAI技術について、論文をもとにしたソースコード実装と学習プログラムの実行環境構築を支援しています。研究テーマや参照技術は決まっていても、実装や環境構築に時間を割きたくないR&D部門にとって利用しやすい支援です。

導入後の内製化を見据えた
ドキュメント・教育

K社の事例では、動作するプログラムだけでなく、論文中の数式やハイパーパラメータがソースコードのどこへ実装されているかを示す文書とレクチャーまで提供しています。外注して終わりではなく、納品後に社内で理解・検証を続けられる状態まで整える点も特徴です。

VOSTの製品開発支援のまとめ

VOSTはAIなどのデジタル技術を土台として、クライアント企業のDX化を総合的にサポートしている製品開発コンサル会社です。解決すべき課題や必要とされるソリューションを専門のコンサルタントがしっかりと分析しつつ、AI開発の専門スキルを備えたチームが、ニーズや条件に合わせた独自のシステム開発を実現します。

製品開発を成功させるためには、現在の自社が抱える課題に合ったコンサルティング会社を見極めることが重要です。当メディアでは、こうした「モノづくりの課題別」に、おすすめの製品開発コンサルティング会社を厳選して紹介しています。プロジェクトを前進させるための最適なパートナー選びに、ぜひご活用ください。

VOSTの製品開発支援の
コンサル事例

複数の事業者が関与する画像分析をAIソリューションで解決

導入背景

大阪府において道路などインフラ設備の点検業務を画像システムによって行っていましたが、事業規模の拡大に伴って、複数の業者が個別のシステムを使用しても一元管理できるAIシステムが求められていました。

導入成果

現場の声や関係各社のニーズも踏まえながら、複数の画像システムをまとめて管理できるAIシステムが開発されました。これにより膨大なデータの処理が容易になり、さらに将来的なメンテナンスの内製化など新たな目標に向けたサポートもされています。

事例情報

• 依頼企業：道路インフラ関係
• 製品分野：画像AIシステム
• 支援内容：インフラ整備に用いる様々な画像システムに適合する画像AIの開発
• 支援期間：要問い合わせ
• モノづくり段階：システム構成の検討～AI開発

AIのソース実装から
実行環境・技術文書まで一括で整備

導入背景

東京都の通信機器製造企業であるK社は、研究・開発でAIを活用するため、外部へソースコードの実装と学習プログラムの実行環境整備を依頼したいという課題を持っていました。AI研究そのものとは別に、論文の内容をコードへ落とし込む作業や環境構築へ時間を取られることが負担になっていました。

導入成果

VOSTは、ソースコードを実装し、研究用ワークステーションへDockerを使った環境を構築。GPUを利用した学習プログラムを実行できる状態まで整えました。さらに、元論文の重要な数式やハイパーパラメータとソースコードの対応関係を示すドキュメントを作成し、レクチャーも実施しています。

顧客からは、動作環境・実行プログラム・コード解説文書が短期間でそろったことで、すぐ研究へ活用でき、周辺作業に時間を取られず本来の研究へ集中できたと評価されています。

事例情報

• 依頼企業：K社（社名非公開）
• 業種：通信機器製造
• 支援内容：AIソースコード実装、Docker・GPU実行環境構築、技術文書作成、レクチャー
• 支援期間：公式サイトに記載なし
• モノづくり段階：研究・技術検証

支援事例から読み取れる
3つのポイント

1. AIモデルだけでなく
「動かせる環境」まで成果物にできる

K社の事例では、ソースコードのみを納品するのではなく、ワークステーション上でGPU学習を実行できる環境まで構築しています。アルゴリズムの検証と、社内で実際に動かすための環境整備を一体で依頼できることが分かります。

2. 技術のブラックボックス化を
避ける支援が組み込まれている

論文とコードの対応を示すドキュメントやレクチャーまで提供しているため、納品物の中身を社内で追える構成です。外部開発を使いながら、技術理解や研究ノウハウを自社側にも残したい企業に向く支援と読み取れます。

3. 現場課題と研究課題の
両方をAIテーマにできる

既存ページのインフラ画像AIは現場業務への適用、K社は研究開発でのAI活用です。事例の性質が異なることから、業務効率化のPoCだけでなく、R&D部門の技術検証まで相談対象になり得る点が特徴です。

検討前に押さえておきたい
ポイント

使用できるデータと
評価指標を整理する

AI開発では、テーマだけでなく学習・検証に使えるデータの量や品質、正解データの有無によって進め方が変わります。相談前に利用可能なデータ、達成したい精度、現場で許容できる誤判定の範囲を整理しておくと、PoCの目的を合わせやすくなります。

PoC・本番実装・教育の
どこまで必要かを明確にする

VOSTはAI開発だけでなく教育領域も扱っています。研究用コードの実装、PoC、本番システムへの組み込み、社内担当者の育成では必要な成果物が異なるため、今回の支援でどこまで到達したいかを見積もり前に共有することが重要です。

ソースコードと運用保守の
引き継ぎ条件を確認する

内製化を見据える場合は、納品されるソースコードや文書の範囲に加え、改修時の対応、利用環境、知的財産の扱いも確認が必要です。「納品後に自社で変更できる状態」を求めるのか、継続支援を前提とするのかを契約前に整理しておきましょう。

VOSTの製品開発支援の
契約までの流れ

1. 問合せ・提案：電話か公式サイトのお問い合わせフォームから問合せ。
2. 実施内容の決定：ヒアリング内容にもとづいたコンサルティング内容の提案と、具体的な実施内容の決定。
3. 実施・検証・報告：プロジェクトの実施と、その結果についての詳細な検証データなどが報告書として提出。
4. フィードバック：報告書の内容を次のソリューション活用プロジェクトの立案に活用。

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