■仕事編
Q.事業を一言で表すと？
画像認識AIを中核に、LLMも活用しながら、現場業務の効率化・高度化を支援するAI開発事業です。
特に、画像分類やテクスチャ分類を強みとし、目視や属人的な判断に依存している業務の改善に取り組んでいます。
Q.どんな課題を解決できるビジネスですか？
現場には、今もなお「目視」「勘」「経験」に依存した業務が多く残っており、判断のばらつき、作業時間の長さ、属人化、ミスのリスクが課題になっています。
当社は、画像認識AIによってこうした判断業務の効率化・標準化を支援するとともに、LLMを活用したチャットボットや文書活用支援などを通じて、情報検索や社内ナレッジ活用の効率化にも対応します。
Q.この事業を始めたきっかけは？
修士課程では、産学連携による壁紙識別アプリ「かべぴた」の開発に携わり、グッドデザイン賞やTech Direction Awards など、さまざまな賞を受賞しました。
この経験を通じて、自分が学んできた画像認識AIの技術が、実際に多くの人の役に立つことを実感しました。特に、従来2〜3時間かかっていた壁紙の種類・型番の識別作業を数十秒で完了できるようになったことで、AIが現場業務の効率化に直接つながること、そしてその社会的インパクトの大きさを強く感じました。
こうした研究で培った技術を、実際の現場で役立つ形にしていきたいという思いから、事業を立ち上げました。
Q.現在のサービス（またはプロダクト）の特徴を教えてください。
当社の特徴は、AI導入を技術調査（実現性・精度の事前検証）から、プロトタイプ作成、本格的なアプリケーション開発まで一貫して支援できる点です。
技術面では、画像認識AI、特にテクスチャ画像分類を主な強みとし、布・繊維・木材・石材のような微妙な柄や質感の違いを扱う課題に対応しています。
加えて、型番推定やLLMを活用したチャットボット開発にも取り組んでおり、要件に応じてクラウド・オンプレミスの両方を含めた柔軟な構成を検討できます。
Q.ターゲット（お客様）はどんな方ですか？
主な対象は、現場での目視確認や照合作業、経験に依存した判断業務が残っている企業様です。
たとえば、素材や部材の識別、家電や家具などの型番推定、写真やタグ情報をもとにした検索・照合業務などに課題を抱えるお客様を想定しています。
また、社内文書や知識を活用した業務効率化を進めたい企業様や、「AIを導入したいが、何から始めればよいか分からない」という段階のお客様にも対応可能です。
Q.競合や他社との違い・強みは？
当社の特長は、一般的な画像認識だけでなく、テクスチャ画像分類のような難易度の高い領域に対応している点です。
テクスチャ分類では、輪郭ではなく質感や柄そのものを捉える必要があり、さらに実際の現場では撮影環境や光の影響で見え方が大きく変わるため、実運用を見据えた検証が重要になります。
当社は、こうした現場特有の難しさを前提に開発を進められることに加え、画像認識AIを中核としながらLLMも組み合わせ、個別課題に応じた解決策を提案できる点を強みとしています。
■近況編
Q.最近のトピックス（成果・ニュース）はありますか？
2025年4月に設立した立ち上げ初期の会社ではありますが、画像認識AIを中核技術としつつ、LLMを活用したチャットボット開発も含めて、現場課題に対応できるAI開発体制の整備を進めています。
今後は、画像AIとLLMを組み合わせた、より実用的な業務支援の展開を広げていきたいと考えています。
Q.現在の課題（悩み）は何ですか？
現在は立ち上げ初期のため、導入事例や実績の蓄積をこれから増やしていく段階にあります。
また、画像認識AIはデータの質や撮影条件の影響を受けやすく、LLMも利用目的や運用設計によって最適解が大きく変わるため、案件ごとに適切な要件整理と検証体制を整えることが重要だと考えています。
加えて、今後の案件拡大を見据え、開発・検証・顧客対応をバランスよく進められる体制づくりも現在の重要なテーマです。
■未来編
Q.今後のビジョン・目標を教えてください。
当社のビジョンは、「AIでできることはAIに任せられる社会をつくる」ことです。
画像分類、特にテクスチャ分類を中核的な強みとして磨き続けながら、今後はLLMも含めた実用的なAI技術を組み合わせ、現場で本当に役立つ仕組みを増やしていきたいと考えています。
研究で培った知見を実社会で使われる形に落とし込み、企業のアナログ業務の改善や業務知識の活用を支える存在を目指します。
株式会社VIG LAB
Webサイト：https://viglab.net
