更新：2025年09月17日

製造業DXを加速する「AIスマートグラス×生成AI」ソリューション共創プロジェクト

株式会社ムクイル

認識処理技術
画像AI
検知技術
事業提携
ラボ設立
資金調達したい
中小企業
3カ月以内の提携希望
6カ月以内の提携希望
スタートアップ

プロジェクトメンバー

責任者

プランのアップグレードで企業責任者情報を確認いただけます

プラン詳細はこちら

自社特徴

共創における事業内容
株式会社ムクイルは、製造・物流・食品・農業などの現場に特化したAI/DXソリューションを提供しています。AIスマートグラスや画像認識AIによる検査・工程自動化、FA/IoTによる設備保全予測、生成AIによるマニュアル作成などを強みとし、PoC設計から運用まで一貫支援し、パートナーと共に新規事業を創出します。

共創における自社の強み
株式会社ムクイルの強みは、現場起点で柔軟にカスタマイズ可能なAI実装力です。製造・物流・食品・農業などのデータを活用し、画像認識AI・生成AI・FA/IoT解析を組み合わせたソリューションを短期間で構築可能。PoCから本番導入・運用まで一貫支援でき、外観検査や設備保全、マニュアル自動生成の実績を基に、共創で成果創出を実現します。

提供リソース

株式会社ムクイルは、現場課題に即したAI/DXソリューションを実現する多様なリソースを有しています。AI技術資産として、外観検査や包装照合、骨格推定、超解像などの画像認識AIに加え、マニュアル自動生成や文書検索チャットボット、データアノテーション支援などの生成AIを提供可能です。FA／IoT領域では、センサーデータ収集・解析基盤や設備保全・点検タイミングの自動予測アルゴリズムを保有。開発体制として、AIエンジニア、FA／IoTシステムエンジニア、UI/UX設計者が在籍し、小規模から大規模まで対応でき、PoC設計から本番導入・運用改善まで一貫支援が可能です。さらに、クラウド環境構築・API連携、ダッシュボードや現場向けレポート設計のノウハウも持ち、製造・物流企業とのPoCや検査工程DX・工数削減で成果を上げた実績があります。

解決したい課題

1. 実証フィールドの確保
AIスマートグラスや画像認識AI、FA×IoTなどのソリューションは現場データが不可欠ですが、十分な実証環境を確保することが容易ではありません。

2. 学習データの収集・整備
高精度なAIモデル開発には多様で高品質なデータが必要ですが、特に製造・農業・食品分野ではデータ収集やアノテーションのコストが課題となります。

3. 社会実装に向けたユーザビリティ
現場で使われ続けるためには、操作性や導入コストの最適化が求められます。AIの精度だけでなくUI/UX設計や現場運用ノウハウが重要です。

4. パートナーシップの拡大
光学・IoTデバイスメーカー、食品・農業・ヘルスケア領域の事業者との連携が不可欠であり、オープンイノベーションを通じた協業体制づくりが課題です。

共創で実現したいこと

ビジョン
「誰もがアルゴリズムの恩恵を享受できる世界を作る」ことを掲げ、AI・DXを通じて人とテクノロジーが共に成長する社会を実現し、産業の持続可能性と新たな価値創出に貢献します。

ミッション
製造・物流・建設の人手不足や熟練者依存をAIで解消し、検査・管理を効率化。共創で新たなソリューションを社会実装します。

創出したい事業
オープンイノベーションにより「現場起点の課題解決型AIソリューション事業」を展開。スマートグラス、FA×AI、画像認識AI、生成AIを組み合わせ、AIと人が共に働く産業インフラを構築し、生産性向上と持続可能な社会に貢献します。

求めている条件

ムクイルは「製造・物流の現場DX」と「オーダーメイド型生成AIソリューション」に注力します。前者ではAIスマートグラスや画像認識AIを活用し、外観検査・工程管理・作業支援を効率化し人手不足を解消。後者では各企業のデータやマニュアルを基に生成AIをカスタマイズし、教育やナレッジ共有を支援、現場運用に直結する実践的ソリューションを提供します。

こんな企業と出会いたい

ビジネス領域

運送・輸送
物流・倉庫
自動車部品・カー用品
省人化
専門商社
IoTアプリケーション
IoTセンサ
IoTデバイス
スマートファクトリー
画像AI

オープンイノベーション実績

株式会社ムクイルは、製造業を中心とした多様なパートナー企業とのオープンイノベーションに積極的に取り組んでいます。具体的には、大手機械部品メーカーと連携した検査工程DXの共同開発を通じ、文書確認漏れによる再加工工数を60％削減する成果を上げました。また、物流業界ではパートナー企業と共にAI OCRを活用したFAX注文データの自動化を実現し、配車業務の工数を約40％削減しました。さらに、スポーツ分野では外部研究機関と協業し、骨格推定や動作解析を用いた競技映像解析AIの実証を行うなど、異業種との協働を推進しています。これらの取り組みを通じて、社内外の知見と技術を掛け合わせ、AI・画像認識・生成AIの社会実装を加速させています。