SOCIETY TO SILICON

AIを、社会で使われる形に。

社会実装の設計から、AIプロダクトの開発、 RISC-Vを中心とした計算基盤の研究まで。 MiNTsは、AIが価値を生む仕組みを 社会からシリコンまで設計します。

WHY MINTS

AIは、つくるだけでは社会に根づかない。

現場の課題、利用者の体験、周辺システム、 運用方法、そして計算基盤。 AIが継続して価値を生むために必要な要素を、 一つの流れとして設計します。

SOCIETY TO SILICON

社会実装から、AIプロダクト、技術基盤まで。

MiNTsは、顧客や現場に最も近い社会実装から、それを形にするAIプロダクト、 さらにその下でプロダクトを支える技術基盤までを見ています。

01SOCIETY

社会実装

顧客や現場から見えるレイヤーです。技術を導入すること自体を目的にせず、誰が使うのか、何に困っているのか、どのような価値を届けるのかを定めます。利用者の体験、現場の業務、導入方法、運用、事業性、セキュリティまで含め、社会で無理なく使い続けられる仕組みを設計します。

現場理解課題発見業務整理UX設計導入設計運用設計

誰の、どの課題を、どのように解決するかを定める。

01利用者・現場
02課題整理
03体験設計
04導入・運用

社会実装で定めた課題や価値を、次のレイヤーで具体的なプロダクトとして形にします。

RELATED PROJECTS01 / 03
DESIGNED FORIN DEVELOPMENT

PL/BS分析システム

複数店舗を経営するオーナーが、紙の財務帳票から経営状態を把握し、店舗間の違いを比較できる仕組みを設計。

店舗経営意思決定支援業務設計導入支援
Case study coming soon
DESIGNED FORPROTOTYPE

店舗向けタスク管理

店舗スタッフが説明なしでも使え、通信環境に左右されず運用できるオフライン業務フローを設計。

現場UXオフライン店舗運用導入設計
Case study coming soon
SCROLL TO NEXT LAYER
02PRODUCT

AIプロダクト

社会実装で定めた課題を、ユーザーが実際に触れ、利用できるプロダクトとして実装するレイヤーです。AI機能だけを単体でつくるのではなく、Web、Mobile、API、データベース、クラウド、デバイスまでを組み合わせ、一つの仕組みとして設計・開発します。

生成AIOCRVisionLLMAPIDashboardCloudMobileIoT

課題を、実際に使われる仕組みとして形にする。

01入力データ
02AI処理
03業務システム
04Web・Mobile

プロダクトのさらに下には、処理性能、安全性、データ移動、メモリなどを支える技術基盤があります。

RELATED PROJECTS02 / 03
BUILT WITHIN DEVELOPMENT

PL/BS Checker

OCRとAIによる帳票抽出、複数店舗を比較するWebダッシュボード、API、データベース、クラウド環境を統合。

OCRNext.jsFastAPISupabaseCloud Run
Case study coming soon
PROTOTYPED WITHPROTOTYPE

AI Camera

カメラ映像の取得、画像認識、エッジ推論、アラート、管理画面までをつないだ検証システム。

Computer VisionEdge AICameraIoT
Case study coming soon
BUILT FORPROTOTYPE

Store Task App

店舗用タブレットで動作する、完全オフライン対応のタスク管理アプリ。

AndroidKotlinOffline DBTablet UI
Case study coming soon
SCROLL TO NEXT LAYER
03COMPUTING

技術基盤

AIプロダクトやシステムを支える低レイヤー技術を探求するレイヤーです。画面やアプリケーションの下には、OS、メモリ、データ転送、プロセッサ、SoCなどの技術基盤があります。MiNTsは、RISC-Vやコンピュータアーキテクチャを中心に、効率的なコンピューティングを研究します。

RISC-VProcessorSoCMemory SystemInterconnectSecurityArchitecture

プロダクトを支える、低レイヤー技術を探求する。

01AI・Application
02OS・Runtime
03Memory・Dataflow
04Processor・RISC-V

顧客に見える価値の下には、プロダクトがあり、そのプロダクトを支える技術があります。

RELATED PROJECTS03 / 03
RESEARCH THEMERESEARCH

RISC-V Research

RISC-Vを中心に、プロセッサ設計、メモリシステム、SoC、セキュリティを探求。AI処理を支える計算基盤への理解を深めます。

RISC-VProcessorMemory SystemSoC
Case study coming soon
RESEARCH THEMERESEARCH

Efficient Computing

データ移動、メモリアクセス、並列性、セキュリティを含め、計算資源を効率的に活用するアーキテクチャを研究。

ArchitecturePerformanceSecurityResearch
Case study coming soon

まだ言葉になっていない段階から、
一緒に形にしていきます。

最初から要件が決まっている必要はありません。 課題を整理し、小さく試し、現場で確かめながら、 継続して使えるプロダクトへ育てます。

01

DISCOVER

課題整理

現場の状況、利用者、目的を整理し、最初に検証すべき課題を定めます。

ヒアリング / 現場理解 / 仮説設定

02

PROTOTYPE

試作

重要な部分に絞り、実際に触れて確認できる試作品をつくります。

UX設計 / 技術検証 / PoC・MVP

03

VALIDATE

検証

利用者、AIの精度、費用、運用方法を確かめ、本開発の条件を整理します。

ユーザーテスト / 精度評価 / 改善

04

BUILD

本開発

検証結果をもとに、安全性と拡張性を備えたプロダクトへ仕上げます。

システム開発 / AI実装 / セキュリティ

05

GROW

導入・運用

現場への導入後も、利用状況とデータをもとに継続して改善します。

導入支援 / 保守運用 / 継続改善

課題を捉え、小さく試し、現場で使われる形まで育てます。

CROSS-LAYER EXPERIMENTS

MiNTs Lab

問いを、試作品に。

社会の課題、AIプロダクト、計算基盤。異なるレイヤーの技術を組み合わせ、まだ答えのないアイデアを検証します。

AI、デバイス、Web、データ、コンピューティングを接続するMiNTs Lab
Experiment.
Prototype.
Learn.

NEWS

MiNTsの今を伝える。

Webサイトの更新、プロジェクトの進捗、技術検証や研究活動に関するお知らせです。

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AIを、社会で使われる形に。

新規事業、業務改善、AI導入、技術検証、研究連携。要件が決まっていない段階から相談できます。

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