製造業特化 委託研究サービス

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製造業特化研究委託サービス

AI・ロボティクス領域を含む最先端分野の研究開発キャパシティ不足を、実問題に即した共同研究で補完。
短期で“動く”プロトタイプと再現可能な研究成果を提供します。

本サービスの概要

１．実験設備の構築から、AI検証・レポートまで一気通貫で代行
２．海外リソースを活用して、グローバルスタンダードな研究をリーズナブルな費用で実現

【POINT！】

製造業の「研究開発キャパシティ不足」を補う委託研究サービス
実問題に即した共同研究で、“動く”プロトタイプと再現可能な成果を提供
製造業の知見を持つ海外の研究者・R&Dチームによる支援

日本の製造業R&Dの課題

日本では研究開発に多額の投資を行っているにもかかわらず、
グローバルスタンダードの成果創出に結びつかない構造的課題がある

現状	課題
研究開発への投資規模は十分に確保されている	成果がPoCや社内報告止まりで、論文化・知財化・標準化に結びつかない
優秀な研究者・技術者が在籍している	研究を体系化・再現可能化するための体制やツールが未整備
海外のトップ企業や大学と比較	国際的に求められるDoE設計、データ公開、再現パッケージ納品などの標準に未対応
社内外の連携体制	部門ごとに研究が分断され、経営意思決定に活用できる形で知見が蓄積されていない

日本企業では製品志向の文化が強く、研究プロセスや再現性設計の仕組み化が後回しになりがち
結果として、研究成果が「事業化・知財化されない知見」として埋もれている。

一方、欧米では研究の透明性・再現性・スピードが競争力の源泉
当サービスは、実験×AI×知財を統合した“再現性ある研究体制”を短期間で構築しグローバル基準の研究成果創出を支援

こんな企業様へ

研究テーマは明確だが、AI・ロボティクスの専門人材や時間が不足している
社内PoCが停滞／内製だけでは到達困難な領域をブレイクスルーしたい
アウトプットは論文化・社内標準化・次年度予算化に耐える“再現性ある成果”が必要

提供価値

AI・ロボティクス領域を含む最先端分野の対応：AI・ロボティクス分野の研究に習熟した機械工学や電気・電子工学専攻の研究者・開発者が対応
実験まで一気通貫：実験計画（DoE）立案、治具・試験ベンチの設計/製作、計測系構築、ロボットセル/PLC連携、試験実施・データ収集までをワンストップで対応
モデル×実験のループ：実機データでモデルを継続チューニングし、実験とシミュレーションの往復でKPIを最短達成
内製化の足場：再現手順・評価指標・コード一式を納品し、社内展開を加速
知財戦略と両立：共同所有・ライセンス等、予算と事業性に合わせて柔軟に設計

進め方例（AI・ロボティクス分野の論文執筆）

実施フロー

合意・方針確認
契約（SOW）、NDA、知財・公開方針、研究倫理/安全方針の確定（企業機密の扱い・データ公開可否）
テーマ確定・投稿先選定
先行研究レビュー、研究仮説、評価指標（KPI）、投稿規定の確認（頁数/テンプレート/データ公開要件）
著者・貢献区分（CRediT）、資金/COI整理
モデル仮説・アルゴリズム設計
モデルファミリ（例：GNN/PINNs/サロゲート）、損失関数・制約、アブレーション計画、必要特徴量・入出力設計、計算資源の見積り
パイロット解析
既存データ/小規模実験でのベースライン・分散見積り、効果量や測定不確かさの把握（DoEの前提作り）
DoE設計・ベースライン定義
要因・水準・繰返し設計、検出力/必要サンプル数
従来手法/CAEのベースライン条件と評価指標の固定
設備・治具・計測系準備・開発
ベンチ/治具の設計・製作
計測系構築
ロボット/PLC/ROS2 連携、自動試験スクリプト
校正・不確かさ評価
データ収集・前処理
自動実験の運用、メタデータ・機器ID・校正証跡の記録
前処理（ノイズ除去/同期/座標系統一）、データ辞書作成
学習/検証/テストの分割設計
モデル構築・比較実験
サロゲート/GNN/PINNs 等の構築、ハイパラ探索
アブレーション、交差検証、頑健性（外乱/ばらつき）評価
実機データでの再現性テスト（固定シード、Docker）
追加実験・境界検証
ばらつき条件の検証、測定不確かさの再評価
結果確定・統計解析
効果量/信頼区間/多重比較
誤差分解（モデル/測定/繰返し）
論文執筆
再現パッケージ（コード・Docker・ログ・モデル・治具仕様抜粋）構築
企業機密・法務/知財レビュー
内部レビュー・著者確定（週17–18）
技術/英語/体裁の3段レビュー、著者順・謝辞・データ公開文面の確定
投稿・査読対応（週18–24+）
投稿・補遺提出、査読コメントへの回答
追加実験スプリント、発表準備（スライド/ポスター/デモ）

成果物 / KPI

ドキュメント
ハードウェア
- 試験ベンチの設備・治具
- 試験ベンチ関連データ一式（3D/2D図面・BOM・配線図・PLC/制御プログラム）
ソフトウェア・データ
- 学習・検証・テストデータ
- 前処理・後処理・学習・推論スクリプト
- シミュレーション環境
- 再現パッケージ（Docker/ログ/学習済みモデルなど）
- マニュアル等実行手順およびデプロイ方法
代表KPI

契約・知財・費用について

契約形態：共同研究契約／業務委託（SOWでマイルストーン明確化）
知財：共同所有／単独所有＋利用許諾／ライセンス供与を選択可能
費用：個別見積（テーマ難度に依存）。共同所有の設計で費用圧縮も可能
お試し：サービスローンチ直後のため、小規模PoCや期間限定割引もご相談ください

項　目	詳細内容
期　間	初回トライアル：3か月（1週間以内にテーマ詳細決定・延長可）
価　格（月額）	通常：300万円/人月（※業務委託契約時）初回トライアル期間限定：150万円/人月（延長の場合は本価格で継続） 3か月以内のご発注であれば30%お値引き本研究内容の公開ご同意の場合さらに10%お値引き
納品物	報告書・ホワイトペーパー・論文などの文書動画や測定結果のなどの実験結果 CAD/ログ・AIモデル・実験スクリプト一式のデータ
報告頻度	2週間に1回の報告会

共同研究の設計オプション（比較表）

項目	貴社単独所有	共同所有	ライセンス型
目的	重要コア技術の囲い込み	コスト最適とスピード	早期運用と拡張性
予算感	高	中	柔軟
実施権	貴社独占	共同／領域限定	利用範囲で許諾
知財	完全移管	共同運用	利用主体：貴社／当

よくあるご質問（FAQ）

Q1. 大学や大手SIとの違いは？

A. 実データ・実務制約に最適化した小回りの利く研究開発体制。短サイクルで“使える成果”を返します。

Q2. 社内データが少ない／乱れている。

A. 合成データ生成・データクリーニングの工程をセットで設計。必要最小限から開始可能です。

Q3. 成果の再現性は担保されますか？

A. 実験ログ、固定シード、Docker化、評価スクリプト一式を納品し、再現可能性を担保します。

Q4. 具体費用は？

A. テーマの難易度とデータ可用性で大きく変動するため、ヒアリング後にSOWベースでお見積りします。
共同所有・期間限定割引等で調整可能です。

研究実績

深層学習を活用したマルチフィジクスシミュレーションの高速化

プレスシミュレーションのサロゲートモデル化を確立。プレス成形の特徴に適した学習アーキテクチャを考案し、スプリングバックの振る舞いも推論。CAE計算時間が約36分に対して、サロゲートモデル計算時間は約1.27分であり、約30倍の計算時間高速化を達成。

また、業界初となる包括的なプレス成形シミュレーション用データセットを作成し、プレス成形シミュレーションのサロゲートモデルとしてGraph Convolutional Network（GCN）とDynamic Graph Convolutional Neural Network（DGCNN）の2つの深層学習アーキテクチャによるベンチマークでその有用性を実証。

図: CAE計算結果とサロゲートモデル計算結果の比較（応力分布と温度分布）

LLMを利用したパラメトリックCADモデリング

論文：“PRESSNET: A Forming Dataset for Structural Simulation in Pressed Blanks with Deep Learning Benchmarks”, IDETC-CIE, 2025
本事例はカーネギーメロン大学、ピッツバーグ大学、テキサスA&M大学、トリブバン大学との共同研究です

マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の能力を活用し、人間の分業体制を模倣した自律的マルチエージェントシステムによってパラメトリックCADモデルを自動生成するアプローチを開発。自然言語だけでなく図面画像認識によるパラメトリック3D CADモデル生成にも対応。

設計分解（Design Expert）→CADスクリプト生成（CAD Script Writer）→実行（Executor）→スクリプトレビュー（Script Execution Reviewer）→形状画像レビュー（CAD Image Reviewer）という分業を自律的に連携させ、プロンプトからパラメトリック3D CADモデルを生成・自己修正まで完結させるフレームワークを提案し、従来のLLM単独方式が抱える空間推論・ハルシネーションの課題を解決し、またCADスクリプトによる明示的パラメータ化で生成される3Dモデルの追跡性を確保。