News & Updates
AI実装支援の提供内容と、
現場で検証してきた技術の軌跡をお届けします。
AI実装支援サービスを開始しました
idethJapanは、社内AIチームの外部拡張部隊として、AI戦略、業務自動化、機密RAG・ローカルAIの本番導入、評価・改善・保守を支援します。
営業AI『AidethMail』は、その実装力を営業現場で検証している代表例です。企業ごとの課題に合わせ、必要な期間だけ外部チームとして伴走します。
究極のセキュリティと自動化。最高峰モデル『V7 Engine』完成。
大企業や金融機関の厳しいセキュリティ要件をクリアするエンタープライズ版（v7 Engine）を実装。完全にオフラインで動作し、極秘情報のベクトル化から営業事務の完全自動化までを実現しました。
- 完全ローカル機密RAG（社外秘PDF対応）： クラウドに上げられない未公開の提案書や原価表もローカルで学習。
- ステルス型・営業自律アシスト： 指定フォルダに商談メモを置くだけで、AIがバックグラウンドで監視し、要約・タスク抽出・CRM登録を完全自動実行。
- ハードウェア紐付け・暗号化DB： データベースを暗号化し、専用PCの固有指紋と紐付け。盗難時の情報漏洩リスク低減を目指します。
SFA連携を強化。『V6 Engine（アプライアンス版）』をリリース。
コンセントを挿すだけで稼働する専用サーバー付きアプライアンス版のエンジンを実装。SFAデータから見込みスコアを自動算出する営業特化の解析機能を大幅に強化しました。
- CRMリスト自動解析＆AIスコアリング： SFAのリストを自動解析し、アプローチすべき見込みスコアを算出。
- AI商談リスク診断（失注分析）： 自社しか知らない過去の「失注パターン」をAIが事前に察知し警告。
- 経営層向けインサイトダッシュボード： 組織全体の営業パフォーマンスとリスクをリアルタイムに可視化。
自律型トップセールスAIへ進化。『V5 Engine（ソフトウェア版）』完了。
ただのメール作成ツールから、自社ルールを理解して営業する「自社専用のトップセールスAI」へと劇的なアップデートを実施。営業現場のメール作成工数をゼロにする基本パッケージが完成しました。
- 完全自律型RAG： メール生成時に裏側で社内Wikiを自動検索・読み込みする機能を実装。マニュアルを探す手間がゼロに。
- ノーコードAI教育： 画面上からAIの性格や「自社特有のルール（禁止語句など）」を非エンジニアでも簡単に設定可能に。
- 手動マニュアル作成機能： ベテラン社員が直接マニュアルや議事録を書き込み、タグ付け保存できる真の「社内Wiki化」を実現。
RAG（検索拡張生成）の初期エンジンを実装し、V4.0へアップデート。
これまでの「ナレッジを保存する」機能に加え、AIが生成を行う際に過去のデータを参照するRAGエンジンのプロトタイプを内部環境に導入。より文脈に沿ったパーソナライズ精度の向上を検証しました。
ダッシュボード・一括生成機能を強化したV3.0へアップデート。
Excelリストからの「複数企業一括生成」機能を強化。さらに、現場のモチベーションを高めるため、あえてコスト削減金額を表示せず「削減された作業時間」と「創出された商談機会」のみを可視化するポジティブなダッシュボードUIへと刷新しました。
「資産化」神機能を搭載したV2.0の開発完了。
AIとの会話を使い捨てにせず、社内資産に変える大幅なアップデートを実施しました。現場の摩擦を完全にゼロにするブラウザ拡張UXもこの段階で実現しています。
- AIの長文回答から必要な部分だけを抽出・保存できる「ナレッジの永続保存・編集（CRUD）機能」
- 社内の機密情報や独自の営業マニュアルを安全に相談できる「社内専用ナレッジAI（汎用チャット）」
- ブラウザ拡張機能から自動で返信タブが開く「Sidekickとの完全連動（自動ナビゲーション）」
完全ローカルAI営業アシスタント『AidethMail』の開発プロジェクト始動。
これまでidethJapanラボで蓄積してきた高度なローカルAI技術と画像認識のノウハウを結集し、社内データの外部送信を抑えながら営業文面を生成する専用ソリューションの開発が本格スタート。「パーソナライズ新規メール生成」「自動返信生成」などの基盤実装が始まりました。
工場向け外観検査AI『AidethScan』のプロトタイプを開発。
エッジAIによる高度な画像処理技術の検証として、金属加工品等の「キズ」「打痕」を自動特定する『AidethScan』のプロトタイプシステムを開発。マルチカメラ映像の同期や面積×長さの判定ロジックを実装しました。
※本システムは研究所内での技術検証・モデル訓練のために開発されたものであり、実際の商業利用・実務への投入実績は一度もございません。しかし、この開発で培った「エッジ環境でのリアルタイム処理」や「データの構造化ノウハウ」が、のちのAidethMailにおける高速なローカルテキスト処理基盤へ見事に還元されています。
次世代店舗分析AI『AidethVision』のプロトタイプを開発。
カメラ映像から人物の動線や密集度ヒートマップ、滞留時間をエッジAIでリアルタイムにトラッキングする店舗分析エンジン『AidethVision』を研究所内で設計・開発しました。
※本システムは研究所内での画像認識アルゴリズム（YOLO等）の検証モデルであり、実店舗での稼働や外部への実務導入実績は一度もございません。純粋な研究の一環ではありましたが、この時に培った「複数条件によるリアルタイムステータス判定」の論理構造は、現在のAidethMailの柔軟な条件分岐（自律型RAG）の設計にダイレクトに引き継がれています。
クラウドAI技術の検証開始。LINE連携による「宅地建物取引士の勉強用AI」を開発。
idethJapanのAI開発の歴史はここから始まりました。初期は各種クラウドLLMのAPIを経由した生成精度やプロンプトエンジニアリングの徹底検証を実施。
その実践的なアウトプットとして、LINEとクラウドAIをシームレスに連携させ、膨大な不動産実務・法律知識の効率的なインプットをサポートする「宅地建物取引士の勉強用AI」のプロトタイプを構築。この開発を通じて、大規模言語モデルが持つ圧倒的な可能性と、同時に「外部へデータを送信せざるを得ないコンプライアンス上のリスク」を深く認識することとなりました。
当時のプロトタイプアカウント（参考）
