AIの時代に価値を持つのは、アルゴリズムではない。AIが学習する「現実」である。私たちは日本の現場を計測し、保存し、産業の記憶としてAIに継承する基盤をつくる。
私たちは、データを集める会社ではない。
日本の産業が未来でも競争力を持ち続けるための、基盤をつくる会社である。
地下鉄も、橋梁も、発電所も、世界中の誰もが自由に立ち入れる場所ではない。長年の信頼関係、安全管理、法制度、そして日本社会そのものが、この空間へのアクセスを許してきた。そこには、日本にしか存在しない知識が眠っている。
私たちは現場をデジタル化するのではない。
日本の産業知識を、未来へ継承する。
数年ごとの、
付け焼き刃のDXを終わらせる。
ツールの導入は数年で陳腐化し、コンサル主導の単発DXは現場にデータを残さない。しかし、正しく取得され、正しく保存されたデータは陳腐化しない。私たちは「保存」から始める、AI時代のデータ基盤の会社である。
それは単なる点群でも画像でもない。時間・空間・設備・履歴・運用・経験・判断——それらすべてを含めた、日本産業の記憶である。
LiDAR、3D Gaussian Splatting、Photogrammetry、MMS、AI、Cloud。これらは目的ではない。現場で失われ続けている知識を保存し、AIが理解できる形へ変換するための手段である。
使用可能なセンサーはすべて使う。現場の条件に合わせ、車載から徒歩まであらゆる手段で計測する。
大規模・長期間・引き出しやすく。分割圧縮と間引き、構造化されたサーバー側設計で、データを腐らせない。
業界ごとに最適化したビューアとシミュレーター。点検・巡視・シミュレーションの目的に合わせて統合表示する。
汎用ビューアは誰の役にも立たない。鉄道には鉄道の、電力には電力の、林業には林業の「見たいもの」がある。私たちは業界ごとに測るべき値を定義し、ビューアに組み込む。
レール面から架線までの高さ、建築限界との干渉、トンネル断面の経年変位。走行しながら取得した点群から、保線と電気の両方が必要とする数値を自動で取り出す。
電柱・電線の巡視は事業者の義務である。地上からケーブル最下点までの離隔、電柱の傾斜、支障樹木との距離。車載計測で巡視をデータ化し、報告書までを一気通貫にする。
「どこまでが誰の土地か」。境界情報を点群に重ね、現地でリアルタイムに表示する。材積の推定、路網の計画、境界立会の記録までを、同じデータ基盤の上で行う。
現場を持つ企業、技術を持つ企業、AIを開発する企業、行政、研究機関、そして未来を支える技術者。すべてのパートナーとともに、日本産業の新しいインフラを築いていく。