あなたに、
ふさわしく。

E-KOTOM Labでは、GemmaやQwenなどのオープンウェイトLLMを活用し、Mac miniやPC、小型サーバーなど、利用者側の環境で動作するローカルAIを研究・開発しています。

一般的なクラウド型AIでは、入力した文章や画像などをインターネット経由で外部サービスへ送信して処理します。

一方、ローカルAIでは、データを外部へ送信せず、利用者の端末や社内ネットワーク内で処理を完結させる構成が可能です。

顧客情報、社内文書、研究データ、業務資料など、外部クラウドへの送信に慎重さが求められる情報も、利用者側で管理しながらAIを活用できます。

また、クラウド利用を制限している組織や、インターネットから分離されたネットワーク環境にも合わせた構成を検討できます。

ローカルAIは、クラウドAIのように利用量ごとのAPI料金へ依存しにくいことも特徴です。

一度構築した環境を繰り返し利用できるため、大量の文書処理や日常的な業務支援にも活用できます。

E-KOTOM Labでは、すべてをLLMに任せるのではなく、

• LLM
• OCR
• Python
• データベース
• アルゴリズム

を、それぞれ得意な仕事に組み合わせることを大切にしています。

建設・インフラなどの現場では、実際の工事だけでなく、

• 行政機関への提出書類
• 写真整理
• 報告書
• 検査資料
• 社内帳票
• バックオフィス業務

など、多くの事務作業が発生します。

E-KOTOM Labでは、AIとアルゴリズムを組み合わせ、こうした「必要だけれど時間がかかる仕事」を見直すAX（AI Transformation）を研究しています。

厚生労働省や国土交通省、地方自治体などへの提出に関わる書類についても、既存の様式や業務フローを尊重しながら、

• 情報抽出
• 転記
• 文書作成
• 整合性確認
• 写真チェック
• 事前評価
• 提出前レビュー

などをAIで支援します。

AIだけに判断を任せるのではなく、決められた条件や数値はPythonやアルゴリズムで確認し、文章・画像などの意味理解をAIが担当することで、再現性と柔軟性の両立を目指します。

また、過去の差し戻しや修正内容を蓄積することで、

「どこで間違いやすいか」「提出前に何を確認すべきか」

といった現場固有の知識を次の仕事へ活かしていく仕組みも研究します。

独居高齢者の見守りでは、心拍や活動量、睡眠、室温、人の動きなど、多くの情報を取得できるようになりました。

一方で、それらの情報はウェアラブル、スマートホーム機器、血圧計など、それぞれ別のアプリに分かれています。

E-KOTOM Labでは、こうした情報をひとつにつなぎ、「その人の一日の暮らし」として理解する見守りシステムを研究しています。

小説、漫画、アニメ、映像、ゲーム。

作品をつくる過程には、アイデアを考えることだけでなく、

• 資料調査
• 世界観設定
• プロット作成
• 脚本
• キャラクター管理
• 設定の整合性確認
• 絵コンテ
• 画像制作
• 映像編集

など、多くの工程があります。

E-KOTOM Labでは、オンラインAIとローカルAIを組み合わせ、

「創作者自身の世界観や意図を守りながら、作品づくりを支援する技術」

を研究しています。

LLMを使うことで、

• アイデアの壁打ち
• プロット整理
• 設定の矛盾チェック
• 長編作品の情報管理
• 脚本制作支援

などを行うことができます。

さらに、画像生成AI・映像生成AIなどを組み合わせることで、

• キャラクターデザイン
• 背景イメージ
• 漫画制作
• 絵コンテ
• アニメーション
• 映像作品

など、個人でも大きな作品づくりへ挑戦できる環境を研究します。

一方、未公開の原稿や設定資料、キャラクター情報などは創作者にとって重要な知的財産です。

必要に応じてローカルLLMを活用し、外部クラウドへ送信せずに扱える創作環境についても研究します。