研究開発費(時系列)
| 年度 | R&D費用(億円) | 設備投資(億円) |
| 2025-03 |
- |
1 |
| 2024-03 |
- |
2 |
| 2023-03 |
- |
1 |
| 2022-03 |
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1 |
研究開発活動(本文)
FY2025|1,034 文字
6【研究開発活動】 当社の研究開発活動は、企業、産業や社会の課題をIoT/Mobility、AIに関連する先端テクノロジーで解決することを目指し、既存サービスの付加価値向上と新規サービスの研究開発を目的とした活動となります。 なお、当社の事業はクラウドソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメントごとの記載は省略しております。 当事業年度における当社の研究開発費の総額は57,749千円であります。 当事業年度における当社の研究開発活動は、以下のとおりであります。(1)リモートコミュニケーションの活用技術の研究 リモートワークを前提とした働き方への対応を含めたDX支援への需要が増加する中、その社会的ニーズにアジリティ高く応えることを目的とし、リモートコミュニケーション基盤機能拡充に関する技術研究をしています。具体的にはセンサ技術、AR/VRを用いた遠隔保守・メンテナンスサポートの実現やAIによる画像分析・映像分析技術を用いたビデオコミュニケーションにおけるプライバシー保護、顧客体験向上を目的とした応用研究をしております。直近では、生体情報としてプライバシー保護の必要性が認識されている人間の声を、各種音声変換AIを用いてリアルタイムで別の音声に変換する研究開発に注力しています。リモートコミュニケーションを活用したDX支援分野においてより付加価値の高いソリューションへとつなげていく取り組みになります。 (2)AI、ORを用いたプランニング/オペレーションを自動化/省力化する技術の研究 従来職人的(属人的)とされてきた業務を強化学習、OR(Operations Research)(注1)等を用い、自動化、あるいは劇的な省力化の実現を目指す研究をしています。これまでに、車両や貨物船による輸配送計画の最適化、プロジェクトへのアサイン案作成の自動化、製造業における業務計画作成の自動化に関する研究を行ってきました。なお、本田技研工業株式会社と新機種開発時のテストスケジュール作成に関する共同研究を行っており、数週間から1カ月かかっていたスケジュール作成について数時間で同等レベルの結果を得る等、実証実験に成功しております。直近では主に、強化学習やシミュレーション技術を意思決定に活用するための研究等を進めております。 (注)1. OR(Operations Research):アルゴリズム等により、課題に対する最適解を数学的・統計的に求める手法
FY2024|1,033 文字
6【研究開発活動】 当社の研究開発活動は、企業、産業や社会の課題をIoT/Mobility、AIに関連する先端テクノロジーで解決することを目指し、既存サービスの付加価値向上と新規サービスの研究開発を目的とした活動となります。 なお、当社の事業はクラウドソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメントごとの記載は省略しております。 当事業年度における当社の研究開発費の総額は31,794千円であります。 当事業年度における当社の研究開発活動は、以下のとおりであります。(1)リモートコミュニケーションの活用技術の研究 リモートワークを前提とした働き方への対応を含めたDX支援への需要が増加する中、その社会的ニーズにアジリティ高く応えることを目的とし、リモートコミュニケーション基盤機能拡充に関する技術研究をしています。具体的にはセンサ技術、AR/VRを用いた遠隔保守・メンテナンスサポートの実現やAIによる画像分析・映像分析技術を用いたビデオコミュニケーションにおけるプライバシー保護、顧客体験向上を目的とした応用研究をしております。直近では、生体情報としてプライバシー保護の必要性が認識されている人間の声を、各種音声変換AIを用いてリアルタイムで別の音声に変換する研究開発に注力しています。リモートコミュニケーションを活用したDX支援分野においてより付加価値の高いソリューションへとつなげていく取り組みになります。 (2)AI、ORを用いたプランニング/オペレーションを自動化/省力化する技術の研究 従来職人的(属人的)とされてきた業務を強化学習、OR(Operations Research)(注1)等を用い、自動化、あるいは劇的な省力化の実現を目指す研究をしています。これまでに、車両や貨物船による輸配送計画の最適化、プロジェクトへのアサイン案作成の自動化、製造業における業務計画作成の自動化に関する研究を行ってきました。なお、大手自動車メーカーと新機種開発時のテストスケジュール作成に関する共同研究を行っており、数週間から1カ月かかっていたスケジュール作成について数時間で同等レベルの結果を得る等、実証実験に成功しております。直近では主に、強化学習やシミュレーション技術を意思決定に活用するための研究等を進めております。 (注)1. OR(Operations Research):アルゴリズム等により、課題に対する最適解を数学的・統計的に求める手法
FY2023|927 文字
6【研究開発活動】 当社の研究開発活動は、企業、産業や社会の課題をIoT/Mobility、AIに関連する先端テクノロジーで解決することを目指し、既存サービスの付加価値向上と新規サービスの研究開発を目的とした活動となります。 なお、当社の事業はクラウドソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメントごとの記載は省略しております。 当事業年度における当社の研究開発費の総額は29,471千円であります。 当事業年度における当社の研究開発活動は、以下のとおりであります。(1)リモートコミュニケーションの活用技術の研究 ニューノーマルなワークスタイルへの対応を含めたDX支援への需要が増加する中、その社会的ニーズにアジリティ高く応えることを目的とし、リモートコミュニケーション基盤機能拡充に関する技術研究をしています。具体的にはセンサ技術、AR/VRを用いた遠隔保守・メンテナンスサポートの実現やAIによる画像分析・映像分析技術を用いたビデオコミュニケーションにおけるプライバシー保護、顧客体験向上を目的とした応用研究をしております。リモートコミュニケーションを活用したDX支援分野においてより付加価値の高いソリューションへとつなげていく取り組みになります。 (2)AI、ORを用いたプランニング/オペレーションを自動化/省力化する技術の研究 従来職人的(属人的)とされてきた業務を強化学習、OR(Operations Research)(注1)などを用い、自動化、あるいは劇的な省力化の実現を目指す研究をしています。直近では主に、Cariotが持つ膨大な車両の走行データを活用し、VRP(Vehicle Routing Problem)(注2)を強化学習やORの手法を用いて解決するための研究をしております。Cariotの顧客により付加価値の高いソリューションを提供していくための取り組みになります。 (注)1. OR(Operations Research):アルゴリズム等により、課題に対する最適解を数学的・統計的に求める手法2. VRP(Vehicle Routing Problem):配送車両が総経路コストを最小化するルートを考える問題
FY2022|924 文字
5【研究開発活動】 当社の研究開発活動は、企業、産業や社会の課題をIoT/Mobility、AIに関連する先端テクノロジーで解決することを目指し、既存サービスの付加価値向上と新規サービスの研究開発を目的とした活動となります。なお、当社の事業はクラウドソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメントごとの記載は省略しております。 当事業年度における当社の研究開発費の総額は33,164千円であります。 当事業年度における当社の研究開発活動は、以下のとおりであります。(1)リモートコミュニケーションの活用技術の研究 ニューノーマルなワークスタイルへの対応を含めたDX支援への需要が増加する中、その社会的ニーズにアジリティ高く応えることを目的とし、リモートコミュニケーション基盤機能拡充に関する技術研究をしています。具体的にはセンサ技術、AR/VRを用いた遠隔保守・メンテナンスサポートの実現やAIによる画像分析・映像分析技術を用いたビデオコミュニケーションにおけるプライバシー、顧客体験向上を目的とした応用研究をしております。リモートコミュニケーションを活用したDX支援分野においてより付加価値の高いソリューションへとつなげていく取り組みになります。 (2)AI、ORを用いたプランニング/オペレーションを自動化/省力化する技術の研究 従来職人的(属人的)とされてきた業務を強化学習、OR(Operations Research)(注1)などを用い、自動化、あるいは劇的な省力化の実現を目指す研究をしています。直近では主に、Cariotが持つ膨大な車両の走行データを活用し、VRP(Vehicle Routing Problem)(注2)を強化学習やORの手法を用いて解決するための研究をしております。Cariotの顧客により付加価値の高いソリューションを提供していくための取り組みになります。 (注)1. OR(Operations Research):アルゴリズム等により、課題に対する最適解を数学的・統計的に求める手法2. VRP(Vehicle Routing Problem):配送車両が総経路コストを最小化するルートを考える問題