AI DEVELOPMENT & CONSULTING

つくって終わらない。
使われるAIを。

社外にデータを送信しない社内完結AIや高精度な予測・画像認識モデルなどの開発、課題の発見から実装・運用まで、開発者が直接伴走します。

手書き書類の読み取り
要確認 1件
品番
AB-2045
数量
1,200個要確認
納期
10月2日(金)
納品先
本社工場 第2倉庫
需要の予測
予測を更新
今日

来週の発注量商品ごとに自動で提案

問い合わせの返信案
下書き完了

納品された部品の不具合について

クレーム(品質不良)緊急度:高

北村様いつもお世話になっております。明日の生産に間に合うよう、交換品3個を本日中に発送いたします。

人が確認してから送信

代表の実績

代表 クルモフ斗務 個人の、講座・コンペティション・資格の実績です。

上位0.2%

GCI 優秀修了

上位10名/5,394名
東京大学 松尾・岩澤研究室の講座

上位0.7%

Deep Learning基礎講座 優秀修了

上位14名/2,000名以上
東京大学 松尾・岩澤研究室の講座

上位0.9%

Kaggle 銀メダル

57位/6,299名
膝MRIの異常検知AIコンペティション

上位2%

SIGNATE Student Cup 2026

9位/488名
データ分析のコンペティション

2026

E資格 取得

AIの実装力を認定する資格

2022

未踏ジュニア 採択

勉強アプリを開発、App Storeの特集記事に掲載

SERVICE

サービス

課題の整理から、AIの開発・運用まで。目的や社内の状況に合わせて、3つの形でご支援します。

DX/AX推進支援

AX=AIによる業務の変革

DXを進めたいけれど、プロジェクトを動かせる人材やAIの知識が社内にない。そんな企業の推進役として、計画づくりから進行管理まで伴走します。

こんな企業に

  • DXを進めたいが、社内に推進役がいない
  • AIを導入したいが、何から始めればよいかわからない

AIコンサルティング

業務のどこにAIが効くかを見つける

業務の流れを伺い、AIでコスト削減や売上向上ができる箇所を見つけて、ご提案します。

こんな企業に

  • AIで何ができるのか、まず知りたい
  • どの業務から手をつけるべきか迷っている

高精度AI開発

精度が求められるAIを、設計からつくる

今あるAIの精度を上げたい。つくりたいAIがあり、高い精度が必要。そんなご要望に、目的に合ったモデルの設計・開発でお応えします。

対応できる領域

時系列予測
売上・需要などの将来予測
画像認識
外観検査、書類の読み取り
LLM
文章を読み書きするAI
最適化
人員配置や計画づくり
表データ予測
顧客・取引データからの予測

STRENGTH

メラテックの3つの強み

代表が直接開発する

要件定義からモデル開発・運用まで、代表自身が担当します。お話を伺った本人が手を動かすので、ご要望が正確に伝わり、判断もスピーディーです。

機密を守るAI設計

機密の度合いに応じて、クラウドのAIを使うか、社外にデータを送信しない社内完結の構成(ローカルLLM)にするかを選んで設計します。クラウドのAIにも安全に使える契約形態があるため、扱う情報に合わせて最適な形をご提案します。

クラウドのAI

安全性に配慮した契約形態を選んで利用

社内完結のAI

社外にデータを送らない構成(ローカルLLM)

効果を見立ててから始める

どの業務に、どれくらいの効果が出そうかを金額(円)で試算してから開発に進みます。投資に見合うかどうかを確かめたうえで、始めていただけます。費用に見合う効果が見込めない場合は、開発をおすすめしないこともあります。

効果の試算の例(イメージ)売上10億円・商品の発注の場合
①品切れを減らす年間 375万円
②在庫を減らす年間 360万円
年間の効果735万円
前提と計算式を見る
対象業務
商品の発注
前提
年間の売上 10億円、粗利率 25%(売上から仕入れ値を引いた利益の割合)、普段持っている在庫 1億2,000万円
①
品切れで逃していた売上のうち、年間売上の1.5%分を取り戻せた場合10億円 × 1.5% × 粗利率25% = 375万円
②
品切れを増やさずに、在庫を15%減らせた場合。在庫が減ると、倉庫代、在庫に寝かせているお金の負担、売れ残りの値引きや廃棄も減ります(その費用を在庫金額の年20%として計算)。1億2,000万円 × 15% × 20% = 360万円

※実在のお客様の数字ではありません。実際の効果は、ご提案の際に御社のデータをもとに試算いたします。

DEMO

デモで体験する

導入後の使い方をイメージしていただくための体験版です。サンプルを選ぶと、AIが処理する流れをご覧いただけます。

※体験用に、あらかじめ用意したサンプルと結果を表示しています。サンプルに登場する社名・人名はすべて架空のものです。

DEMO A

手書き書類の読み取り

FAXや手書きの書類から必要な項目を読み取り、表に整理します。読み取りに自信がない項目は、AIが「要確認」として知らせます。

読み取り完了:8項目

要確認 1件
項目読み取り結果確信度
発注日2026年9月24日99%
発注元株式会社コハク工機98%
担当者佐藤 健97%
品番AB-204595%
品名ステンレスボルト M8×3096%
数量1,200 個要確認「1」と「7」の判別が難しい筆跡です64%
希望納期2026年10月2日(金)93%
納品先本社工場 第2倉庫91%

黄色の項目は、AIの確信度が低い箇所です。担当者が原本を確認してから確定します。

DEMO B

問い合わせメールの返信案作成

問い合わせの種類と緊急度を判定し、社内の情報をもとに返信の下書きをつくります。送信するかどうかは、人が内容を確認して決めます。

受信トレイ(サンプル)

差出人:北村 様(株式会社シラカバ商会 購買部)9:12

納品された部品の不具合について

株式会社アオサギ製作所 ご担当者様 いつもお世話になっております。シラカバ商会の北村です。 本日納品いただいた部品(注文番号 A-20931)のうち、3個に傷がありました。 明日の生産で使用する予定のため、至急ご対応いただけますでしょうか。 よろしくお願いいたします。

AIの処理

  1. 問い合わせの種類を判定 問い合わせの種類を判定中… 問い合わせの種類クレーム(品質不良)
  2. 緊急度を判定 緊急度を判定中… 緊急度高明日の生産に影響が出るおそれがあるため
  3. 参考にする社内情報を検索 参考にする社内情報を検索中… 参考にした社内情報不良品交換の対応手順(社内マニュアル)在庫情報:同型部品 在庫あり(第1倉庫)
作成完了・未送信

[ ]の箇所は、担当者が確認して入力します。自動では送信されません。

実際の導入では、御社の過去のメールやFAQをもとに返信案を作成します。社外にデータを送信しない構成も選べます。

USE CASES

AI活用例

想定事例

業界ごとに、AIで解決できることの一例をご紹介します。

※当社の取引実績ではなく、対応できる内容を示した想定事例です。効果は、ご相談内容に応じて個別に試算します。

製造

外観検査の自動化(画像による異常検知)

課題
部品メーカーの検査担当者が、製品の傷や汚れを目視で確認している。熟練者に頼っており、繁忙期には検査が生産の足かせになっている。
AIでやること
製品の画像から、傷・欠け・汚れなどの異常をAIが検出。判断が難しいものだけを人が確認する。
効果の見立て
検査にかかる時間の削減と、見逃しの防止。
進め方と期間
良品・不良品の画像で精度を検証(PoC 1〜2カ月)→ 検査工程への組み込み

小売・EC

需要予測による在庫・発注の最適化

課題
発注担当者が、過去の売上と経験をもとに毎週の発注量を決めている。欠品による売り逃しと、売れ残りによる在庫・廃棄が同時に起きている。
AIでやること
売上の履歴・季節・天候・販促などのデータから商品ごとの需要を予測し、適正な発注量を提案する。
効果の見立て
欠品の減少と、在庫金額の圧縮。
進め方と期間
過去の販売データで予測精度を検証(PoC 1〜2カ月)→ 発注業務への組み込み

不動産

物件の図面や書類の読み取りとデータ化

課題
物件の登録担当者が、紙やPDFの図面・書類から、面積や間取り、設備などを手作業で入力している。件数が多く、入力ミスの確認にも時間がかかる。
AIでやること
図面や書類から必要な項目を読み取り、登録用のデータに整理。自信の低い項目は「要確認」として人に知らせる。
効果の見立て
1件あたりの入力時間の削減と、入力ミスの防止。
進め方と期間
実際の書類サンプルで読み取り精度を検証(PoC 1〜2カ月)→ 既存システムとの連携

御社の業務でも、
効果を試算します。

どの業務に、どれくらいの効果が出そうか。まずは初回のご相談で、お困りごとを一緒に整理します。

無料で相談する
代表取締役CEO クルモフ 斗務

PROFILE

代表紹介

代表取締役CEO

クルモフ 斗務

AIは、現場で使われ続けてこそ価値があると考えております。ご相談から開発・運用まで私自身が責任を持って担当し、導入してよかったと感じていただけるAIを、お話を伺いながらつくってまいります。

  1. 2022未踏ジュニア 採択勉強アプリを開発し、App Storeの特集記事に掲載
  2. 2025GCI 優秀修了上位10名/5,394名(東京大学 松尾・岩澤研究室の講座)
  3. 2026Deep Learning基礎講座 優秀修了上位14名/2,000名以上(東京大学 松尾・岩澤研究室の講座)
  4. 2026E資格 取得
  5. 2026SIGNATE Student Cup 2026 9位参加488名
  6. 2026Kaggle RSNA 銀メダル上位57位/6,299名(膝MRIから異常を検出する医療画像AIの国際コンペティション)

社名の由来

Melatech(メラテック)は、ヘブライ語で塩を意味する「Melach」と「tech」を組み合わせた造語です。塩が素材の味を引き出し、腐敗を防ぐように、AIでお客様の事業の力を引き出し、長く支える存在でありたいと考えております。

PROCESS & PRICE

進め方と料金

まずは無料のご相談から。PoC(試作と効果の検証)で手応えを確かめてから、本開発に進みます。

  1. STEP 01

    初回相談・ヒアリング

    無料

    お困りごとや業務の流れ、データの状況を伺い、AIで解決できそうかをお話しします。

  2. STEP 02

    ご提案

    次回の打ち合わせで、効果の試算と進め方、費用をご提案します。

  3. STEP 03

    PoC(試作・効果検証)

    100万〜200万円期間 1〜2カ月

    試作したAIを実際の業務データで動かし、効果を確かめます。結果は、下の4つにまとめてお渡しします。

  4. STEP 04

    本開発・運用

    200万円〜内容に応じてお見積もり

    検証の結果をもとに本格的に開発し、導入後の運用まで伴走します。

PoCでお渡しするもの

検証が終わったあとも、御社の手元に残ります。

  • 業務とデータの現状分析対象業務の流れと、今あるデータの状態を整理し、AIを活かせる点と課題をまとめます。
  • 動く試作のAI御社のデータで実際に動く試作版です。結果を画面で確かめていただけます。
  • 効果の検証結果(金額での試算)試作で確かめた精度をもとに、年間でどれくらいの効果が見込めるかを金額でお示しします。
  • 本開発に進む場合のお見積もり本格的な導入に必要な開発の内容、期間、費用をお示しします。

本開発に進むかどうかは、これらをご覧になってからご判断いただけます。

打ち合わせの方法

対面での打ち合わせは東京都内のみ対応しています。それ以外の地域は、オンラインで対応します。

FAQ

よくある質問

このほかのご質問も、お問い合わせフォームからお気軽にどうぞ。

AIの知識がなくても相談できますか?

はい、専門知識は必要ありません。「この作業に時間がかかっている」といった業務のお困りごとから伺い、AIで解決できるかどうかを一緒に整理します。

費用はどれくらいかかりますか?

初回のご相談は無料です。PoC(試作・効果検証)は100万〜200万円、期間は1〜2カ月が目安です。PoCでは、業務とデータの現状分析、動く試作のAI、効果の検証結果(金額での試算)、本開発に進む場合のお見積もりをお渡しします。本開発・運用の費用は200万円からで、内容に応じてお見積もりします。ご提案の際に効果の試算もお出ししますので、投資に見合うかどうかを確かめてからご判断いただけます。

どのようなAIを開発できますか?

売上や需要などの将来予測(時系列予測)、外観検査や書類の読み取り(画像認識)、文章を読み書きするAI(LLM)、人員配置や計画づくり(最適化)、顧客・取引データからの予測(表データ予測)などに対応しています。

データが少ない、または紙しかない場合でも大丈夫ですか?

はい、大丈夫です。紙の書類をデータにするところから始められます。データが少ない場合も、今あるデータで何ができるか、どんなデータを集めればよいかを含めてご提案します。

機密情報の取り扱いはどうなりますか?

必要に応じて、ご相談の段階から秘密保持契約(NDA)を結びます。開発では機密の度合いに応じて、安全な契約形態のクラウドAIを使うか、社外にデータを送信しない社内完結の構成にするかを選んで設計します。

開発は誰が担当しますか?

代表のクルモフ斗務が、ご相談から要件定義、モデル開発、導入後の運用まで一貫して担当いたします。

相談だけで終わっても大丈夫ですか?

はい、問題ありません。初回のご相談は無料です。ご相談のあとに、無理にご提案やご契約をおすすめすることはありません。

対面での打ち合わせは可能ですか?

東京都内であれば、対面で伺います。それ以外の地域は、オンラインで対応します。

CONTACT

お問い合わせ

AIで何ができるかわからない段階でも、お気軽にご相談ください。お困りごとを伺い、解決の方向性を一緒に考えます。

  • 初回のご相談は無料です
  • 相談だけで終わっても問題ありません
  • オンラインで対応(東京都内は対面も可)
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