私たちについて

Science Team
HOCIT Group

あちこちに刺激が落ちている

大学教授研究チーム、LCFI研究者、ACM、AAAI、IEEE、JST、AMED、理化学研究所、JAXA宇宙航空研究開発機構、NICT-情報通信研究機構等、ハーバード大学、オックスフォード大学、ケンブリッジ大学、中国科学院、トヨタ自動車株式会社、NTT、NTTDATA等研究チーム成員

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科学

STEM 科学技術

ストーリー

HOCの意味はHarvard大学、Oxford大学、Cambridge 大学です。HOCインテリジェントテクノロジー株式会社のScience Teamの要員の出身大學はHarvard大学、Oxford大学、Cambridge 大学等一流大学。一流大学で築き上げられてきた技術とノウハウを活かして知と美と技を探求する研究チーム、まさにに科学技術と人間とがより良く結びついた「人間的な科学技術」の探求です。新たな高度技術の開発とともに、新しい技術と人間・社会との関わりを含めた総合的な研究を行うこと。

Founded and led by Silicon Valley veteran entrepreneur Tom (GuoLong), AI is managed by a proven, world-class executive team and board of directors, who are 100 percent committed to the success of our customers and the ethical application of AI.

当社の強み
1. 優秀な先端技術エンジニア

2. 柔軟な対応
3. 高精度な先端技術の提供

アピールポイント

技術力

Oxford大学、ハーバード大学、ケンブリッジ大学，東京大学等でAIを研究・開発していたメンバーが中心となり立ち上げた経緯から、先端技術に関する専門的知識を持つエンジニアが多数在籍しています。また、情報系だけでなく機械や数学といった異なるバックグラウンドを持ったメンバーが開発を行なっています。それぞれのメンバーがOxford大学、ハーバード大学、ケンブリッジ大学、東京大学や京都大学などでの研究で培ってきた専門的な知識や経験を活用して、より精度の高いサービスの開発に取り組んでいます。
科学技術研究専門サービス　情報科学領域、バイオサイエンス領域、materialサイエンス領域
▼柔軟な対応
業務の自動化が進んでいない現場で、先端技術を活用し無駄を省いたり、安心安全な仕組みをつくる、そんな職場を作るために私たちは仕事に取り組んでいます。
私たち先端技術サービスの導入が進んでいる例は建設業界、製造業、食品工場からアパレル、人材業界まで様々です。
先端技術開発は、クラウドを用いた弊社開発のHOCITにより、導入後も継続的な改善が可能です。また、初期コストや組み替えコストの削減を行えるので従来の先端技術サービスより安価に、中規模事業者でも活用できるという強みがあります。
▼高精度な先端技術の提供
HOCITでは先端技術の学術的研究を行っており、先端技術のアルゴリズムを理解した上で、最先端の先端技術モデルを実装しているため、高精度な先端技術導入が可能となります。HOCITではそういった最先端のデジタル技術にふれ、キャリアを積み重ねることができます。

事業実績

AIを活用することで、人はより人らしく、自由に生きていけると私たちは考えます。 AIやリモートセンシング技術を最大限活用したOMO技術の高度化介護・医療分野のデジタル人材育成 AI· ビッグデータを利用したサービス拡充 AI技術開発、提供•Alの活用に1閲するコンサルティング支援．AI人材育成支援、量子クラウドコンピューティング人材育成支援新規の自社AIプロダクト開発(Saas) がミッションです。現在当社では介護／人材／金融／医療／製造・ロボットなどの分野の大企業と連携した、画俊診断／自然言語処理／統計解析技術などを活用したオープンイノペーションプロジェクト(PoC :概念実証）を多数取り組んでおり、これらのPoCを通して得られた知見や、市場を取り巻く屎揉、社会課題に対して汎用性のあるソリューションを提供できる自仕プロダクトの開発を行なっていますつこのポジションでは国内外出身の機械学習／ソフトウェアエンジニアメンバーの能力を最大限引き出しながら、主に新規プロダクトの開発マネジメントにコミットして頂きます
(1)自社製品の開発や販売
AIチャットボットは、顧客ニーズに継続的に対応し、高機能低価格を維持、多くの販売実紹を有しています。豊富なエンジニアと技術力を評価いただき、OEM製品の開発や共同での関連製品の開発などの要望を顧客から頂くなど、ポテンシャルの高い製品となっています。
(2) 受託開発
お客様からの依頼に応じて、WEBやアプリ開発・運用等を行っています。当社の歴史は長いため大手企業と長いお付き合い（直接取引）があります。これによりお客様から見れば安心して任せられるのと同時に、当社では技術ノウハウを蓄積し、最新技術へ積極的に取り組むことができています。この好循環が既存のお客様に満足頂け、また新規のお客様への受注に繋がっていきます。
また、企画から保守運用まで一貫して対応するのも当社の特徴です。これによりお客様とスピード感を持った質の高い対応が可能となっています。
(3) ラボ型オフショア開発
中国にGroup会社を設立しています。オフショアと言いますが、当社で受けた案件の開発部分を中国拠点に依頼するようなオフショア開発ではありません。お客様が中国拠点と直接関わり、案件進行先端技術開発は、クラウドを用いた弊社開発のHOCITにより、継続的な改善が可能です。また、初期コストや組み替えコストの削減を行えるので従来の先端技術サービスより安価に、中規模事業者でも活用できるという強みがあります。
▼高精度な先端技術の提供
HOCITでは先端技術の学術的研究を行っており、先端技術のアルゴリズムを理解した上で、最先端の先端技術モデルを実装しているため、麻精度な先端技術導入が可能となります。HOCITではそういった最先端のデジタル技術にふれ、キャリアを稜み重ねることができます。製品としてのAIについて考える～先端技術を扱うセールス／事業開発
-- 産業分野でのAIソリューション
産業分野では、生産ラインにおける廃棄を最小限に減らすため、欠陥を直ちに検知し、改善することが求められます。AIソリューションを導入することで、原因の特定を早くし、欠陥を最小限にとどめるための対応を可能にしています。すでに、ホットスポット検知や、建物のメンテナンスなどの事例があります。
---AIベースの画像・動画解析
大規模商業施設など、人が多い場所に置いて、来客数や顧客の行動を細かく観察し、データを取るのは難しいことです。提供する画像・動画解析技術を使うことで、細かな人間の行動を検知し、来客数や未来の訪問者数の予測を行うことができます。この技術を応用することで、設備監視、侵入検知、不具合検知など、幅広い応用の可能性があります。
―臨床研究・診断・治療支援AIソリューション
ヘルスケアにまつわる分野は、創業当初から関わってきた得意分野です。ハカルスが得意な「少最データから」分析が可能な技術を用いて、血圧、心拍数、活動レベルから、脳のC TやMRIに及ぶデータを活用し、診断の支援に役立てることができます。現在、大手の国際的製薬会社と共同での実証実験のプロジェクトを進めています。
―組み込み•FPGA低消費電力AI ソリューション
AIソリューションの特徴は、低コンピューティングリソース・低消費電力でも作動が可能なことです。この特徴から、FPGA チップを使用して、カメラ、ルータ、産業機器などのデバイスに簡単に組み込むための開発を進めています。また、組み込み機器への尊入も進めており、現在はルータの製造企業との共同開発を行っています。
ヒューマンセンシング・画像認識分野におけるアカデミアの最先端技術を社会実装し、新たな働き方・ビジネスをデジタルで再定義するアルゴリズムライセンス事業
Deep Learning の知見を活用し、ヒトが関わる様々なリアル産業のビジネスシーンをデジタル定量化することで、「複雑・非効率．非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。
・医療・ヘルスケア領域での新規事業開発、及ぴ、支援
・医療データや（自社製も含めた）ウェアラブルデバイスのデータを活用した新規ビジネスの開発
・医療・介護関連施設、医療関連メーカの経営評価、マーケティング分析
・医療ヘルスケアプロダクトの設計、開発、検証
・ハーバード等、国内•海外の有名大学や研究機関との共同研究のマネジメント
・ヘルスケアデータを活用した政策提言
--RPA 事業部
RPA を主軸に、AI、OCR、クラウドなどの最新ソリューションと組み合わせた業務効率化の提案
～プロジェクト推進のマネージメントなど、大手企業様のRPA 導入に関するすべてのフェーズを担当。・業務ヒアリング（心•IS、To-BE業務フロー）、要件定義、設計、開発・顧客対応、ミーティング資料作成／ファシリテーション•最新技術の習得、チームメンバーヘの情報共有入札案件などチームでの提案帯作成や主要RPA ·AI· OCR ツールの技術習得・資格取得、マーケティングのためのHP運営など、弊社RPA事業部の発展に向けてチームに貢献します。AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現します。

21世紀はライフサイエンスの時代と言われています。高齢化、ストレスなどにより増えた癌、脳疾病、アレルギーといった病気の解明。地球環境保全の観点からも、バイオエネルギーの開発、化学物質に依存しない生物農薬、安全な食品の開発などが課題になっています。このような背景のもと、応用生物学域ではこれらの課題を解決できる知識、技能、判断力を備えた高度技術者・研究者ScienceTeam
今日、汎用の身近な物質や材料から最先端科学を支える物質や材料、エネルギーの生産・貯蔵・輸送を担う物質や材料、環境に優しい物質や材料、さらには生体分子など生命とつながりをもつ物質や材料の革新が、物質科学、材料科学さらには生命科学の発展に必要不可欠なものとなっています。そして、それらの科学領域が相互に結びついて、私たちの社会生活を支えるナノテクノロジー、インフォメーションテクノロジー、バイオテクノロジー、環境テクノロジーが発展しています。このような背景の下、本学域では、先端の科学技術や物質・材料について広い視野をもち、次世代の物質・材料の探究・開発ScienceTeam
工学は、数学や物理学、化学、生物学などの基礎理論や自然原理の理解をもとに、社会に役立つ事物や安全で快適な環境を設計し構築することを目的とする学問です。グローバル化と都市化が進み、資源やエネルギーの問題、地球温暖化、超高齢化社会などの課題が顕在化しています。工学はこれらの課題解決のためにその重要性を増しています。社会に役立つ事物や安全で快適な環境を企画・設計するためには、課題を発見し目的を明確にする必要があります。要求されている事項を理解せずには前に進めません。実際に事物や環境を構築するには、どんな方法が使えるかを知ることや、原理的な限界を理解しておくことが重要です。さらにその方法が最善のものか、むやみに複雑化していない自然な方策であるかという問いかけを自らに課さなければなりません。そのためには様々なことを学び理解し、その知識を駆使して総合的に判断する能力を身につけなければなりません。設計工学域では事物や環境を構築するための具体的な手法を修得し、有用さや安全性、快適さの視点で総合的な判断ができる技能をもつ高度専門技術者ScienceTeam
世界的に活躍するデザイナーが指導する研究ユニットでの連携プロジェクトなど、段階的により大きな異分野混合チームワークを経験させることで、国際的に活躍できるトータルなデザイン能力（デザイン、ビジネス、テクノロジー、キュレーションの専門的知識を融合することで新しい価値を創造する能力）デザイン科学ScienceTeam
国際的な競争力のある建築家、建築技術者、都市プランナー、修復建築家等の高度な都市・建築専門家ScienceTeam
現在繊維は、衣料分野はもとより、医療、繊維複合材料として建築、航空機さらに環境に配慮した材料など、広範囲な産業分野で使われています。繊維学域では、繊維に関係する産業分野での応用展開および新規開拓に関する教育・研究を進める繊維学域ScienceTeam

TEAM SCIENCE

NEDOと共同研究Team Scientists　

　藻類による二酸化炭素固定とバイオマス燃料生産

地球温暖化の原因とされる二酸化炭素（CO2）は、海中の海藻や海洋生物によっても吸収されている。

陸上の森林などによって吸収される炭素を「グリーンカーボン」と呼ぶが、海洋の生態系に取り込まれた炭素は、2009年の国連環境計画（UNEP）の報告書で「ブルーカーボン」と命名された。

そのブルーカーボンが、いま地球温暖化防止に向けた有力なCO2の吸収源として世界的な注目を集めている。

2013年の気候変動に関する政府間パネル（IPCC）で報告された研究では、人類の活動で排出されたCO2の総量のうち、森林などに吸着されたものは12％に過ぎない。一方、海藻や海洋生物によって吸着されたCO2は31％にも達している。

海洋より陸上での吸着率が少ないのは、森林は火災にあったり、枯れて微生物に分解されたりすると、吸収したはずのCO2が大気中に戻ってしまうからだ。一方海洋では火災がなく、枯れた藻類は大気から遮断された海底に堆積するので分解されにくい。すると、場合によっては、数千年単位で炭素を含んだ有機物のまま貯蔵され続けるからだと言われている。

海洋でも陸上でも吸着されなかった残りの57％のCO2が大気中に留まり、温室効果の原因となっている。そこで、海洋生態系によるCO2の吸収をどうにか増やせないかという試みが世界中で始まっているのだ。

中国科学院と共同研究Team Scientists　

機械学習（ML）技術を活用した新しい方法を使うと、有用な微細藻類とその機能の発見を加速させ、二酸化炭素を高価値の分子に変換することができる。中国科学院の青島バイオエネルギー・バイオプロセス技術研究所（QIBEBT、青島能源所）の研究者たち

　小さくても惑わされてはいけない。微細藻類は小さく、簡単な単細胞の微生物であるかもしれないが、様々な形を取り、それぞれが気候変動などの社会問題に対処する上で大きな影響を与えることのできる多様な働きをする。

　植物が二酸化炭素を吸収して糖を合成するのと同様に、微細藻類の代謝活動も自然の中で二酸化炭素を他の化合物に変換し、食品、燃料、医薬品の生産に役に立ってくれる。

　複数のコミュニティがカーボンニュートラルを達成する方法を模索している。そのような中で、微細藻類の機能を利用して、さまざまな化学プロセスや製造プロセスを通じて炭素排出量を削減できるかもしれない。しかし、地球には何百万もの微細藻類が生息しているため、科学者はどの種が最も効率的に炭素をリサイクルするのかまだ分かっていない。

　微細藻類の特徴と代謝活動を正確に特定しようと、多くの研究所が微細藻類の細胞培養を行い増殖させている。だが、このプロセスは時間がかかり、退屈なものである。QIBEBTのチームは、顕微ラマン分光法と呼ばれる化学分析技術とMLに基づくコンピューティングフレームワークを組み合わせて、微細藻類の研究を加速する方法を開発した。

　顕微ラマン分光法を使うと、微細藻類とその細胞内化合物は、化学構造と分子相互作用に応じて、入ってくる高強度の光を散乱させる。散乱したラマン光波は信号のスペクトルにまとめられ、それぞれのセルファクトリーの機能を明らかにし、2種類のイメージング画像が作成される。1つは色を出す分子からのもので、もう1つは他のすべての化合物からのものである。

　ほとんどの顕微ラマン分光法は2つのイメージング画像のうち1つだけを使うが、チームはラマン分光法の画像を組み合わせて微細藻類の代謝に関する詳細な情報を引き出し、9,000を超える細胞からラマンスペクトルのデータベースを構築した。

　システムはMLアルゴリズムを使用してデータからパターンを迅速に抽出し、この精度は過去に培養された微細藻類と比較して、種とその代謝活動を何と97％という精度で識別したことが確認された。

　一方、研究者たちは培養されていない微細藻類についてゲノム配列決定技術を使って戦略を補い、一度に1細胞ずつ種のDNAを分析した。高品質のシーケンスとMLの機能を活用して各微細藻類細胞の分子世界を分析し、多くのデータがシステムに入るにつれ、学習し改善することができた。

「この包括的アプローチは、培養されたものであってもされていないものであっても、単一細胞を迅速に同定して代謝プロファイリングすることができます。微細藻類セルファクトリーの採取とスクリーニングを大幅に加速してカーボンニュートラルを達成することができます」と、中国科学院研究チームは述べた。