AI技術でビジネスに革新をもたらし、 社会課題を解決する

持続可能な社会や環境を構築していくために、企業はこれまでに問題を引き起こしてきた社会経済のあり方や、ビジネスのあり方自体を変革していくことを求められています。そして、AI技術は、サステナブルイノベーションを実現するための、高いポテンシャルをもったツールであることがわかっています。 Recursiveでは、サステナビリティにおいてAIの活用が特に効果を発揮する4つの領域を定義し、注力しています。

イノベーションの
加速アイコン

イノベーションの 加速

膨大な情報量を人間やこれまでのシステムではなくAI技術を用いて処理することで、今までより、より短い時間で新しいアイデアや技術を生み出すことができます。

生産性の向上アイコン

生産性の 向上

人間が行ってきた単純な作業を置き換えることで、さまざまな産業において生産性を向上させることができます。

未来のリスクへの備えアイコン

未来のリスク への備え

これまでの蓄積されたデータから自然災害などを予測し、被害を最小限にすることにもAIは役立ちます。

より良い教育と仕事アイコン

より良い 教育と仕事

AIによる精度の高いマッチング技術は、最適なものを見極めて人々に教育や情報を届けることができるようになります。

Recursiveが考える

AI for sustainable innovation

イノベーションの加速→生産性の向上→より良い教育と仕事→未来のリスクへの備え
  • 宇宙開発
  • 新薬開発
  • 食品開発
etc...
  • 検査効率化
  • 家畜モニタリング
  • 組立ライン最適化
  • 物流ネットワーク
etc...
  • 被害状況可視化
  • チャットボット
  • 自然災害のリスク予測
etc...
  • 学習の加速
  • コンテンツ推奨
  • スキルマッチング
etc...

AI × Sustainability database

世界で注目されているAI×Sustainabilityの活用例を集約し、検索できるデータベースを整備中。

Our approach

固有のビジネス課題に、 最適なソリューションをカスタムメイド

それぞれ異なるビジネス課題には、それぞれ最適なソリューションがあります。Recursiveはコンサルテーションを重視し、目標数値やAI活用範囲などを明確にした上で、根本的な解決に向けた最適なプロセスをご提案します。

サステナビリティ 新規事業開発支援

社会課題の解決に実質的に貢献するために、これまでのビジネスを変革することや新しいビジネスやサービスを創出することなど、企業には多くの選択肢があります。専門知識豊富なコンサルタントが、企業の潜在的な要件を浮き彫りにし、事業開発の初期段階からサポートします。

株式会社ベルデザイン

ワイヤレス給電・蓄電池技術を事業展開する企業への提供しているコンサルティング案件を一部ご紹介します

プロダクト開発

さまざまな産業などで汎用できるプロダクトを開発し、企業へ提供しています。

Our ProductFindFlowのロゴ

社内外の情報検索の時間を大きく削減できる、自社専用のカスタムLLM

Our ProductBorealisのロゴ

さまざまなデータからAIを活用して生成された、高精度の気象データセット

Spin-out Productdataseedのロゴ

データの収集・分析・改善提案で、効率的なESG経営を支援するツール

Our uniqueness

厳しい基準をクリアした エンジニアによるAI開発

Recursiveの機械学習エンジニアは技術力の高さだけでなく、ビジネス的な視点も持ち合わせています。そのためビジネス課題を包括的に捉え、中長期的な解決に貢献するAIの開発が可能となります。 また、パフォーマンスが不十分な時はMLエンジニアが別のモデルを検証し改善します。オープンソース活用でなくオリジナルAIだからこそできるサポートです。

多様な社員から構成された プロフェッショナルな組織

GoogleやAppleのような有名企業の出身者から、国内外の大学で物理学やコンピュータサイエンスの博士号や修士号を取得した優秀な人材が、公平で持続可能な社会の実現に貢献したいという情熱を持って集まっています。 キャリアや国籍、性別にかかわらず、メンバー全員が公平にプロジェクトに取り組む中で、固定観念にとらわれない柔軟かつ革新的なアイデアが生まれています。

Projects Flow

コンサルテーションからメンテナンスまで、フローの一例をご紹介します。

  1. 与件の整理

    解決したい課題を理解し、どういった定量的目標を定めるべきかなど共に議論し、AIが貢献できる範囲を明確にしていきます。

  2. インパクト分析

    課題が複数ある場合、どの課題を解決することによってインパクト(売上、コスト、ESG評価)が最もでるのかなど議論します。

  3. 開発

    議論の結果、AIがなくても良いというケースも実際あります。AIはもちろん、それに付随するシステムやアプリの開発も可能です。

  4. ソリューション開発/展開

    AIを開発したら終了ではなく、そのAIモデルが最大限活きる、ソリューションとなる設計まで行うことが重要です。

  5. メンテナンス

    AIモデルの継続的チューニングはとても重要です。海外にもエンジニアがいるので、時差を気にせず保守契約を結ぶことも可能です。

Why Recursive

BOOK | 資料ダウンロード

AIのサステナビリティに関する取り組みや、AI開発のベストプラクティスに関する長年のアドバイスを1つの資料にまとめました。無料となっておりますので、ぜひご覧ください。

'AI for sustainable innovation'の表紙

技術革新を成功させるためには「サステナビリティと創発技術の理解」と「イノベーションに対応できる組織文化」という2つのポイントが重要です。 私たちの研究と業界のノウハウを結集して、これらのテーマを広く理解していただくことで、組織内でのイノベーションの取り組みを始めるきっかけにしていただきたいと考えています。


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