01
完成品をそのまま入れる
入退室・勤怠の顔認証、書類の読み取り、問い合わせ対応ほか。設定と接続が中心で、短期間で使えます。
任せられる業務
人の手がかかる毎日の対応を、AIが引き受けます
来訪者が来たら
顔認証や受付・案内をAIが担います。
書類が届いたら
AIが必要な情報を読み取り、手入力の手間を減らします。
問い合わせが来たら
AIが電話やチャットで答えます。
人は、個別の相談や判断が必要な仕事に時間を使えます。
AIを、
社会を動かす力に。
Intelligence into Action.
独自のAI技術とプロダクト、そして現場に入り込む実装力。
TIGEREYEは、AIの研究開発から社会実装までを一貫して担い、
企業と社会の新しい可能性を切り拓きます。
頼み方
頼み方は、3通りです
課題に合わせて選べます。
どれにもFDEが関わります。
02
業務をまるごとAI化する
AIが、医療・製造・オフィス・ホテルの業務を受け持ちます。FDEが業務を分析して流れを作り、いまのシステムとつないで、運用まで続けます。
03
自社でAIサービスを作る
TIGEREYEのAI基盤を提供し、お客様が自分たちのAIサービスを作れるようにします。社内システムへの組み込みや、オンプレミスでの運用にも対応します。
業務に組み込む人
業務に組み込むのは、
お客様のチームに入るエンジニアです
TIGEREYEのエンジニアがお客様のチームに入り、業務に合わせてAIを実装し、効いたかどうかを結果で確かめます。
助言だけでは終わりません。
この役割を、FDE（Forward Deployed Engineer）と呼んでいます。
TIGEREYEのAIを使って進め、足りないところは他社のAIも組み合わせます。
頼んだあとの流れ
TIGEREYEに頼むと、こう進みます
FDEがお客様のチームに入り、課題を伺うところから、業務に組み込み、広げるところまで受け持ちます。
数字は、AIを使った開発の事例と、当社想定ケースでの試算です。
いまを知る
「どんな課題があるか」から伺います。開発中のシステムがあれば、コードを約3営業日で解析し、危ないところと直す順番をレポートでお返しします（無料）。
業務に合わせて作る
FDEがAIと一緒に、設計から実装までを進めます。従来なら約6〜14ヶ月かかる規模のシステムを、約7週間で使い始めた事例があります。
品質を保って動かす
機械で見られる確認はCIに任せ、人は設計と判断に集中します。1件のレビューにかかる時間の目安は、約60分から約15分になります（当社想定ケースでの試算）。
定着させ、広げる
効いたかどうかを結果で確かめ、同じ仕組みをほかの業務へ広げます。コードが1万行から10万行に増えても、全面的な書き直しは要りません。
事例
AIを開発の流れに組み込んだ事例
AIを使った開発の事例です。
01
約1万人が使う社内のAIシステムを、
約7週間で
AIチャット、施設予約、来客管理、Google Workspace連携、認証基盤、管理ポータルを統合したイントラネットです。約30名の体制でAI駆動開発を適用し、現在も稼働しています。
- コードの規模
- 約25万行
- 開発期間
- 約7週間
- 従来の開発なら約6〜14ヶ月
- 利用者
- 約1万人
- 生産性
- 4〜8倍
- 従来の開発と比べた目安
02
3つの診療と医事をつなぐ医療システムを、
エンジニア1人で約6ヶ月で
WebRTCのビデオ診療、訪問ルート最適化、OCR、音声のAI要約を統合した医療業務システムです。エンジニア1名がアーキテクチャを設計し、実装とテストはAIエージェントが担いました。
- コードの規模
- 約19万行
- 試験を含む
- 開発期間
- 約6ヶ月
- 従来の開発なら約10ヶ月〜1年
- 自動試験
- 2800件
- 生産性
- 10倍以上
- 従来の開発と比べた目安
03
年間数万人が使うアプリと基幹連携を、
3人で約8ヶ月で
iOS／Androidアプリと管理画面（計約130画面）、API約400本をIaCでクラウドに構築し、基幹システムと閉域網で連携します。3名がアーキテクチャを設計し、実装とテストはAIエージェントが担っています。
- コードの規模
- 約43万行
- 試験を含む
- 開発期間
- 約8ヶ月
- 従来の開発なら約1年〜1年3ヶ月
- 自動試験
- 1.2万件
- 生産性
- 最大10倍
- 従来の開発と比べた目安（5〜10倍）
導入実績
オフィス、ホスピタリティ、セキュリティで、
導入を重ねています
その他の事例
工業団地の組合が進めるローカル5Gの実証に参画し、ドローンで届いた荷物を受け取るときの顔認証を担いました。
答えと選択
答えを出すのは、AI。
選ぶのは、人。
見る、考える、動く。TIGEREYEのAIが、そこまでを引き受けます。
最後に何を選ぶかは、お客様が決めます。
AIの働き
AIが、認識するだけでなく
話しかけ、理解し、対応する存在へ
見て認識し、考えて理解し、動いて対応する。映像や書類から業務システムまで、その流れを一つにつなぎます。
人
HUMAN
受付、書類の入力、問い合わせ対応。人が時間を取られている毎日の仕事から、変化は始まります。
見る
SEE
人物・物体・動き・書類を認識する。業務に必要な情報を、映像や画像から捉えます。
考える
THINK
企業の知識を検索し、状況を理解し、判断につなげる。知識・推論・記憶を業務に組み込みます。
動く
ACT
エージェントとワークフローが既存システムにつながり、AIと人が業務を完了まで進めます。
課題
課題から探す
- 受付・案内来訪者の対応に追われ、受付から手が離せない。
- 書類の入力・読み取り紙の書類を見ながら、手で入力する時間がかかる。
- 問い合わせ対応次々に届く質問への回答に、担当者の時間が取られる。
- 入退室・勤怠・本人確認入口での確認と記録に、手間がかかる。
- バックオフィスの定型業務申請・確認・転記が重なり、事務作業が膨らむ。
- 自社サービスへのAIの組み込み既存のアプリに、新しいAI機能をつなぐ作業がある。
相談の進め方
ご相談は「どんな課題があるか」から始まります
課題と望む状態から逆算して、進め方を一緒に決めます。
どんな課題があるか
例：問い合わせが多く、担当者が本来の仕事に手を回せない
どうなれば良いか
例：よくある質問にはAIが答え、担当者は込み入った相談に集中している
AIに任せるのが合っているか
一緒に確かめたうえで、3通りの頼み方から選びます
小さく始めて、数字と仕事の変化を見ながら広げていきます。
AIで解決したい課題を、まずお聞かせください
AIが、あたりまえに働く職場へ。