01
NERVA VISION
画像・映像・人物・物体を検知／認識／識別／追跡します。
AI基盤
TIGEREYEのAI基盤NERVA
TIGEREYEが開発するEnterprise AI Platform。
Neural Engine for Reasoning, Vision & Action
自社でAIサービスを作る
見る・理解する・判断する・実行する。
NERVAは、TIGEREYEが開発するEnterprise AI Platformです。
Vision AIと、LLM・RAG・Agentなどの知能系AIを統合し、認識から判断、業務実行までを一つの基盤で提供します。
見る・考える・動くを、ひとつの基盤で
NERVAは、見る（NERVA VISION）と、考える・動く（NERVA MIND）を、ひとつの基盤でつなげています。
映像を見る力と、考えて動く力が同じ基盤の上にあるので、見た結果を理解し、判断し、業務の実行までつなげられます。
02
NERVA MIND
知識を検索し、理解し、推論・記憶・計画します。
共通基盤が受け持つ4つのこと
モデルの管理と実行、外部とのつなぎ、運用を、ひとつの基盤が受け持ちます。
クラウドにすべての映像やデータを送るのではなく、お客様の環境に合わせて置き場所を選べます。医療・製造の要件（オフライン・院内／工場内）にも対応します。
共通基盤の4つの働き。MODEL（AIのモデルを管理し、動かす）、ACCESS（外からAIを使う入口を用意する）、CONNECT（いまのシステムやデータとつなぐ）、OPERATE（安全に、見える形で運用する）。その下に、動かせる場所（Cloud・Private Cloud・On-premise・Local AI・Hybrid）。
MODEL
AIのモデルを管理し、動かす
ACCESS
外からAIを使う入口を用意する
CONNECT
いまのシステムやデータとつなぐ
OPERATE
安全に、見える形で運用する
動かせる場所
お客様の環境に合わせて選べます
Trinity Eye
対話のための、TIGEREYEの独自技術です。
役割を分けた3つの働き（Stage・Talk・Judge）と、スコアリングの仕組みTrinity Scoringが協調します。
LLMを単に使うのではなく、対話を評価し、流れを整えて、目的の達成に向けてAIの応答を動的に制御します。
- Stage
会話フローをリアルタイムで調整し、シナリオを最適化します。
目的に応じて、対話の進行を自動で制御します。営業のトーク、重要事項の説明、面接など、決まった流れのある会話は、始まりから締めくくりまでの段階（ステージ）ごとに設定できます。
例：オープニング → ニーズの確認 → 商品の提案 → 質問への対応 → 購入の提案 → クロージング- Talk
会話を生成し、ユーザーのリクエストに応じます。
LLMで会話文を生成する、対話の話し手です。JudgeとStageが決めた次のステップと流れに沿って、その場に合った言葉を返します。
- Judge
対話の判断を担う、TIGEREYEが独自に開発するAIモデルです。
回答の正誤を判定するだけでなく、「この行動は目標に沿っているか」「実行すると次に何が起こるか」「リスクを考えて実行すべきか」までを評価し、次のステップを判断します。
- Trinity Scoring
独自のスコアリングの仕組みです。
3つの働きと連携し、生成AIの制御を最適化します。カメラで表情を読み取り、理解度・関心度・感情の前向きさをスコアにします。
そのスコアに合わせてプロンプトを調整し、LLMの出力を整えます。
特許
TIGEREYEのAIを支える技術は、特許として取得・出願しています。
01
特許取得（特許第7296538）
歩容認証技術
人の歩き方や動きに着目して、映像から特徴や違いを取り出し、個人を見分ける技術です。顔が映らない距離からでも見分けられ、速さと認識の高さが特長です。
リアルタイムで見分けられるので、セキュリティや入退室の管理などで、すばやく正確に人を確かめられます。
02
特許出願（特願2025-035944）
対話状況適応型AIアバター／チャットボット
ユーザーの対話の状況に合わせて、意思を持って最適な応答を返す技術です。カメラで表情を読み取り、理解度・関心度・感情の前向きさをスコアにします。対話の流れから、いまの段階を判定し、スコアに合わせてプロンプトを調整して、LLMの出力を整えます。
営業、カスタマーサポート、教育、ヘルスケア、ロボットとの対話などに使えます。Trinity Eyeは、この技術がもとになっています。
03
共同特許出願（特願2025-180014）
OFFICE AGENTIC AI
AIがAIを評価し、選び、学ぶ仕組みです。オフィス空間の行動変容と知的生産性の向上を目的に、共同で出願しました。人がルールを決めなくても、AI自身が、最も成果を出せる組み合わせを状況に応じて選びます。
対話（Talk）・評価（Judge）・選択（Match）の3つの層が連携し、AIの出力を8つの指標で評価して、最適なエージェントの組み合わせを選びます。「評価・選択・実行・学習」をくり返すので、使うほど精度と効率が上がります。
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。