はなびAI株式会社

AIを、研究から現場運用へ。
フィジカルAI向け「Robot Brain」と、
企業AI基盤「Happa AI Gateway」を開発しています。

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

【公式noteを公開しました】

フィジカルAIの未来を支える「Robot Brain」。

はなびAI株式会社が目指す未来と、チップ、プラットフォーム、モデル、モジュールをつなぐ技術構想をご紹介します。

▼記事はこちら
@HanabiAI_ https://t.co/epsMYDmOmJ

#フィジカルAI #エンボディドAI #ロボティクス

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「何が写っているか」の、その先へ。

位置を見つける物体検出。領域を捉えるセマンティックセグメンテーション。

HajiBox 100は、画像分類を含むこれらの処理を現場で動かすエッジAI基盤です。
https://t.co/QpAmjHwYXJ

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Happaを社内に設置すれば、AIの処理も社内で完結する？

処理先は、接続するモデルサービスによって変わります。外部のクラウドAPIを使う場合、リクエストはそのサービスへ送られます。

導入時には、Happaの設置先とモデルの接続先をあわせてご確認ください。
https://t.co/W5aFjsXXbm

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社内AIに備品の申請方法を聞いたら、「担当部署に確認してください」。

その担当部署が分からなくて、AIに聞いたのかもしれません。

答えが見つからないときは、相談先の連絡方法と、何を伝えればよいかまで案内したい。そこまで決めておくと、利用者も次の一歩を踏み出せます。

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AIに議事録をまとめてもらうなら、「まだ決まっていないこと」も残してほしい。

たとえば、次回決めるはずの担当者が、要約では決定済みになっていたら。そのまま共有するのは困ります。

モデルを比べるときは、同じ議事録と指示で、この「未定」がどう扱われるかを見てみるのも一つの方法です。

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「この手順書、今も使っていいんだっけ？」

社内文書のAI検索を導入するなら、まずは資料の整理から。
正式な手順書と保管用の古い資料を分け、バージョンや適用日、閲覧権限も確認しておきましょう。

問い合わせの多い業務から始めると、見直す資料を絞りやすくなります。

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エージェントを更新する際は、総合スコアとあわせて、必要な確認を実行したかも評価に残しておきたいところです。検証を省いた失敗を一つのケースにして、モデルや指示を変えた後も再確認する。業務で使い続けるための評価設計として参考になります。

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

https://t.co/6kgS2AG8Fq

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

@cohere 文書処理の費用は、1ページあたりの価格と、読み取り後に残る確認・修正の両方で見たいですね。表を含む帳票なら、項目と数値の対応が保たれるかを実際の資料で確かめ、再処理まで含めて比較したいところです。

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推論基盤の選択肢が広がるほど、モデルだけでなく、実行環境ごとの互換性や運用条件を比べられることが重要になります。vLLMとTPUの連携が、オープンソース側でどう進むか注目しています。

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

We’re partnering with @inferact (the team behind @vllm_project) to make TPUs a first-class citizen for open-source AI inference.

Together, we’re delivering:
- Upstreamed open-source TPU kernels
- Native PyTorch integration via TorchTPU
+ so much more ↓

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

チームで使うAIが増えて、APIキーや利用料金の管理が担当者任せになっていませんか。

Happa AI Gatewayは、複数モデルへの接続と、チームごとの利用権限・利用枠・コスト管理をまとめる企業向けソフトウェアです。

部署をまたいだAI活用を検討中の方へ。機能と導入構成をご紹介しています。
https://t.co/zXU63FHT0A

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

文字認識（OCR）を、ローカルAIの活用候補に。

HajiBox 100の製品ページでは、OCRを含むAI機能とハードウェア構成をご紹介しています。

業務で使うAI環境を検討中の方は、こちらをご覧ください。
https://t.co/QpAmjHwYXJ

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

AIの社会実装には、モデルだけでなく、業務への組み込みと運用を担う体制が必要です。技術、実装、事業基盤を持つ3社の連携が、日本企業での導入をどう前に進めるか注目しています。

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Sakana AIは、ＳＣＳＫ株式会社および住友商事株式会社と、AI活用による日本の産業変革と社会課題解決に向けた包括業務提携を締結しました。

https://t.co/gNLcoJEVgZ

Sakana AIの技術力、ＳＣＳＫの統合・実装力、そして住友商事の事業基盤を掛け合わせ、AIの社会実装を加速させます。

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

AIを動かす場所は、クラウドだけじゃない。

文字認識も、画像理解も。
HajiBox 100で、ローカルAIという選択を。

https://t.co/QpAmjHwYXJ

※映像は機能の動作イメージです。

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

@y_sugi_it 夜間の資料処理など、即時性を求めないバッチで検討したい選択肢ですね。業務では「開始を待てる時間」と「処理が完了してほしい時刻」を分けて考えたいところです。翌朝までに終えたいジョブの場合、遅延枠と処理時間をどう見積もるのがよさそうでしょうか？

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

AIモデルを選ぶだけでなく、実行する場所と条件まで含めて考える必要があります。Arm AI Portalが、モデル・性能データ・コード例・デプロイ手順をまとめ、MCP経由でエージェントからも扱えるようにした点に注目しています。フィジカルAIでは、モデルと現場をつなぐ基盤が重要になります。

[Arm @Arm]

Allow us to introduce you to Arm AI Portal. 👋

Helping 22M+ developers and their agents build the future of agentic AI on Arm.

How?

By bringing together pre-optimized AI models, performance insights, code examples and deployment workflows in one place.

This is the path from model discovery to deployment: accelerated. https://t.co/zIOdENbfjA

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

ローカルLLMは「動くか」から「運用できるか」へ。

導入前に確認したい3点。
・扱うデータと保存・送信先
・同時利用数と応答時間
・更新や障害対応の担当者

HajiBox 100の検討も、用途の整理から。
https://t.co/Nxt5T1VMGz

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

ISL Networksと日本システム開発が、フィジカルAIの学習・シミュレーション環境構築から実機移植までの支援を発表。

注目したいのは、仮想環境と実機で評価条件をどうそろえるか。認識精度に加え、処理の遅延や想定外の状況での挙動も確かめることが、現場導入の判断材料になります。

[PR TIMESテクノロジー @PRTIMES_TECH]

産業用次世代インフラ構築のISL Networksと日本システム開発、Isaac Sim／Isaac Labを活用したフィジカルAI学習・... https://t.co/exCSd7WFUd

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

@tarantula_ds_ 以前のWeb開発の経験が、生成AIの仕事でつながったというお話、興味深いです。今回、特に役立ったのは設計・テスト・運用のどの部分でしたか？AIを組み込む際に、従来の開発経験が生きる場面を伺いたいです。

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

@News_Logi 導入率とあわせて、「どの業務で、何をもって効果ありとするか」も知りたい点です。例えば帳票入力なら、入力時間だけでなく確認・修正の手間まで比較する。小さな業務単位で効果を確かめることが、次の導入判断につながると考えます。

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

「今月のAI費用、どのプロジェクトで増えた？」

総額だけでは、利用枠を見直す判断ができません。
Happa AI Gatewayは、モデル・チーム・プロジェクト別に利用量とコストを可視化します。

https://t.co/W5aFjsXXbm

[はなびAI株式会社 @HanabiAI_]

@KPMG_JP AIガバナンスは、利用を制限するためだけではなく、現場が安心してAIを活用し続けるための運用基盤だと考えます。ルール策定に加え、利用者・モデル・コスト・稼働状況を継続的に把握できる仕組みまで設計することが重要ですね。