DXビジョンは、エンジニア＋データサイエンティストで構成された実装特化のAIチームです。数学・統計・最適化に深い知見を持ち、ぶっちゃけどんなAIモデルでも開発できるのが強み。要件定義からデータ収集・特徴量設計、学習・MLOps、デプロイ、運用改善まで一気通貫で伴走します。現在は農林土木／ビジネスインテリジェンス／医療／工場自動化に注力し、点検の自動化、需要・リスク予測、工程最適化などで安全性向上・コスト削減・意思決定の高速化を実現。レガシー基幹や厳しい現場制約下でも動く堅牢なアーキテクチャを設計し、セキュリティ・可用性・監査まで実務水準で担保します。産業・現場に「使われるAI」を届けることが私たちの使命です。
DX Visionを始めた理由は、「現場で本当に使われるAI」を当たり前にするためです。多くのPoCが机上で止まり、現場制約（安全基準・可用性・運用負荷）で実装に至らない――その断絶を、私たちの数学・統計・最適化×エンジニアリングで埋めたい。農林土木・医療・製造・BIに注力し、事故リスク低減、品質安定、コスト削減、意思決定の高速化を同時に実現します。エンジニア＋データサイエンティストの混成チームが、要件定義からMLOpsまで伴走し、成果を現場価値へ変換。人の時間を、より創造的な仕事へ――それが私たちの出発点であり、挑戦です。
私たちの理念
・現場起点：机上のAIではなく、「使われるAI」。安全基準・可用性・運用負荷を最優先。
・数理×エンジニアリング：数学・統計・最適化の厳密さで、再現性と説明可能性を担保。
・人を強くするAI：置き換えではなく、判断と作業を増幅して「より創造的な仕事」へ。
・小さく速く検証：仮説→PoC→本番を短サイクルで回し、KPIで価値を証明。
・責任あるAI：プライバシー・セキュリティ・監査対応を設計段階から組み込み。
どう進めるか（6ステップ）
１.課題定義：業務指標（時間/コスト/リスク）を数値で固定
２.データ設計：取得計画・品質基準・権利処理を整理
３.モデル試作：複数手法を並走（ベースライン→改良）
４.MLOps実装：再学習・監視・アラート・権限管理を標準化
５.本番接続：既存システム/APIと安全に統合、運用手順を整備
６.効果検証：KPIで改善、成功パターンを横展開
