Bring It On.
唯一無二の「簡単・早い・楽しい」クラウドサービス・ツールを開発してきました。
これらを実現するためには、どうしても最新のIT技術や人工知能を積極的に活用することを避けて通れません。以下の仕組みは、ほぼ全て人工知能を積極的に活用することで実現できています。
また、最新技術を活用するためには、普段のリサーチが非常に重要です。そのため、日々、最新技術をキャッチアップするように心がけております。
以下の実績には医薬が多いのですが、仕組みづくりの対象は医薬に限りません。
「あったらいいな」を実現しますので、◯◯したい。◯◯で困っている。どんな小さなことでも構いませんので、お気軽にご相談ください。
I have developed one-of-a-kind cloud services and tools that are “simple, fast, and fun.”Our fundamental development philosophy is:
To achieve these goals, we must actively leverage the latest IT technologies and artificial intelligence. Nearly all of the systems listed below have been realized through the active use of artificial intelligence.
Furthermore, staying up-to-date with the latest technologies is crucial for leveraging them effectively. Therefore, I make it a point to keep abreast of the latest advancements on a daily basis.
While many of the projects listed below are in the pharmaceutical sector, our system development is not limited to that field.
We bring your “I wish this existed” ideas to life. Whether you want to do something specific or are facing a particular challenge—no matter how small—please feel free to contact us.
実績
Projects
LLMが症例（文献・他のPDF、テキスト情報）を解析し、入力、評価、QC、文献スクリーニング、医師からの問合せの回答作成など、様々な業務をアシストします。
The LLM analyzes case data (literature, other PDFs, and text information) to assist with various tasks, including data entry, evaluation, quality control, literature screening, and drafting responses to inquiries from physicians.
MedicalViewer
文献（PDF）内の症状、医薬品などに着色します。
文献の読解速度の向上、重要情報の見落とし防止、効率的な情報ピックアップを実現します。
文献の読解速度の向上、重要情報の見落とし防止、効率的な情報ピックアップを実現します。
MedicalViewer
Highlights symptoms, medications, and other relevant information within medical documents (PDFs).
It helps improve reading speed, prevents important information from being overlooked, and enables efficient information extraction.
It helps improve reading speed, prevents important information from being overlooked, and enables efficient information extraction.
MedicalRecognizer
文書内の特定情報を抽出できます。
人が文書から情報を読み取り、整理、キー入力する作業などを自動化できます。
人が文書から情報を読み取り、整理、キー入力する作業などを自動化できます。
MedicalRecognizer
Extracts specific information from documents.
Automates tasks such as reading, organizing, and manually entering information from documents.
Automates tasks such as reading, organizing, and manually entering information from documents.
文献・技術文書・症例報告・PDF・画像 …、何でも自動図化
マインドマップ、フローチャート、シーケンス図、WBSを自動図化
チャットボットなので、作図指示に加えて様々な質問が可能です。
マインドマップ、フローチャート、シーケンス図、WBSを自動図化
チャットボットなので、作図指示に加えて様々な質問が可能です。
Automatically creates diagrams from anything—literature, technical documents, case reports, PDFs, images, and more
Automatically generates mind maps, flowcharts, sequence diagrams, and WBSs
Since it’s a chatbot, you can ask various questions in addition to giving drawing instructions.
Automatically generates mind maps, flowcharts, sequence diagrams, and WBSs
Since it’s a chatbot, you can ask various questions in addition to giving drawing instructions.
臨床検査伝票・医学文献を解析し、臨床検査データを構造化して抽出
画像・PDFファイルをブラウザ画面に放り込むだけ
画像・PDFファイルをブラウザ画面に放り込むだけ
Analyzes clinical test forms and medical literature to extract and structure clinical test data
Simply drag and drop image and PDF files onto the browser screen
Simply drag and drop image and PDF files onto the browser screen
わずか １分で 通帳１冊をExcelにする AI-OCRクラウドサービス
An AI-powered OCR cloud service that converts an entire bank statement into an Excel file in just one minute
業務手順書から始めるAI導入設計サービス
「AIによる見える化 x 専門家による伴走」で関係者の認識を揃え、AI導入を成功に導きます。
「AIによる見える化 x 専門家による伴走」で関係者の認識を揃え、AI導入を成功に導きます。
AI Implementation Design Service Starting with Operational Manuals
We align stakeholders’ understanding through “AI-driven visualization and expert guidance” to ensure a successful AI implementation.
We align stakeholders’ understanding through “AI-driven visualization and expert guidance” to ensure a successful AI implementation.
AI-powered IVR (Interactive Voice Response) by Microsoft Teams & Dify
電話自動応答AIエージェントサービス
AI-powered IVR (Interactive Voice Response) by Microsoft Teams & Dify
AI-powered automated phone answering service
Case Sender
(iPhone Scan App for PV at PVnext)
(iPhone Scan App for PV at PVnext)
スマートフォンで詳細調査票を撮影・画像補正・PDF化後、送受信するクラウドサービス
Case Sender
(iPhone Scan App for PV at PVnext)
A cloud service that allows you to take photos of detailed survey forms with your smartphone, adjust the images, convert them to PDF, and then send and receive them
Case Capture
(Electric Data Capture for PV at PVnext)
(Electric Data Capture for PV at PVnext)
調査票の収集クラウドサービス
Case Capture
(Electric Data Capture for PV at PVnext)
(Electric Data Capture for PV at PVnext)
Cloud-based case form collection service
Case Reader
(固有表現抽出 for Medical Paper by Google BERT at PVnext)
(固有表現抽出 for Medical Paper by Google BERT at PVnext)
医薬論文等の医薬品名、症状名、臨床検査名、転帰などを抽出します。
京都大学のBERT日本語Pretrainedモデルを基に、日本語医学論文１万件を用いて転移学習を行い、固有表現抽出を実現しています。
京都大学のBERT日本語Pretrainedモデルを基に、日本語医学論文１万件を用いて転移学習を行い、固有表現抽出を実現しています。
Case Reader
(Named Entity Extraction for Medical Papers Using Google BERT at PVnext)
(Named Entity Extraction for Medical Papers Using Google BERT at PVnext)
Extracts drug names, symptom names, clinical test names, and outcomes from medical papers and other documents.
Based on Kyoto University’s pre-trained Japanese BERT model, we performed transfer learning using 10,000 Japanese medical papers to achieve named entity extraction.
Based on Kyoto University’s pre-trained Japanese BERT model, we performed transfer learning using 10,000 Japanese medical papers to achieve named entity extraction.
Case Clear
(E2B File Case Event Chart at PVnext)
(E2B File Case Event Chart at PVnext)
E2Bファイル（症例情報）を図式化します。
投薬時期、有害事象の発現時期、臨床検査値の推移などを同じ時間軸で図式化します。
因果関係の判定などに活躍できます。
投薬時期、有害事象の発現時期、臨床検査値の推移などを同じ時間軸で図式化します。
因果関係の判定などに活躍できます。
Case Clear
(E2B File Case Event Chart at PVnext)
(E2B File Case Event Chart at PVnext)
Visualize the timing of medication administration, the onset of adverse events, and changes in laboratory test values on a single timeline.
This is useful for determining causality and other purposes.
This is useful for determining causality and other purposes.
E2B File Viewer (at CAC)
E2Bファイル（症例情報）を当局報告様式に変換します。
E2B File Viewer
(at CAC)
As a specific use case, you can review E2B files received from partner companies using the regulatory reporting format before importing them into your company’s pharmacovigilance system.
(at CAC)
As a specific use case, you can review E2B files received from partner companies using the regulatory reporting format before importing them into your company’s pharmacovigilance system.
イラストを描くだけでLINEスタンプが作れるiPhoneアプリ「Shuttle Sticker」
このiPhoneアプリは、フレーム認識、色補正などに、最新のIT技術を活用していることもあり、競合製品がありません。５０万ユーザの皆様にご利用いただきました。
このiPhoneアプリは、フレーム認識、色補正などに、最新のIT技術を活用していることもあり、競合製品がありません。５０万ユーザの皆様にご利用いただきました。
“Shuttle Sticker” is an iPhone app that lets you create LINE stickers simply by drawing illustrations.
This iPhone app utilizes the latest IT technologies, such as frame recognition and color correction, making it truly one-of-a-kind. It has been used by 500,000 users.
This iPhone app utilizes the latest IT technologies, such as frame recognition and color correction, making it truly one-of-a-kind. It has been used by 500,000 users.
Googleの人工知能モデルBERTを活用し、マウスでクリックするだけで人工知能を作って試せる体験型サービス
京都大学のBERT日本語Pretrainedモデルを活用して実現しました。
京都大学のBERT日本語Pretrainedモデルを活用して実現しました。
“Experience AI with fromZERO,” an online learning service where you can experience and learn about AI
An interactive service that leverages Google's BERT AI model, allowing you to create and test AI simply by clicking with your mouse
This service was made possible by utilizing Kyoto University's BERT Japanese pre-trained model.
This service was made possible by utilizing Kyoto University's BERT Japanese pre-trained model.