Strengths
神戸のAI開発におけるmicomiaの強み
甲南大学との共同研究
学校法人 甲南大学 知能情報学部 知能情報学科 新田直也先生のソフトウェア設計検証研究室と共同研究を実施。AIを含むソフトウェアの設計・品質・セキュリティの学術的裏付けを、お客様のシステムに還元します。
神戸拠点・自社開発
神戸市中央区に拠点を構え、開発はすべて自社チームが担当。下請けや海外オフショアを使わず、要件定義から設計・開発・運用まで一貫対応します。神戸・兵庫・関西のお客様との対面打ち合わせも可能です。
UI/UXテストによる品質保証
AIは精度だけでなく「使いやすさ」が成果を分けます。micomiaではユーザーテストを通じた実証的なUI/UX改善を徹底し、「使われるAI」の実装に強みを持ちます。
豊富なAI実装実績
AI野球コーチ、AI植物判定、AI日本語学習など、画像認識から生成AIまで多様なAI機能の実装実績があります。ご相談段階で類似事例をご紹介可能です。
Challenges
AI開発でよくある課題と解決アプローチ
精度だけを追い求めて使われなくなる
AIモデルの精度を追求しても、UIが複雑だったり使い勝手が悪かったりするとユーザーに使ってもらえません。micomiaではAIの技術的完成度とユーザー体験の両立を最優先します。
クラウドAPIに依存しすぎてコストが膨らむ
OpenAIなどのクラウドAPIは便利ですが、運用規模が大きくなるとランニングコストが課題になります。機密性の高い用途ではオフライン動作可能なAIモデルの実装も検討し、用途に合わせた最適な構成をご提案します。
AIが誤った情報を生成してしまう（ハルシネーション）
生成AIの活用では、もっともらしい誤情報を返す問題が避けられません。RAG（検索拡張生成）による根拠データ参照や、人間による確認プロセスを組み合わせた信頼性の高い設計をお届けします。
設計・セキュリティの学術的裏付けがない
AIを組み込んだシステムは複雑化しやすく、設計品質とセキュリティの担保が難しくなります。甲南大学との共同研究で培う設計検証・セキュリティ検証の知見を実装に反映します。
Works
関連するAI開発実績
AI野球コーチアプリ NEOLAB AI
ピッチングトレーニングのAI野球コーチアプリ NEOLAB AIピッチング練習のノウハウを、知りたいときに必要な分だけ受け取れるAIアプリ「NEOLAB AI」を開発しました。一般の方でもNEOLABのピッチングノウハウにアクセスできる課金機能とアプリ管理画面のユーザー設定から個別に課金を有効にできる機能を搭載。NEOLABに通われていない方でもトレーニングサポートを提供可能としています。NEOLABで培ったピッチングノウハウをアプリにブランドカラーを活かした質問しやすいUIを設計することでNEOLABブランドによる体験価値を向上させています。スタイリッシュなUIで回答の信頼性と使いやすさを両立しています。アプリ内ではその他自社サービスも掲載し、アプリを中心としたサービス提供が可能な設計となっています。プロダクト情報クライアント：株式会社NEOLAB 様iOSはこちらiOSのみで配信中クレジットプロジェクトマネージャー：畑井UI/UX 設計：畑井、山際開発：迫田品質保証：赤井
園芸サポートアプリ グリラボ
園芸に興味はあるものの、「何をすればいいかわからない」「続かない」といった課題を持つ初心者の方は多く存在します。こうした背景のもと開発されたのが、初心者向け園芸サポートアプリ「グリラボ」です。本プロジェクトでは、継続できる体験設計AIによるサポートゲーム性によるモチベーション維持を軸に、従来の園芸アプリとは異なるアプローチでプロダクト設計を行いました。プロジェクト概要プロダクト名：グリラボカテゴリ：園芸サポートアプリ対象ユーザー：園芸初心者対応プラットフォーム：iOS / Android開発内容：UI/UX設計、AI機能設計、機能開発、改善運用UI・機能紹介トップ画面ユーザーが最初に触れる画面として、以下を重視しました。必要な情報が一目でわかる構造次にやるべき行動が明確視覚的に楽しいデザイン「迷わない導線設計」により、初回利用時の離脱を防止しています。カレンダー機能植物の記録や作業履歴を可視化する機能です。日別の作業履歴を確認可能継続状況を可視化記録を習慣化する設計「続ける理由」を作る重要な機能となっています。AI相談機能初心者の最大の障壁である「わからない」を解消する機能です。植物の状態に応じたアドバイス初心者でも理解できる言葉での説明次にやるべき行動を提示検索ではなく「相談できる体験」を実現しました。マイガーデン育成している植物を管理する画面です。画像重視の直感的なレイアウト操作のシンプル化行動導線の最適化「使いやすさ」と「迷わなさ」を両立しています。実際にmicomiaではグリラボを活用して社内で植物をレモンとサンセベリアを育てています。＊旧画面デザインです。現在は自分の植物という名称で提供されています。特徴的な機能1. AIによる園芸サポートユーザーの状況に応じた具体的なアドバイスを提供し、初心者でも安心して育成できる環境を構築。2. スタンプラリーによる継続促進ゲーム性を取り入れることで、日々の記録を楽しい体験へ変換。3. 価格ガイド機能剪定や庭作業の相場を可視化し、外注への心理的ハードルを低減。業者に問い合わせる前にグリラボが相場を教えてくれます。成果本プロジェクトにより、以下の価値を実現しました。初心者でも始めやすいUXの実現継続率向上につながる設計AIによる体験価値の向上園芸のハードルを下げるプロダクト化単なる「機能提供」ではなく、「続けられる体験」を設計した点が特徴です。開発のポイント（micomiaの強み）本プロジェクトでは、単なる実装ではなく以下を重視しました。UI/UXを起点とした設計実際のユーザー体験を前提とした改善AIを組み込んだ新しい体験設計「使われるアプリをつくる」という思想を体現したプロジェクトとなっています。まとめグリラボは、「初心者でも続けられる園芸体験」をテーマに設計されたアプリです。UI・AI・体験設計を組み合わせることで、従来の園芸アプリにはなかった価値を実現しました。今後も継続的な改善を通じて、より多くのユーザーにとって価値のあるプロダクトへ進化させていきます。プロダクト情報クライアント：有限会社関戸園芸 様iOSはこちらAndroidはこちらクレジットプロジェクトマネージャー：井上UI/UX 設計：岡田開発：松本、宮城、佐久間品質保証：岡田
日本語学習アプリ ゲンゴー
建設現場で働く外国人労働者の方が仕事で使う日本語を効率的に学ぶことができる日本語学習アプリです。学習動画から資格試験対策の問題集、建設現場に特化した4択問題、AI対話サポート機能など職場から帰宅後の学習までをトータルサポートします。日本語学習アプリ ゲンゴー建設現場で働く技能実習生に向けた日本語学習アプリ「ゲンゴー」を開発しました。技能実習生に多いベトナム人やインドネシア人の利用を想定し、日本語・英語に加えてベトナム語、インドネシア語にも対応しています。毎日使う学習アプリにありがちな機能過多や複雑な操作を避け、不要な機能を削減したシンプルなUI/UXを採用しました。使いたい機能へすぐにアクセスできる導線を整えることで、学習を無理なく継続できる環境を実現しています。毎日使いたくなるシンプルでわかりやすいUI毎日使うアプリだからこそ無駄な機能やデザインを徹底的に排除し、飽きないようにデザインしました。使いたい機能にすぐにアクセスできるUIは日々の学習の邪魔をせず、継続的なアプリの利用を促進します。ゲンゴーでは700問以上の豊富な問題数を揃えながら、スタイリッシュなUIによりユーザーに対して学習の面倒さを与えません。正解したくなるクイズ機能で学習をさらに促進リズミカルに正解を繰り返したくなるUXを実現しました。正解には日本式の「はなまる」を採用することで日本語を日本の学校で勉強しているような雰囲気を再現しています。不正解でも答えを即時表示することで面倒になりがちな復習をその場でできるようにしました。学習者の学習パターンと理想の学習を融合したUXを実現しています。プロダクト情報クライアント：個人様Androidはこちら現在はAndroidのみで配信中クレジットプロジェクトマネージャー：畑井UI/UX 設計：畑井、山際開発：畑井品質保証：岡田
FAQ
よくある質問
Q. 神戸以外の企業でも対応できますか？
A. はい、全国対応可能です。オンライン会議を中心に、必要に応じてお客様先への訪問も行います。神戸・兵庫・関西のお客様には対面打ち合わせをより密に設定できます。
Q. AI開発の費用目安は？
A. 機能や規模により幅がありますが、AIを組み込んだシステムの最小構成で300万円〜、標準的な業務システムへのAI組み込みで500〜1,500万円程度が目安です。お見積もりは要件ヒアリング後に個別に作成いたします。
Q. オフラインで動くAIも作れますか？
A. はい、オフライン対応のAIモデル実装も可能です。機密性の高いデータを扱う業務や、通信環境の制約がある現場向けにご提案できます。
Q. 既存システムへのAI機能追加もできますか？
A. 可能です。既存システムの構成を確認した上で、AI機能の組み込み方法を複数案ご提案します。段階的な導入も可能です。
Q. 甲南大学との共同研究で、AI研究の成果も使えますか？
A. 共同研究の対象はソフトウェア設計検証・情報セキュリティ分野であり、AI研究そのものではありません。ただし、AIを組み込んだシステムの設計品質・セキュリティ検証の観点で、研究成果を実装に反映しています。