AI Service Strategy
- AI適用業務の発掘
- ユーザー・業務プロセス分析
- 技術・データの実現可能性検討
- 投資範囲と段階別ロードマップ策定
AI SERVICE ENGINEERING & BUSINESS
AIをサービスモデルとして設計し、
自ら開発・運用する会社です。
KBICTはサービスモデル専門の開発会社です。AIサービスの企画、データ・モデル設計、PoC・MVP開発、クラウドプラットフォーム構築、そして運用までを自社で行います。
以下のポートフォリオは計画ではありません。現在運用中のサービスです — ぜひ開いてお試しください。
Strategy to Operation
企画から運用まで
AI · Data · Cloud
統合技術力
Live Services
自社で開発・運用するサービス
// FROM AI IDEA TO AI BUSINESS
AI技術とビジネスの間のギャップをつなぎます。
多くのAIプロジェクトは技術検証の段階で止まってしまいます。KBICTは、お客様の業務課題、ユーザー、 データ、システム環境、事業性を一体的に分析し、AI技術を実際に導入・運用できるサービス構造へ転換します。 そして提案で終わることはありません — サービスを自ら作り、運用します。
AI Product Engineering
- PoC・MVP開発
- Web・モバイル・Windows・Embedded連携
- 既存業務システム・外部システム統合
- オンプレミス型・サブスクリプション型の製品設計
AI Platform & Operations
- AIモデル・データ・API統合
- MLOps・LLMOps適用
- モニタリング・ログ・品質管理
- クラウド・閉域網の運用構造設計
AI Business Enablement
- サービスパッケージング
- 料金プラン・導入モデル設計
- ホワイトラベル・ライセンスモデル
- 運用・保守サービスへの転換
// AI BUSINESS LIFECYCLE
アイデアから運用まで、一つのAIサービスライフサイクル
技術リストの前に、KBICTがAIサービスを遂行する方法をご紹介します。
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01
DISCOVER — 機会発掘
- 現行業務と課題の分析
- AI適用候補の選定
- データ可用性の確認
- 期待効果とリスク分析
成果物AI適用課題定義書 · 実現可能性分析 · 推進ロードマップ
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02
DESIGN — サービス設計
- ユーザーシナリオ
- データ・モデル・システムアーキテクチャ
- セキュリティ・運用ポリシー
- PoC・MVP範囲の定義
成果物サービスモデル · UXフロー · 技術アーキテクチャ · 検証計画
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03
BUILD — 製品実装
- AIモデル・アプリケーション開発
- データパイプライン構築
- API・既存システム連携
- テスト・セキュリティ・品質検証
成果物PoC · MVP · 商用プラットフォーム · API · 運用ドキュメント
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04
SCALE — 運用と事業化
- クラウド・オンプレミス展開
- モデル・サービスモニタリング
- ユーザーフィードバックに基づく改善
- サブスクリプション・ライセンス・運用サービスへの転換
成果物運用体制 · 品質指標 · 改善ロードマップ · サービス商品化
// AI SERVICES
AIサービスモデルと実装力
戦略コンサルティングだけ、モデル開発だけで終わることはありません。 業務・データ・アプリケーション・インフラを統合し、実際に使えるAIサービスを構築します。
SERVICE 01
AI Service Strategy & Consulting
- AI適用課題の発掘
- 業務・要件分析
- データ・技術の実現可能性検討
- ROIと段階別投資計画
- AIガバナンスと運用ポリシー
- SWファンクションポイント・事業規模算定支援
SERVICE 02
Generative AI & Agentic AI
- 企業・機関専用ナレッジ検索
- RAGベースの文書Q&A
- 業務自動化AIエージェント
- 報告書・提案書・点検結果の自動生成
- 文書分類・要約・情報抽出
- Human-in-the-loop承認プロセス
SERVICE 03
Vision AI · Edge AI · Drone AI
- 物体検出・分類・追跡
- 火災・安全・異常状況の検知
- ドローン映像・センサーデータ分析
- リアルタイム映像ストリーム処理
- エッジデバイスでのAI推論
- 学習データ構築・精製・検証
SERVICE 04
Data · Integration · GeoAI
- データ収集・精製・変換
- APIゲートウェイ・システム連携
- メッセージ・プロトコル分析
- リアルタイムイベントデータ処理
- GIS・空間情報・地図可視化
- データ標準化・品質管理
SERVICE 05
AI Quality · Security Engineering
- ソースコード品質分析
- SAST · DAST · SCA
- オープンソース脆弱性・ライセンス管理
- SBOM生成・管理
- テスト自動化
- AIモデル・プロンプト・応答の品質評価
- 監査追跡・品質ダッシュボード
SERVICE 06
Cloud Native · MLOps · LLMOps
- サーバーレス・コンテナプラットフォーム
- モデルデプロイ・バージョン管理
- プロンプト・評価データ管理
- ログ・メトリクス・トレーシング
- CI/CD・DevSecOps
- クラウド・オンプレミス・閉域網デプロイ
- バックアップ・災害復旧(DR)・運用体制設計
// LIVE SERVICES
私たちが作り、今も運用しています。
戦略から構築、運用まで — これらのサービスがその証明です。すべて運用中です。ぜひ開いてお試しください。
KRAG-LLM
ローカルLLM + RAGナレッジQ&A
保有ドキュメントに質問すると、処理過程がリアルタイムログで表示され、回答とともに根拠ドキュメントを提示します。
- 外部APIなしのローカルLLM推論
- 保有ドキュメントへのRAGグラウンディング
- リアルタイム処理ログ
- 根拠ドキュメント付きの回答
K-UCAP
無人システム標準適合性評価プラットフォーム
STANAG/MND 4586ベースの無人システムメッセージを模擬・送受信・分析・可視化し、相互運用性と標準適合性を評価するWeb基盤プラットフォームです。
- 標準メッセージモデル管理
- メッセージ生成・送受信模擬
- シナリオベース試験
- プロトコル・フィールド分析
- エラー・適合性判定
- 試験結果と証跡管理
ログイン後に利用可能
KGENAIDATA
合成データ品質検証プラットフォーム
AI学習用の合成データの品質を、モデルに適用する前に検証するプラットフォームです。
- 合成データ品質検証
- AI学習データの品質指標
- 検証結果レポート
- ログインして利用
ログイン後に利用可能
KQA-HUB
AI基盤SW品質管理プラットフォーム
要件、ソースコード、テスト、欠陥、品質指標、成果物を統合管理し、AIで点検と分析を自動化する品質管理ハブです。
- 要件・テストのトレーサビリティ
- 静的解析・品質指標
- 自動機能点検
- 欠陥・措置結果管理
- 品質レポート自動生成
- プロジェクト品質ダッシュボード
導入形態オンプレミス型 · SaaS型 · プロジェクト品質管理型
サービスを開く
KWEBSCM
Webセキュリティ・脆弱性点検管理プラットフォーム
Webアプリケーションとオープンソース構成要素のセキュリティ状態を点検し、脆弱性、措置計画、再点検結果を体系的に管理します。
- Webセキュリティ自動点検
- SAST · DAST · SCA連携
- OWASP基準診断
- オープンソース脆弱性・ライセンス分析
- 措置・再点検履歴
- セキュリティレポート
KAI DRONE EDU
ドローンAIデータ・学習・教育サービス
ドローン映像と飛行データを収集・精製し、物体検出と状況認識モデルの学習、シミュレーションベースの教育までつなげます。ドローンの構成(モーター・プロペラ・ペイロード)に応じた予想飛行特性シミュレーションを含みます。
- ドローンデータセット構築
- ラベリング・データ検証
- 物体検出モデル学習
- エッジ推論
- 飛行特性シミュレーション
- 教育コンテンツ管理
// INDUSTRY USE CASES
現場の課題を理解するAIサービス
公共・国防
- 閉域網・内部網でのAIナレッジ検索
- データ連携・メッセージ分析
- 無人システム相互運用性評価
- SW品質・セキュリティ証跡管理
災害・安全
- ドローン・CCTV映像分析
- 火災・危険状況の検知
- 現場写真・映像のリアルタイム共有
- 地図ベースの状況可視化
企業・SW組織
- SW品質管理の自動化
- Web・オープンソース脆弱性管理
- 社内文書RAG
- 反復業務のAIエージェント
施設・空間情報
- GIS基盤の施設管理
- 空間データ標準化
- リアルタイム位置・イベント分析
- デジタルマップ基盤の業務サービス
// TECHNOLOGY ARCHITECTURE
階層型技術アーキテクチャ
サービス構築に適用可能な技術を階層別に整理しました。 各階層は設計から運用まで、それぞれ異なる役割を担います。
Experience & Application
ユーザーが実際に触れる画面と業務アプリケーションを構成します。
ReactTypeScriptNext.js
Android · KotlinC# · .NET · WPFC++ · Qt
Java · Spring Boot
AI & Agent
モデル学習・推論とAIエージェントワークフローで、サービスの知能を実装します。
PythonPyTorchONNX RuntimeOpenCV
YOLO系モデルLLMRAGVector Search
AI Agent WorkflowPrompt EvaluationHuman-in-the-loop
Data & Integration
データの保存・加工とシステム間連携を担当します。
PostgreSQLMySQLRedisVector Database
Object StorageREST APIWebSocketgRPC
MQTTEvent-driven ArchitectureGIS · Cesium · Mapsui
Cloud & Platform
サービスがデプロイされ、運用されるインフラ・プラットフォーム環境を構成します。
Naver CloudFirebaseAWSGCP
DockerKubernetesServerlessAPI Gateway
CI/CDInfrastructure as Code
Quality · Security · Observability
サービス全過程の品質、セキュリティ、運用の可視性を確保します。
SAST · DAST · SCAOWASPSBOM · CycloneDX
SonarQubePlaywrightAutomated Testing
OpenTelemetryPrometheus · GrafanaAudit Log
// ENGAGEMENT MODEL
お客様の状況に合ったAI導入方式
STEP 1
Consulting & Discovery
AI適用課題の発掘、実現可能性検討、サービスモデル・推進計画の策定
STEP 2
PoC & MVP
核心仮説を迅速に検証し、実際のユーザーが評価できる最小機能製品を実装
STEP 3
Platform Build
お客様の環境とセキュリティポリシーを反映した専用AIプラットフォーム・業務サービスの構築
STEP 4
SaaS & Managed Service
サブスクリプション型サービス、ホワイトラベル、ライセンス、運用・モニタリング・継続改善
// CORE VALUES
核心価値
公共・国防・産業現場のセキュリティ、品質、運用の制約条件を設計段階から考慮します。
01
信頼
検証可能な結果、透明な進行状況、追跡可能な成果物で信頼を築きます。
02
丁寧さ
サービスポリシーからコード、運用ドキュメントまで、現場で実際に使える水準に仕上げます。
03
コミュニケーション
お客様の業務と制約条件を先に理解し、技術用語ではなく実行可能な代替案で説明します。
04
Agility
小さな検証から始め、学習結果を迅速に反映し、サービスと製品を段階的に拡張します。
// CONTACT
AIのアイデアを、実行可能なサービスに変えましょう。
導入したい技術が具体的でなくても構いません。 現在の業務、保有データ、解決したい課題をお聞かせいただければ、適切な検証範囲から一緒に設計します。
- 会社名
- KB-ICT Co., Ltd.
- 代表
- Kyubeom Choi
- 本社
- V729, 26F, 165 Convensia-daero, Yeonsu-gu, Incheon, Republic of Korea
(POSCO Tower Songdo) - FAX
- 0504-097-5011