RAG、AIエージェント、需要予測、画像認識。要件定義からPoC・本番運用まで一貫して開発します。PoCは最短4週間。
結論
ArcHack株式会社は、京都市下京区（JR京都駅から徒歩約10分）に本社を置くAI開発会社です。生成AI・機械学習を組み込んだ業務システムをオーダーメイドで受託開発しています。RAG（社内文書を根拠に回答するAI）、AIエージェント、需要予測・故障予測モデル、画像認識による検査自動化、異常検知、帳票OCRによる業務自動化などを、要件定義からPoC・本番運用・保守まで一貫して担当します。PoCは最短4週間で到達し、小規模な検証から大規模システムまで規模に合わせて体制を組みます。
要件が固まっていない状態でも構いません。業務プロセスの棚卸しからAIを適用すべき領域の特定までを一緒に行い、費用対効果が見込める順に優先度をつけます。初回相談は無料です。
開発できるもの
社内マニュアル・規程・過去案件などのドキュメントを根拠として回答する、社内問い合わせAIを構築します。
複数の手順を自律的に実行するAIを開発します。問い合わせ一次対応、資料作成、データ収集などを自動化します。
需要予測、売上予測、故障予測などの機械学習モデルを開発し、ダッシュボードまで含めて業務に組み込みます。
製造ラインの品質検査自動化、在庫管理、映像からの車両・人物の検出とトラッキングに対応します。
通常パターンからの逸脱を自動で検知します。設備の予兆保全や不正利用の早期発見に使われます。
カスタマーサポート、社内問い合わせ対応の自動化。既存システムとのAPI連携も含めて構築します。
帳票OCR、定型業務の自動処理など、既存の業務フローにAIを組み込んで工数を削減します。
ビッグデータ分析からダッシュボード構築まで。データ駆動の意思決定を支える運用設計まで行います。
配送ルート最適化、スケジューリング最適化など、制約条件のある計画問題を解きます。
開発実績
メンバーが携わった業界横断のAI/DXプロジェクトの一部です。いずれも「課題の特定 → AIによる解決 → 現場での運用」までを設計しています。
目視検査の属人化と検査工数の大きさが課題だった。ラインカメラとAIによる自動分類・検出を導入し、エッジ推論と人の二次判定を組み合わせることで、判定精度の標準化と検査工数の大幅削減を実現した。
来店予測ができず団体席に少人数を割いて機会損失が発生していた。過去データ・天候・イベント等を用いた需要予測モデルと、スタッフ向けダッシュボードを構築し、席の稼働率向上と機会損失の削減を達成した。
店舗駐車場を非来店者が占有し顧客の利便性が低下していた。駐車場・出入口カメラの車両検出とトラッキングで滞在時間と来店ログを突合し、一定時間入店がない車を自動検出・アラートする仕組みを構築した。
手作業のチェックで見落としが発生していた。OCRと機械学習を組み合わせた帳票処理システムを開発し、事務作業の効率化と精度向上を実現した。
進め方
業務の現状と困りごとを伺います。京都市内であれば訪問、それ以外はオンラインで実施します。この段階では要件が固まっていなくて構いません。
業務プロセスを棚卸しし、AIで効果が出る領域を特定します。技術選定とアーキテクチャ、概算費用・期間をあわせて提案します。
本開発の前に、実データで「本当に精度が出るか」を検証します。ここで見込みが立たなければ方針を組み替えます。
アジャイル開発と自動化されたCI/CDパイプラインで進めます。テスト駆動開発・コードレビュー・自動テストを品質基準としています。
導入後の運用設計、可視化ダッシュボードの構築、社内での内製化に向けた技術支援まで伴走します。技術顧問としての関与も可能です。
Python / Next.js を主軸に、GCP・AWS・Azure 上でクラウドネイティブに構築します。生成AI領域ではLLM、RAG、マルチエージェント構成を扱い、機械学習・深層学習、3Dポーズ推定、MLOps、エッジAIまで対応します。
よくある質問
はい。ArcHack株式会社は京都市下京区（JR京都駅から徒歩約10分）に本社を置くAI開発会社で、京都府内の企業からAIシステムの受託開発を承っています。京都市内であれば対面での打ち合わせが可能です。京都府外・全国からのご依頼もオンラインで対応しています。
RAG（社内文書を根拠に回答するAI）、AIエージェント、需要予測・故障予測などの機械学習モデル、画像認識による検査自動化、異常検知・不正検知、チャットボット、帳票OCRによる業務自動化、データ分析ダッシュボード、配送ルートやスケジューリングの最適化などを開発しています。
PoC（実現可能性の検証）であれば最短4週間で到達します。本番システムの規模によって全体期間は変わりますが、アジャイル開発と自動化されたCI/CDパイプラインにより、検証までの時間を短くする進め方を標準としています。
できます。小規模なPoCから大規模システムまで、規模に合わせて体制を組みます。「AIで何ができるか分からない」という段階からのご相談も受け付けており、業務プロセスの棚卸しとAI適用領域の特定から支援します。初回相談は無料です。
製造業の生産ライン向け不良品検知AI、小売店舗の不正駐車検知システム、飲食店の集客予測による席割最適化、オフィス向けの勤務中SOS予測システム、ヘルスケア分野の体調連動レシピ推薦、スポーツ分野のトレーニング動画解析（姿勢・動作解析）、教育・事務分野の帳票OCRなど、複数業界での開発実績があります。
Python、Next.js を主軸に、GCP・AWS・Azure 上でクラウドネイティブに構築します。生成AI領域ではLLM、RAG、マルチエージェント構成を扱い、機械学習・深層学習、3Dポーズ推定、MLOps、エッジAIまでカバーします。テスト駆動開発とコードレビュー、自動テストを品質基準としています。
はい。導入から運用まで一貫した伴走型の支援を行っています。ダッシュボード構築などの可視化支援、データ駆動型の意思決定を支える運用設計、内製化に向けた技術支援まで対応します。技術顧問という関わり方も可能です。
2025年11月に京都で創業したAI受託開発・DX支援の会社です。代表は宮田大資。東京大学・京都大学の研究室でAI・機械学習に携わるメンバーが在籍し、Mercari AI/LLMハッカソン優秀賞、AIFULデータハッカソン特別審査員賞を受賞しています。従業員は7名（業務委託含む）、本社は京都市下京区、支店は高知市にあります。