開発イメージ（AI生成）モデルの活用イメージ。カメラ連携画面は構想です。
Ideas into everyday tools
日々の「手間」を、使える仕組みに。
AI・数理最適化・ソフトウェア開発で、
作業の困りごとを形にします。
課題の整理から、試作・検証・実装まで。
EXPLORING THE SOLUTION SPACE
利用場面から考え、動くものをつくり、結果を確かめる。まずは、つくったものから ↘
01 SELECTED WORK
こんな仕組みを、つくっています。
開発イメージ（AI生成）
開発イメージ（AI生成）利用場面のイメージ。実際の画面・利用者の写真ではありません。
自主開発 / DISCORD BOTニュースが届く、
ニュースが届く、
いつものDiscordに。
Bot「ロブスター」が記事を収集・選択して定期配信。ローカルLLMによるチャット応答も組み合わせています。
仕組みを見る ↗Refav Gallery今日のセレクション
ギャラリーの機能を説明する図です。実際の画面とは異なります。
02 WHAT’S NEXT
こんな作業を、もっと扱いやすく。
これから個人で取り組む開発テーマです。いずれも構想段階で、画像は目指す利用場面を表しています。
開発イメージ（AI生成）今後の開発テーマ / 構想段階取り出す順番まで、
取り出す順番まで、
積み込み計画に。
隙間なく積むだけでなく、積む人・運ぶ人・取り出す人が扱いやすい配置を考えます。
配送順・取り出しやすさ
既存ルール・配送先別分類
色付きシールと作業指示の対応
既存ルール・配送先別分類
色付きシールと作業指示の対応
開発イメージ（AI生成）今後の開発テーマ / 構想段階描いた形を、
描いた形を、
編集できる3Dへ。
スケッチや図面を手がかりに、CADモデルの生成を支援。形状と寸法の扱いを検討します。
入力する図面・スケッチの条件
寸法・形状・生成範囲
結果の確認と手直し
寸法・形状・生成範囲
結果の確認と手直し
開発イメージ（AI生成）今後の開発テーマ / 構想段階過去の図面を、
過去の図面を、
次の仕事の手がかりに。
蓄積した図面から必要な情報を見つけ、再利用しやすくする仕組みを考えます。
検索したい情報と利用場面
対象データ・検索結果の比較
見つけた後の再利用
対象データ・検索結果の比較
見つけた後の再利用
「うちの作業にも使えそう」。そのアイデアから、お聞かせください。
課題を相談する ↗03 HOW I CAN HELP
困りごとに合わせて、必要なところから。
組合せやルールが多く、手作業で決めるのが大変。
条件を整理し、問題を定式化。解法の選定から試作・評価まで進めます。
データから情報を取り出したい、分類したい。
データを確認し、手法を検討。モデルの試作、評価、改善を支援します。
情報収集や日々の操作を、自動化したい。
Webアプリや対話ボット、データ処理ツールとして、アイデアを具体化します。
既存コードの問題を調べて、直したい。
実装を確認し、修正と動作確認に対応。まずは問題と対応範囲を整理します。
04 HOW WE WORK
まずは、小さく確かめる。
課題を整理する
現在の作業、目標、データや制約を確認。検討する問題を具体化します。
試して、確かめる
候補手法を比較し、小さな試作で評価。できることと残る課題を明らかにします。
使える仕組みにする
結果をもとに実装範囲を決め、アルゴリズムやツールとして形にします。
05 ABOUT THE LAB
技術課題を、
解ける問題に。
滝本 直也
NAOYA TAKIMOTO / 代表・エンジニア
滝本数理研究所は、数理的なアプローチとソフトウェア実装を軸に、日々の課題を解決する仕組みを考え、つくる個人の研究開発拠点です。
大学・大学院では応用物理と大域最適化を学び、その後は自然言語処理・音声認識などの研究開発に従事。個人でもアプリや対話ボットの開発、データ分析やモデル開発の受託に取り組んできました。
手法を試すだけで終わらず、動くものをつくり、結果を確かめる。その往復を大切にしています。
事業内容：技術調査・研究開発支援・ソフトウェア開発
専門領域：数理最適化 / AI・機械学習 / ソフトウェア開発
06 BACKGROUND & DETAILS
経験・事例を、もう少し詳しく。
見出しを押すと詳細を開けます。研究所開設前の活動を含む、代表個人の経験です。
職務経験自然言語処理・音声認識
テキストの重要箇所抽出、数理最適化を用いた機械翻訳向けデータ整備、Whisperの認識精度改善を経験。
自主開発Discord Bot「ロブスター」
RSSフィードからのテックニュース収集・記事選択・定期配信、投稿済みURLの保存による重複排除、会話からのニュース要求に対応。OllamaによるローカルLLMのチャット応答を組み合わせています。
開発記事を読む ↗個人受託 / 2020錦鯉の品種識別モデル
錦鯉の画像から品種を識別するモデルを開発・納品。画像の前処理とデータ拡張、学習済みモデルの活用、品種ごとの精度評価に取り組みました。
Xceptionのファインチューニングに加え、品種別の画像数と識別精度の関係を分析。データ不足・不均衡や誤分類の傾向を整理し、データ整備と学習方法の改善案を提示しました。
個人受託医療データの統計処理
医療データを対象とした統計処理を受託。依頼内容に基づくデータの統計解析を担当しました。
ココナラ経由の受託案件。
個人受託画像生成モデルの実装修正
既存の画像生成モデルの実装修正を受託。ソースコードを確認し、依頼された箇所の修正に対応しました。
ココナラ経由の受託案件。
自主開発画像アーカイブ・推薦サービス
Xのいいねやブックマーク、公式アーカイブからコンテンツを取り込み、ギャラリーで見返すサービス「Refav」を個人開発。類似コンテンツの推薦や、Web・モバイルを含む設計・実装・運用に取り組んでいます。
自主開発「ウミガメのスープ」対話アプリ
水平思考クイズ「ウミガメのスープ」のゲームマスター役をLLMが担う対話アプリを開発・公開。遊びの中で言語モデルを活用する取り組みです。
自主開発LLMを活用したLINEボット
LINE上でLLMを利用できるボットを開発・公開。普段使うメッセージアプリから言語モデルを使う仕組みを実装しました。
研究大域最適化アルゴリズム
大学院で大域最適化のアルゴリズムを研究し、研究発表を経験。問題の定式化と解法の検討を技術的な土台としています。
07 LET’S TALK
仕様が固まっていない
段階でも、ご相談ください。
「こんなことができるだろうか」。
その段階から、お話をお聞かせください。
contact@takimoto-lab.com ↗
現在のお困りごと、検討している内容、希望する時期などを、分かる範囲でお送りください。対応範囲・進め方・費用は個別にご相談します。
仕様やデータがなくても相談できますか？ ＋
はい。目的と現在の作業を伺い、何を整理・確認すればよいかを一緒に考えます。
調査や一部の実装だけでも依頼できますか？ ＋
調査・技術検証・アルゴリズム実装・既存コードの修正など、必要な範囲をご相談ください。実施可否と条件を確認します。