バイタリフィアジアでは、お客様のビジネスゴールに向かって「開発パートナー」として伴走し、プロダクトを共に成長させていくラボ型開発を得意としています。2008年からホーチミンに拠点を構え、これまでに数多くのITサービス開発を成功に導いてきました。

今回は、我々が手掛けてきた「ソフトウェア開発・ITサービスの成長に特化した開発」の中から、特にAI（人工知能）技術を組み込んでビジネス価値を創出したR&Dおよび商用サービスの実績事例をピックアップしてご紹介します。

1. AIを活用したサービス開発の進め方

我々はお客様から開発のご依頼をいただいた際、単に言われた通りにコードを書くのではなく、まず「現在の課題は何か？」「なぜそのプロダクトを作る必要があるのか？」というビジネスの目的やゴールを深くヒアリングします。

その上で、AI技術の導入が目的達成に不可欠であると判断した場合、主に以下の2つのアプローチから最適な手法を選択・提案します。

アプローチA：既存のAI製品/APIの組み込み

Google CloudやMicrosoft Azureなどが提供する学習済みAIサービスや、弊社独自の顔認証・感情認識AIモデルをシステムに統合します。複数社のAI APIを比較検証（R&D）し、コストと精度のバランスが最も良いものを選定します。

アプローチB：独自AIモデルのスクラッチ開発

プロジェクトチームにデータサイエンティストやAIエンジニアをアサインし、要件に合わせた独自のAIモデルを構築します。PoC（概念実証）を通じて精度を評価し、再学習を繰り返して実用レベルまで引き上げます。

以下に、具体的な開発事例をご紹介します。

2. 既存AIを活用したシステム開発事例（アプローチA）

事例① 戸籍謄本をAI-OCRで読み取る「らくらく相続図」

土地家屋調査士法人COLORS様が提供する、相続業務効率化SaaSです。複雑な戸籍謄本をスキャンし、AI-OCRで文字認識を行い、そのデータから法定相続情報証明や相関図を自動生成します。

開発チームでは、他社が提供する複数のOCRエンジンの認識精度とコストを比較調査し、戸籍謄本の読み取りに最も適したサービスを選定してソフトウェアに組み込みました。

事例② 写真内のターゲット背景切り抜きアプリ

ユーザーがアップロードした写真から被写体（人物や商品）を高精度に切り抜き、別の背景と合成できるWebアプリです。お客様からの「短期間でリリースしたい」というご要望に応え、既存の画像切り抜きAIモデルを活用することで、スピーディーなプロトタイプ開発を実現しました。

Remove Background

事例③ 顔感情認識AIを複数組み込んだ社内R&Dツール

「どの会社のAIAPIが、最も意図した感情スコアを出力するのか？」を比較するため、GoogleやMicrosoftの感情認識API、音声感情認識AI、そして弊社の「MAL Face Emotion」をソフトウェア上でシームレスに切り替え、同じ映像に対する出力結果を同時に比較・検証できる社内研究用ツールを構築しました。

MALFaceEmotion｜VITALIFY Asia Co.,Ltd.｜感情認識・感情解析・感情可視化

VITALIFY Asia Co.,Ltd.が提供する感情認識・感情解析「MALFaceEmotion」です。顔の表情を活用して新たなUXを実現するSDK

3. 独自AIモデルの開発事例（アプローチB）

事例④ 動体追跡AIによるバスケ動画エフェクトアプリ「Baller」

スマートフォンのカメラでバスケットボールのプレイを録画すると、AIがリアルタイムにボールの軌軌を認識・追跡し、炎や電撃などのエフェクトを合成できるアプリです。

様々な環境（暗い体育館、動きが速い、ボールが遠いなど）でのトラッキング精度を向上させるため、AIエンジニアが独自モデルを継続的に再学習させ、アプリ全体のアップデート（DevOps）を回し続けています。

事例⑤ 不動産物件の反響予測システム「ラクテック」

Re-Tech RaaS社様と共同運営する不動産テックサービスです。どの仲介物件をWebポータルに掲載すれば最も問い合わせ（反響）を得られるかを、過去のデータからAIが自動で選定し、物件登録のRPAまで行います。

この反響予測アルゴリズムは、独自の「学習装置及び予測装置」として日本国内で特許も取得しています。

事例⑥ リアルタイム髪色変換AIアプリ（カラーリング剤プロモーション）

スマホのカメラ映像からリアルタイムに「髪の毛の領域」のみを正確にセグメンテーション（領域分割）し、別の髪色へシミュレーションするアプリです。

AIモデルの推論速度と認識精度をチューニングし、顔が動いても自然にカラーフィルターが追従する仕組みを独自に構築しました。

4. プロトタイピングと「継続的な改善」を重視する開発体制

AIを用いたシステム開発において、最初から「完璧な正解」が存在することは稀です。ビジネス環境やユーザーの反応は常に変化し続けます。

バイタリフィアジアでは、素早くプロトタイプ（MVP）を構築して市場にリリースし、ユーザーからのフィードバックや実データを元に、AIモデルとアプリケーションの両方を「アジャイルに改善し続ける」DevOps型の開発体制を得意としています。

「自社の業務課題をAIで解決できないか」「新しいITサービスを素早く立ち上げたい」とお考えの事業責任者様は、伴走型の開発パートナーとしてぜひバイタリフィアジアにご相談ください。

特集：R&D

ビジネスを加速させるAI・ITサービスの研究開発（R&D）と商用化の成功事例