Clutchyが画像・映像AI解析とRAGに特化した受託開発サービスを正式開始

Clutchy PTE. LTD.（以下、Clutchy）は、画像・映像AI解析とRAG（検索拡張生成）に特化した企業向けAI・ソフトウェア受託開発サービスの提供を正式に開始しました。

Clutchyのこれまでの歩みと強み

Clutchyはこれまで、ゲームプレイ映像を解析する「Thumaster」や、戦闘シーンを自動保存するOBSプラグイン「くりっぴー（Clippyy）」といった自社プロダクトを企画・開発・運用してきました。また、製造業の技術文書検索・活用を支援するRAGシステムなど、個別のAI開発も手がけています。

これらの経験を通じて培った画像・映像解析、コンピュータビジョン、RAG、業務システム開発の知識を活かし、企業向けの受託開発サービスを本格的に展開します。

生成AIや画像認識技術が広まる中で、多くの企業がAIを使った業務を効率化したり、新しいサービスを開発したりすることを考えています。

しかし、実際に開発を進める現場では、「AIで何ができるか分からない」「試作品はできたけれど、実際に使えるようにできない」「今あるシステムとAIをうまくつなげられない」といった困りごとが多いようです。

特に、画像や映像から必要な情報を常に抜き出す処理や、社内にある文書を元にAIが回答するRAGのシステムでは、AIのモデルを選ぶだけでなく、データの準備、検索や解析の仕組み、使いやすい画面、システムを動かすための基盤、そして運用方法まで、すべてをまとめて考える必要があります。

Clutchyは、自社製品を実際に世に出し、使い続けてきた経験があります。この経験を活かし、デモや試作品を作るだけでなく、実際に日々の業務で使えるシステムを作るお手伝いをします。

このサービスでは、企業が抱える課題や持っているデータを整理するところから、どんなシステムを作るか決める要件定義、技術的なテスト、試作品開発、必要最小限の機能を持つ製品（MVP）開発、本体機能の作成、今あるシステムへの組み込み、そして運用まで、すべてをサポートします。

「どのAI技術を使うべきか」がまだ決まっていなかったり、「何を開発したら良いか」がはっきりしていなかったりする段階から相談できます。

紙・画像からのデータ抽出
OCR（文字認識）やテンプレートマッチング、コンピュータビジョンといった技術を使って、紙の資料や画像にある文字、数字、表などを、コンピューターで扱いやすいデータに変えます。
映像からの情報抽出・解析
映像を細かく区切って処理し、必要な場面や対象を見つけ出して解析するシステムを作ります。すでにアップロードされている動画だけでなく、リアルタイムで流れる映像を扱う開発にも対応しています。
社内ナレッジ検索・RAG
社内のマニュアルや技術文書、過去の案件資料などを、普通の言葉で検索し、どこから情報を持ってきたかを示しながら回答するAIアシスタントや検索システムを開発します。
業務の自動化・AI連携
LLM（大規模言語モデル）やAIツールを、今ある業務の流れに組み込み、繰り返し行う作業を自動化したり、情報を処理する効率を上げたりするお手伝いをします。

STEP 1 要件定義・PoC（技術検証）
お客様の課題と持っているデータを整理し、小さな規模で技術的なテストを行い、実現できるかどうかや品質を確認します。標準期間は1〜4週間です。
STEP 2 MVP開発
実際に使うことを考えて、必要最低限の機能を持った製品を作ります。標準期間は2〜4週間です。
STEP 3 機能実装・作り込み
MVPを使ってみて得られた意見を元に、本体の機能を作り込んだり、精度や使いやすさを調整したりします。標準期間は2〜4週間です。
STEP 4 統合・デプロイ・引き渡し
今あるシステムに組み込んだり、クラウド環境に導入したり、実際に運用できるように引き継ぎを行います。標準期間は4〜8週間です。

※開発にかかる期間は、求める内容、対象のデータ、今あるシステム、必要なテストの内容によって変わります。

開発するシステムの具体的な仕様が決まっていない段階からでも相談が可能です。

Clutchyは、何を開発すべきかの整理から、技術的に実現できるか、どれくらいの期間や費用が必要かまで提案します。

Clutchyでは、自社製品の開発・運用に加え、企業向けに次のようなシステムを作ってきました。お客様の名前は秘密を守るため公開されていません。

工作機械メーカー向けマニュアルRAG
PDF形式のマニュアルをLLM（大規模言語モデル）で読み取り、内容を整理して、検索できる仕組みに登録しました。何か問題が起きたときに、原因や対処方法を検索し、根拠となるマニュアルのページまで確認できるシステムを作りました。営業担当者向けには、過去の事例から該当する機種を探す用途にも使われています。
自動車関連の故障診断文書の検索・生成基盤
過去の似たような文書を検索して参考になる候補を示し、今ある文書との違いを分かりやすく表示した上で、新しい文書を作るのを助ける仕組みを作りました。完全に新しい文書を作るだけでなく、車種変更に伴う修正作業を効率化します。
案件横断で利用できるRAG基盤「RAGMart」
案件ごとに検索システムをゼロから作るのではなく、文書の取り込み、分割、検索、評価といった機能を共通の部品として用意しました。これにより、複数のRAG開発案件で同じ部品を再利用できる基盤を構築しました。