応用AI研究の実績年数
納品プロジェクト数
本番稼働中のMLモデル
対象は中小企業 — 国は問いません
ミッション
研究と現場をつなぐ。
TLA Innovation Labは、中小企業向けの研究起点テクノロジー企業です。機械学習で本当に効く方法を検証し、大手ベンダーが見飛ばしがちな現場データと少人数チームに適用します。
データサイエンス部門も、高額なプラットフォーム契約も、1年がかりの改革も不要です。お客様のファイルで手法を証明し、私たちが去ったあとも現場が回せるシステムを出荷します。
強みを見る →研究ファースト
作る前に理解する。すべてのプロジェクトは徹底した分析から始まります。
本番品質
従業員20〜200名の会社が回せるシステム。現場の汚いデータ、部分的なラベル、専任ML担当がいない前提で設計します。
長期パートナーシップ
成果で測ります。納品後も関わり続け、システムを改善し続けます。
AI研究開発
カスタムMLモデル研究、新しいアルゴリズム開発、実験的AIシステムの設計。既存手法では足りない課題にも取り組みます。
データサイエンスと分析
データ基盤、予測モデル、BIパイプラインまで。生データを、今日使える意思決定に変えます。
MLエンジニアリング / MLOps
学習パイプライン、デプロイ基盤、監視、継続改善まで。本番で回るMLOpsを構築します。
ソフトウェア開発
フルスタック、REST / gRPC API、スケーラブルなバックエンド。AIを使えるソフトウェア層として実装します。
研究領域
深く取り組む領域。
実世界へのインパクトが大きい応用機械学習に研究を集中しています。
コンピュータビジョン
物体検出、外観検査、セグメンテーション、品質管理システム。
自然言語処理
文書理解、テキスト分類、固有表現抽出、ドメイン特化LLMのファインチューニング。
時系列と異常検知
センサーデータモデリング、予知保全、産業IoT向け異常検知。
能動学習とアノテーション
人の負荷を抑えつつモデル性能を最大化する、効率的なラベリングパイプライン。
エッジAIとデプロイ
低遅延・プライバシー重視のオンデバイス / オンプレミス推論。
生成AIの応用
文書自動化、合成データ生成、ドメイン適応LLMなど、実務に落とした生成AI。
共同研究
AI研究での協力を歓迎します。
大学、研究室、そして各国の中小企業チームとの共同研究を歓迎します。リモートでも現地でも。
共同研究
実験設計、ベンチマーク共有、産業制約を踏まえた応用成果の発表まで一緒に進めます。
学術連携
コンピュータビジョン、NLP、能動学習、産業時系列の課題で大学・研究室と連携します。
公開成果物
コミュニティの役に立つ場合、ツール、評価ノート、データセットを公開します。
客員研究員
完全リモートを含む短期滞在・兼業研究を歓迎します。
進め方
研究起点。本番志向。
課題理解から本番稼働まで、同じ厳密なサイクルで進めます。
発見
データ、ドメイン、事業目標を深く把握。コードを書く前に課題を定義します。
研究
文献調査と高速プロトタイプ。最適な手法を探し、必要なら新しい方法を作ります。
構築
クリーンな設計、十分なテスト、ドキュメント付きの本番実装。
検証
実データでベンチマーク。デモ指標ではなく、本番で効く性能だけを見ます。
デプロイと改善
CI/CD、監視、継続的なモデル改善。稼働後も伴走します。
プロダクト
研究を、出荷する。
社内R&Dから生まれたツールとサービスが、実際の事業で使われています。
Groundline
モデルがラベルを付ける。人が確認する。単価は業者より低い。
Groundlineは未ラベルの写真にAIモデルを走らせ、大半の枠を自動で引きます。熟練者は不確実なケースだけ確認。だから従来のアノテーション業者よりコストが低く、中小でも動くモデルに手が届きます。
AIが約85%を予備ラベル · 業者より低いコスト · 初号モデルまで4週間
プロダクトを見るHeadline
デジタルマーケの知識がなくても、商品を顧客まで届ける。人件費は抑える。
Headlineは、デジタルマーケティングの知見が足りない中小向けです。売上データを整え、行動とトレンドを見つけ、キャンペーンを回して商品を最終顧客まで届けます。マーケ担当、コピーライター、アナリストを雇わずに済むので、人件費を抑えられます。
マーケ採用なし · 商品が顧客に届く · 人件費を抑制
プロダクトを見るLifeline
異常と余寿命を、基板の上で。振動、電圧、温度 — 小さなMCUで動く。
Lifelineは、電子機器がすでに出している信号を見ます。モデルが正常でない動きを見つけ、余寿命を見積もり、同じモデルをマイコンに載る大きさまで設計・量子化します。GPUラックも、判断のためのクラウド往復もいりません。
異常検知 + 余寿命 · 振動 / 電圧 / 温度 · MCU対応
プロダクトを見るリサーチラボ
内部ツールとオープン研究
ツール、ベンチマーク、研究成果を継続的に開発。一部はオープンソース化します。
- → オープンソースリポジトリ
- → 技術ブログ（準備中）
- → 研究ノート
2026年に新たなプロダクトを予定
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一緒に作りましょう。
初めて動くモデル、きれいなデータ、現場が回せるソフトウェア。中小で、何が必要かまだ決まっていなくても構いません。国は問いません。
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