カハール株式会社
01
要件の切り分け
データ・手順・実機のどこから着手するかを分解します。「まず手順RAGか、実験OSか、把持か」を先に決めます。
Scope
受託で引き受けること
製品ライセンス販売とは別に、課題に合わせた開発・検証を請け負います。
02
実装と検証
パイプライン・モデル・ロボット連携を、デモや PoC で測れる形まで落とします。成功条件を数値やログで先に定義します。
03
自社ラボでの裏取り
必要に応じて、当社ラボでも同じ視点で手順や操作の検証を手伝います。
Bioinformatics
バイオインフォマティクス受託
配列・構造・アッセイ結果を、次の実験判断につながるデータとモデルにします。土台は Experiment OS と手順 RAG です。
設計・予測
変異提案、性質予測、フィルタリング。探索空間を狭めつつ、根拠の残る設計フローを作ります。
解析パイプライン
プレートリーダー CSV やアッセイ結果の取り込み、Z-factor・ヒット選定、次ラウンド候補の提示まで。
手順・知識基盤
出典つき手順検索やチェックを、御社コーパス向けに合わせて構築します。手順 RAG の背景メモ
第三者論文の数値を自社実績として示すものではありません。公開情報の整理と、御社データでの検証設計を分けて進めます。
Lab robotics / Physical AI
フィジカルAI受託
見て、掴んで、置き直す。失敗したら再観測してやり直す。ラボの実機操作をソフトウェアから扱える形にします。土台は BioSpatial OS です。
こんな相談に向いています
- RGB-D からプレートや器具を認識し、ピック＆プレースしたい
- ティーチングに依存しない、再試行可能な操作フローが欲しい
- 液体処理ロボ・リーダーなど既製機と、上位の実験OSをつなぎたい
- まずシミュレーションや小規模ベンチで、どこまで自動化できるか見極めたい
認識と把持
RGB-D からの検出、6DoF、把持計画。失敗時の再観測を前提にしたループを設計します。
機器連携
OT-2 級の液体処理、プレートリーダー、インキュベータなど、段階的に接続する構成を一緒に切ります。
実験ループとの接続
承認済みプロトコルを実機へ渡し、実行ログを解析へ戻す。BioSpatial の整理メモ
Engagement
進め方
最初から大規模契約にする必要はありません。短い相談から始められます。
Step 1
課題のヒアリング
データ・手順・実機のどこがボトルネックか。触れる自社製品がある場合は、そこから見せます。
Step 2
小さく切る
2〜4 週間で見える PoC 範囲に落とします。成功条件を先に決めます。
Step 3
実装とデモ
動くもの・測れるものを先に出します。必要なら自社ラボでも裏取りします。
Step 4
拡張判断
続ける／止める／別の切り口に変えるを、実測ベースで決めます。