AI Research & Development

AI Business

画像・動画生成AIの研究開発を軸に、生成技術を活用したメディアコンテンツ事業を展開しています。
独自モデルの学習、生成パイプラインの構築、品質評価までを一貫して設計し、再現性のあるコンテンツ制作基盤を開発しています。

We develop generative AI technologies for images and video, and apply them to media content production.
Our work covers the full pipeline — from custom model training and generation workflows to quality evaluation systems built for consistent, scalable output.

Technology Areas

4つの技術領域/ Four Technology Areas

  1. 01

    画像生成AI

    Image Generation AI

    LoRA(Low-Rank Adaptation)学習を活用し、キャラクターの一貫性と表現の多様性を両立する画像生成モデルを開発しています。ポーズ、構図、表情のバリエーションを広げながら、作品全体の世界観を保つ生成技術を追求しています。

    We develop high-quality image generation models using LoRA (Low-Rank Adaptation) training. Our models are designed to preserve character consistency while enabling a wide range of poses, compositions, and expressions.

  2. 02

    動画生成AI

    Video Generation AI

    テキストや画像を入力として、自然な動きのある短尺動画を生成する技術を開発しています。静止画から映像へ — キャラクターやシーンの魅力を、より豊かな表現へ拡張します。

    We develop technology that generates short-form videos with natural motion from text and image inputs. By extending still images into motion, we bring characters and scenes to life with richer visual expression.

  3. 03

    音楽生成AI

    Music Generation AI

    映像コンテンツに最適化されたBGM・楽曲の生成技術を研究開発しています。映像の世界観、テンポ、感情に寄り添う音楽を、AIによって柔軟に生み出すことを目指しています。

    We develop AI-powered music generation optimized for video content — creating compositions that align with the mood, pacing, and emotional tone of each visual work.

  4. 04

    品質管理

    Quality Assurance

    キャラクター同一性評価AIを活用した定量評価パイプラインにより、生成物の品質を数値で管理しています。主観だけに頼らない評価プロセスを構築し、安定した品質のコンテンツ制作を支えます。

    We manage output quality through a quantitative evaluation pipeline powered by visual identity consistency AI. By combining creative review with measurable metrics, we ensure reliable, high-quality content at scale.

Development Stack

開発環境/ Development Stack

CUDA PyTorch NVIDIA A100 GPU ComfyUI (workflow automation) Custom training pipelines

Achievements

実績/ Achievements

  1. 01

    独自キャラクターモデルの継続的な学習・改良サイクルを確立

    Established a continuous training and refinement cycle for proprietary character models

  2. 02

    キャラクター同一性評価のための定量評価パイプラインを構築・運用

    Built and operated a quantitative evaluation pipeline for character identity consistency

  3. 03

    Image-to-Video生成パイプラインの構築・運用実績

    Built and operated a production Image-to-Video generation pipeline

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