01
ML / Web / Infra / Embedded
技術領域を跨げるので、ベンダー間調整が発生しない
MLモデル、Web API、Kubernetes、Terraform、閉域網設計、さらにはFPGA実装まで、ひとつの頭の中で繋がっています。「AIベンダーとインフラベンダーとSIerの三者会議」という、日本のシステム開発で最も時間を溶かす工程がまるごと不要になります。
System Modernization × Production-Grade AI
PoCで止まったAIと、
PoCで止まったAIと、
仕様書のない基幹システムを、
本番稼働まで。
夢現技研合同会社は、レガシー基幹システムの刷新と、生成AI・機械学習の本番導入を専門とする開発会社です。 金融・製造・建築・HR・社会インフラの大規模プロジェクトで、要件定義から実装・運用までを一貫して担ってきました。
SYSTEMS WE HAVE BUILT
- 仕様書のない基幹業務システムの刷新
- 与信スコアリングモデルの改善とMLOps基盤刷新
- 100名規模が使う全社横断MLOps基盤
- 映像解析による車両軌跡のデジタルツイン
- 図面・見積書・帳票からの情報抽出AI（本番運用中）
- 採用面接の評価を支援する生成AI機能
- 行動ログからの離脱・課金予測基盤
- 工場外観検査AIと継続的学習パイプライン
- 産業用試験装置のリアルタイム制御診断
Issues
こうした状態で、止まっていませんか
ご相談の大半は、次の3つのいずれかから始まります。いずれも「技術の問題」に見えて、実際には設計の不在が原因です。
01
PoCは動いたのに、本番に載らない
精度は出た。デモも通った。しかし監視・再学習・権限管理・障害時の責任分界が設計できず、一年そのままになっている。生成AI案件でいま最も多い停滞です。
02
基幹システムを触れる人が、もういない
VB6・Access・Delphi・オフコンで動く業務システム。作った担当者は退職し、仕様書もない。ブラックボックスなので、刷新の見積すら取れない状態が続いている。
03
データを社外に出せず、AI活用が止まった
クラウドのLLM APIを検討したが、情報セキュリティ部門の審査で止まった。閉域網やオンプレミスでAIを動かせる相手が見つからない。
Why Mugen Giken
なぜ、止まっていた案件が動き出すのか
当社の強みは、特定技術の深さではありません。ビジネス課題の解決に必要な技術を領域を問わず組み合わせ、ひとつの動くシステムとして成立させることにあります。
02
No Hand-off
最初に話した人間が、最後まで実装します
営業が聞いた要件を設計者に渡し、設計者が実装者に渡す——その各段でこぼれ落ちる情報が、システムの品質を決めています。当社では、ヒアリング・設計・実装・運用の担当者が同一です。引き継ぎによる劣化が構造的に発生しません。
03
2 Weeks to Working Software
2週間で「動くもの」が出ます
薄くても一気通貫で動くシステムを最初に作り、そこから肉付けする進め方（曳光弾開発）を標準にしています。半年の要件定義のあとに認識違いが発覚する、という事故が起きません。生成AIのように「やってみないと分からない」領域ほど効きます。
Services
提供サービス
主力
レガシーシステム刷新
VB6・Access・Delphi・オフコン・メインフレームで動く基幹業務を、仕様書の復元から本番移行まで。「仕様が分からない」状態そのものを最初に解消します。
まず2週間・定額の現行システム調査から
詳しく見る → 主力AI / LLM の本番化
止まっているPoCを本番稼働させる、あるいはゼロから業務特化AIを立ち上げる。評価設計・監視・再学習・コスト制御まで含めて設計します。
建築・HR・金融での本番運用実績
詳しく見る → 差別化閉域・オンプレAI基盤
機密データを外部に出せない環境でのLLM・機械学習基盤。GPUサーバ選定、閉域ネットワーク設計、ローカルLLM運用まで物理層から対応します。
GPUサーバ・LTO・閉域網の設計実績
詳しく見る →MLOps・データ基盤
数億レコード規模の特徴量パイプライン、モデルの継続的学習、デプロイ自動化。属人化した分析基盤を、運用できる形に作り替えます。
BigQuery 6年・Vertex AI / SageMaker
詳しく見る → Process
進め方
最初の相談から着手まで、リスクを段階的に小さくする設計にしています。いきなり大きな契約を結ぶ必要はありません。
- 01
無料技術相談（30分）
現状をお聞きし、実現可能性・概算費用・想定期間の一次見解をその場でお返しします。この段階では費用は発生しません。
- 02
調査・PoC（2〜4週間・定額）
現行システムの調査、または技術検証。成果物は仕様書・検証結果・見積の形でお渡しします。ここで中止いただいても構いません。
- 03
設計・実装
2週間ごとに動くものをお見せしながら進めます。仕様変更は前提として設計します。
- 04
移行・運用支援
並行稼働による検証を経て切り替え。運用手順書とモニタリングまで整備し、内製化される場合は引き継ぎも行います。
Works
開発実績
守秘義務のため企業名は伏せていますが、業種・規模・担当範囲・技術構成は具体的に記載しています。
製造・流通ほか 中堅〜大企業（複数社）
仕様書が失われた基幹業務システムのモダナイゼーション
開発者が退職し仕様書も残っていない業務システムを、コード解析による仕様復元から着手し、テストで挙動を固定したうえで段階的に刷新。
VB / Access / Delphi / Excel VBA / Python / PostgreSQL / 自動テスト生成
建築・製造（受発注業務） 中堅企業
図面・見積書・帳票から設計情報を抽出するAI機能群の開発と本番運用
製造業の受発注業務向けに、図面・見積書・帳票といった非構造の紙資料から設計・見積情報を抽出するAI機能を10件以上実装。すべて正解データを用意し、精度を数値で報告できる状態にして本番提供。
マルチモーダルLLM（Vertex AI） / Document AI / Python / FastAPI / Next.js / Cloud Run / Cloud SQL
金融 大企業
与信スコアリングモデルのMLOps基盤刷新と精度改善
数億レコード規模の特徴量パイプラインを再設計し、Airflow から Vertex AI Pipelines へ基盤を移行。モデル精度と運用安全性を同時に改善。
LightGBM / Vertex AI Pipelines / Cloud Composer / Airflow / BigQuery / Python
HR / SaaS 中堅企業
採用面接の評価を支援する生成AI機能の開発と本番運用
採用管理SaaSにおいて、面接評価を支援する生成AI機能を企画から本番運用まで担当。AI応答の待ち時間ゼロ化、LLM基盤の共通化、AI品質の計測・ガバナンス、クラウドのセキュリティ強化までを一貫して実施。
Vertex AI Gemini / Google ADK / Agent Engine / Python / FastAPI / TypeScript / Next.js / Cloud SQL
Representative 
田林 伸一郎 代表社員 / Ph.D.
実装するのは、この人間です
数理物理学で博士号を取得後、大学で研究・講義に従事。その後IT業界に移り、産業用ロボットの制御、 製造業での全社MLOps基盤構築、社会インフラ領域でのデジタルツイン基本設計、 金融領域での与信モデル運用と、業種も技術領域も横断してシステムを作ってきました。
直近では、建築領域で図面・帳票からの情報抽出AIを10件以上本番提供し、HR領域では面接評価を支援する生成AI機能を企画から運用まで担当。 研究開発の不確実性と、上場企業の本番環境が要求する品質・セキュリティを、両方分かっていることが最大の強みです。
Live Demo
実際に、その場で試せます
「レガシーコードから仕様書を復元する」「図面・帳票から項目を構造化して抽出する」—— 当社が実案件で使っている処理を、ブラウザ上でそのままお試しいただけます。 資料請求や商談を経ずに、精度と限界を先に確認してください。
AIデモを試す- 01 レガシーコード → 仕様書・テスト観点の自動生成
- 02 帳票・図面PDF → 構造化データ抽出
- 03 AIエージェントによる業務自動化
Tech Blog
技術ブログ
実案件で踏んだ設計判断と失敗を、具体的に書いています。発注前の技術的な見極めにお使いください。
レガシー刷新で最初にやるべきは、実装でも要件定義でもなく「仕様書の復元」である
VB6やAccessで動く基幹システムの刷新が止まる原因は、技術力ではなく情報の欠落です。コードから現行仕様とテストを復元する工程を独立させることで、投資判断そのものが可能になります。
レガシー刷新モダナイゼーション基幹システム
生成AIのPoCが本番化しない5つの理由と、その潰し方
精度は出たのに本番に載らない。生成AI導入で最も多い停滞パターンを5つに整理し、それぞれをどの順番で潰すべきかを、実装の観点から具体的に書きます。
生成AILLMPoC本番化
閉域網でLLMを動かす：オンプレLLM構成の現実解
機密データを外部に出せない環境でLLMを導入するとき、何が本当の難所になるのか。GPU選定、閉域でのパッケージ供給、モデル選定の判断基準を実務の観点で整理します。
オンプレLLM閉域網Kubernetes
Free Consultation
まず「何が問題か」を切り分けるところから
現状のシステム構成や、止まっているPoCの状況をお聞かせください。30分の技術相談で、実現可能性・概算費用・想定期間の一次見解をその場でお返しします。売り込みは行いません。