⽣成AIとロボットを活⽤し、駅・医療機関等のタスクシフトを推進する事業に関するプラン
2024年8⽉21⽇
コミュナルテクノロジーサービス株式会社

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会社概要

会社概要
コミュナルテクノロジーサービス株式会社
商号(略称：コミュナルテックス)代表取締役 高椋 大寛

テクノロジーとの経営体制

取締役 森下 浩二 （（株）南国ソフト代表取締役）
アドバイザ 片山 寛之 （JBIA認定シニアインキュベーションマネージャー、（株）さがみはら産業創造センター）

共存社会をデザインする・サービスロボットを活用した業務運用
事業案内

・サービスロボットアプリケーションおよびクラウドシステムの企画・開発
・業務コンサルティング・デジタルテクノロジーコンサルティング・DX支援

AIロボットとデジタルが社会に受け入れられ、全世代のあらゆる人が、「社会生活をテクノロジーと共に過ごすことができてよかった」と思えるようなユーザー体験を提供します。

設立年月日

2023年6月2日

人口が減少しつづける世の中において、地域社会とテクノロジーとの共存のあり方を、あなたと共に考えます。

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神奈川県相模原市緑区橋本５丁目４番21号
本店

さがみはら産業創造センター Desk10© 2024 COMMUNAL TECHNOLOGY SERVICES CO., LTD. ALL RIGHTS RESERVED

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会社概要

社名“コミュナルテクノロジーサービス“ に込めた想い

コミュナル（Communal）は、地域社会を指すコミュニティ（Community）の形容詞形です

コミュナルテクノロジー（Communal Technology）は、科学技術、特にデジタル技術の進化に伴い、地域コミュニティの誰しもが制約無く利用できる汎用技術を指します

当社は、そのような汎用技術を使って、地域社会の直面する課題を解決するためのサービス提供企業として成長していくことを志向しています

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当社が考えるコミュナルテクノロジーの例
カテゴリ説明例

今後のトレンド（仮説）

クラウド技術・サービス企業が投資し開発した最先端の科学技術を多くのユーザーに提供することで、導入価格を劇的に抑えたサービス

・IaaS/PaaS各種（Azure,Google, AWS, …）・LLM・生成AI各種

n クラウド間の共創激化、さまざまな領域特化LLMの進化
n 利用者における選択肢の増加

汎用ハードウェア

大量生産可能なセンサーチップを組み合わせた安価な量産型の汎用ハードウェア

イメージセンサー、マイク、ス n マルチモーダルなセンサー統合
ピーカー、車輪制御（SLAM）、ROSの発展
LEDパネルなど
n 多関節制御機構のモジュール化・量産化

コミュニティ管理ソフトウェ
ア／オープンソース

コミュニティによって世界的に開発・利用可能なソフトウェアの各種

Blockly, Node-RED, Python
系, DB系(RDB, VectorDB,KeyValue) など

n 利用者が増え、インターネット上で利用可能な集合知が充実
n それを学習したLLMがさらに利用者を増加させるという好循環

共創に対する機運の高まりに伴い、さまざまな事業会社が開発・提供する技術・サービス

非IT企業によるデジタルソリュー エレベーター・自動ドアデジタ
ション開発の取り組みや、IT企
ル連携ボックス、AIカメラなど業による非IT業界への参入の取り組み、およびそれに付随して利用可能となったサービス

n レトロフィットなソリューションのさらなる発展
n 社会全体にロボットフレンド
リー・デジタルフレンドリーな環
境が普及

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プロダクトについて

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プロダクト概要
じぶんで作って、じぶんで育てる ロボットAI

ブロックを組み合わせて、業務にあわせてAIをカスタマイズ
日々変化する現場業務にあせて育てるロボット、バディオット

仕事にあわせて簡単NoCode

みんなで育てる様々な現場に使用していただけます

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施設案内

言語対応

FAQ

物販の搬送

窓口業務

スタッフ教育

防犯対策

イベント係

顔認証受付

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Buddiotte 3つの特徴

日本語ブロックの組み合わせ
でロボット操作

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仕事にあわせて簡単NoCode

みんなで育てる

Buddiotteは、AIソフトウェアです。ロボット型の自律走行タイプや、卓上の受付

Buddiotteのプログラミングは、「ノーコード」と呼ばれる、ブロックを組み立て提供形態はSaaS（サービス・クラウド型）で複数拠点のノウハウから、全体のAI用タブレット、また、携帯可能なAIロボットとしての運用もできます。

る要領でAIロボットの動作を作っていくことができます。

ロボットへ適応が可能です。

業務の省力化や効率化で、社員スタッフ日本製のソフトウェアとして、日本語で運用後の利用状況を見ながら、業務内容によりフィットさせる、AIロボットのカスがやるべき仕事に集中する環境づくりのほか、教育ツールとして人材育成にも活用い使いやすい環境があることで、専門家でなくとも、現場でカスタマイズをしていくこ

タマイズを、みんなで対応し育てていくことで、パートナーとしてさらに賢く、頼れただけます。とが可能です。

る存在になっていきます。

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Buddiotte が採用するコミュナルテクノロジー(一部)

Chat/embeddedSpeech

Speech

様々なパブリッククラウド
サービスや、各企業のプライベートクラウドサービス
Buddiotte Peripherals
ノーコードインターフェース制御

Buddiotte Cloud
ノーコードロボット制御

一般家庭市場向け製品を出自とする汎用ロボットの数々

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問題意識と創業の想い

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問題意識について（社会構造）
社会資本の偏在の深刻化

世界的な高齢化の進行『シュリンキング・ニッポン: 縮小する都市の未来戦略』大野秀敏（2008）

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Cartoon by Graham Mackay© 2024 COMMUNAL TECHNOLOGY SERVICES CO., LTD. ALL RIGHTS RESERVED

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問題意識について（生産性と仕事の変化）
低下する労働分配率

新タスク創出の重要性

職種別 富の偏在

システムアナリスト「機械による職のオートメイト化、対するは労働者が担う複雑な新タスクの創出。この2つの競り合いが均衡しているかぎり、労働市場が大きく衰退することは無いだろう。新たな技術の性質とそれが将来イノベーションの潜在的可能性に及ぼす影響は、労働の安定性に重要な意義をもっている。」

1,180万円専門)性*差+異,&'(モノの時代は工場など有形資産への投資が大量の雇用を生んだが、知識など無形資産が主役の経済では、価値を創り出すエンジニアや研究者ら一部の優秀な人材が厚遇されやすい。しかもアイデアがまねされやすいように無形資産は陳腐化しやすく、米アーカンソー大のドンヤ・コー助教
らによると、有形資産の価値は1年で4%減るだけだが、無形資産は1年で2割目減りする。価値を保とうとするほど、優秀な頭脳に経営資源が集中する構図だ。
割を食うのは多くの一般的な働き手だ。
出展：日本経済新聞 2019年9月16日

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看護師・准看護師・保健師・助産師

542万円

介護系事務職500万円

鉄道乗務員・船舶乗務員

471万円

介護職・ヘルパー

456万円

医療事務・医療秘書379万円

出典：「2024年版 職種別 モデル年収平均ランキング」、マイナビ転職
https://tenshoku.mynavi.jp/knowhow/income/ranking/01/#ranking

図1は、1980年以降の何れの十年間をみても、より新しい役職をもった業種ほど雇用成長率が大きかったことが示されている。

“The Race between Man and Machine: Implications of Technology for Growth,
Factor Shares, and Employment”, Daron Acemoglu / Pascual Restrepo, American
Economic Review vol. 108, no. 6, June 2018 (pp. 1488–1542)© 2024 COMMUNAL TECHNOLOGY SERVICES CO., LTD. ALL RIGHTS RESERVED

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将来構想
シュリンキングニッポン・Silver Tsunamiへ対応

富の偏在是正・生産性向上

我々が目指す社会〜10年１。非デジタル専門職がコミュナルテクノロジーを十分に使いこなし、業務を遂行している社会２。スキル希少性に応じて合理的な対価を受け取る好循環が成り立つ社会〜5年

コミュナルテクノロジーの拡大普及／新たなデジタルタスクを創出

コミュナルテクノロジー操作スキルの移転〜3年

コミュナルテクノロジー有効性の証明＠人手不足が顕著な領域〔医療機関、地域鉄道駅、接客業、学校〕

有効性（＝ AND (機能充足性, 経済合理性)）立証
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柔軟な対価循環の仕組み作り｜ブロックチェーン

拡張活用に耐えうる型（”適用モデル”）の開発・検証© 2024 COMMUNAL TECHNOLOGY SERVICES CO., LTD. ALL RIGHTS RESERVED

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当社の目指すポジション
テクノロジーオンリーワン
コミュナルテクノロジーを統合・具現化したプロダクト 「Buddiotte」を提供するオンリーワン
企業
デザインオンリーワン
コミュナルテクノロジーの恩恵が行き届かない領域*1において、その適応モデルを開発・普及させて生産性を向上させるとともに、人々が主体的に活用できるよう動機やスキル獲得の機会をデザインすることで、真の社会実装を実現できるオンリーワン企業
マインドオンリーワン
不可逆的な社会構造の変化を見据え、社会が求める価値を常に提案し続けるマインドを持
つオンリーワン企業*1) 様々な要因
対人業務のデジタル化は困難で、安価な労働力が確保しやすい領域では、合理的な代替手段が多いため、デジタル化が進みにくい。規制された市場で自由に価格設定ができないが、社会的に意義のある業界では、日々の業務が優先され、生産性向上に必要な経営資源が不足していることが多い。

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⽣成AIの活⽤と社会への提案 “適応モデル”

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生成AIの活用
社会への適応モデル（提案）サーバント型
ユースケース

クレーム
対応

クイズ型
ユースケース

価値

なんでも知っているロボット
多⾔語FAQロボット

感情労働の負のコミュニ
ケーションをロボで代⾏

コンテンツ価値（試験勉強・検定）

実⾏中領域

駅案内、カーディーラー、
AI看護記録地域のコミュニティセンター、
病院糖尿病教室

学校、催事イベント

ロボットが良いタブレット／ロボット

媒体

タブレット／ロボット•

ロボットだと「促しセンサー」、「移動案内」応答が可能
促し（感情移⼊効果）
苦⾔or

質問

クレーム

質問
応答

CONFIDENTIAL＊複雑かつマルチモー
ダルな応答

回答
傾聴する
諌める© 2024 COMMUNAL TECHNOLOGY SERVICES CO., LTD. ALL RIGHTS RESERVED

AI採点・講評

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当社からの提案
革命的な生産性を実現するための3つの受容①ノーコード技術の受容• ブロックプログラミングを小学生が学ぶほど、ノーコード技術のスキル習得コストが低下しています。ノーコード技術を使えば、自分の相棒（ロボット・AI）を、他人に頼らず自分で育てることができます。

②CSVなどの学習データを作る「新しいデジタルタスク」の受容• 生成AIは日進月歩で進化しているため、習得したスキル（無形資産）がすぐに陳腐化します。しかし、CSVなどのフォーマットやデータは変わらないため、多忙な施設職員にとって最適です。

③無謬性からの脱却の受容• ソフトウェアは変わりませんが、ロボット・生成AI・外部クラウドは、物理空間・時間・データと共に変化します。これからのAI共存社会では、「20%の誤りを解決するのに80%のコストがかかる」ことを考慮し、許容可能な範囲を見極めることが重要です。
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Buddiotte ノーコード技術（１／２）

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ロボット制御⽤ブロックプログ
ラミング
このプログラミングにより、ユーザーのUXに直結するロボットの動作を定義します。また、⽣成AIを制御するPeripheralとのAPIインターフェースもここで設定します。
左図におけるブロックの説明
紫: 変数定義
薄緑: タッチパネル⼊⼒
薄⻘緑: ロボットとPeripheral間のインターフェース薄⻘: コンテンツ表⽰制御
濃緑: ⾳声認識濃⻘: ロボット動作
⻩⾊: シーケンス制御

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Buddiotte ノーコード技術（２／２）

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⽣成AIの⼊出⼒制御⽤フロープログラミング

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ロボットとLLMを含む様々なクラウドサービ
スを連携させるフローを構築するためのノーコードプログラミング環境です。

•ロボットからの⼊出⼒処理、LLMへの⼊⼒前処理、⽣成結果の後処理など、LLMの最⼤活⽤を可能にする柔軟なソフトウェア機能を提供します。

•開発経験がないと作成は難しいですが、⼀度フローが確定すれば現場での⼤幅な変更は不要です（半固定ソフトウェア）。

AIデータ管理（１／２）

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AI学習データのアップロード・
動作確認用Webアプリ
機能① FAQメンテナンス
・DB検索
RAGベクターベータの検証
・DB更新
RAGベクターDBの更新(csv upload)→施設職員への期待はcsvの作成
・LLMプロンプト
システムプロンプトのチューニング
機能② クイズメンテナンス
・DB検索（同上）
・DB更新（同上）・LLMプロンプト（同上）・FewShots学習
FewShotsプロンプトチューニング
機能③ PlayGround・FAQチャット
検索キーワードを⼊れて、⽣成AIの⽣成動作を検証
・AI採点/設問の取得
クイズをランダムに取得
・AI採点/採点の実⾏
⼊⼒した回答に対し、AI採点する
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AIデータ管理（２／２）
ロボットと⼈間の質疑例 を記述

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ロボットの付加知識

⾳声認識の正確性向
上AI学習データ（csvフォーマット)
ポイント① データの網羅性は不要
・⽣成AIは⼈間の⾃然⾔語を解釈するため、従来のルールベースのチャットボットとは異なり、意味的に⼗分なデータのみで学習が可能です。
ポイント② 半構造データ
・⼈間向けに書かれた⽂書は、⽂書構造というメタデータを持ち、⼈間はそれを元に⽂書を理解できます。
・ベクトル検索では⽂書構造を理解しない場合、精度が低下するため、我々はCSV形式の半構造データを提案します。
ポイント③ ⾳声認識との整合性
・⾳声認識の重要な点は、認識精度とリアルタイム性です。ロボット活⽤においては、リアルタイム性を優先します。
・リアルタイムストリーミング⾳声認識に対応したクラウドは、現時点では辞書で認識モデルをチューニングするものが主流です。⽇本語の特性（同⾳異義語が多い）を鑑み、データと辞書をセットで定義するデータ構造を提案します。
・将来、意味論的に⾼い認識精度とリアルタイムストリーミング認識の両⽅を兼ね揃えた⾳声認識クラウドが登場すれば、そちらを採⽤することを想定。

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ポイント④ ⽣成AIによるロボット制御
・⽣成AIを活⽤したロボット制御命令⽣成とフィルター技術（特願2024-092868）により、⽣成AIがロボットのアクチュエーターを制御することが可能です（⾚© 2024 COMMUNAL TECHNOLOGY SERVICES CO., LTD. ALL RIGHTS RESERVED
枠参照）。

汎⽤型ロボットの制御に関する運⽤知⾒について
病院内利用を鑑みたロボットの基盤・運用技術
現在普及している自動走行型のロボットは，自動移動方式に応じて以下に大別される．temiはLIDAR SLAM等による自律移動式ナビゲーションシステムを有する．

SLAM技術の特徴と運用技術の意義
自己位置推定は，temiを含む自律移動式ロボットが自動走行するための根幹をなす機構・機能の1つである．一方，設置環境や周辺状況によっては，自己位置推定が十分に機能せず，結果として病院職員が予期できないような動きをtemiが取ることがある（表3）．これらを回避し，業務内でtemiを安定的に活用するためには，自己位置推定機能が常時機能するような運用技術の確立が重要となる．
引用：大山、山下、小倉、藤原、高椋、白鳥「スマートホスピタル構想における汎用型多目的ロボットの活用」、情報処理学会 デジタルプラクティス、第50号。
https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/50/S1302-S01.html
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お問い合わせAIロボットのご相談
お問い合わせは
電話

メール

042-816-3100
contact@communaltechs.com

X(旧twitter) @communaltechs

https://www.communaltechs.com/
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コミュナルテクノロジーサービス株式会社 (略称：コミュナルテックス)

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