01
帳票・銘板の読み取り
- 従来
- 決まったフォーマット専用に OCR を作り込む。手書きやかすれ、レイアウト違いで破綻する。
- いま
- 画像を読み取る AI が文脈ごと理解。銘板の型番も手書きの点検記録も、形式ばらばらのまま読める。
02
·
APPROACH
／ 私たちの取り組み方
画像処理だけでは
できなかったことが、
できるようになってきた。
WHAT CHANGED ／ 掛け合わせで解けるようになったこと
02
ゼロショット物体検出
- 従来
- 対象ごとに数百〜数千枚アノテーションして専用モデルを学習。品目が増えるたび再学習。
- いま
- 検出したいものをテキストで指定するだけ。学習データなしで立ち上げられる。
03
異常データの生成
- 従来
- 不良サンプルがほとんど出ず、学習も精度検証もできず PoC 止まり。
- いま
- 生成 AI で欠陥画像を合成。少データでも検知モデルを立ち上げ、評価できる。
HOW WE WORK ／ 進め方の 4 ステップ
01
1–2 週間
ヒアリング
現場の課題と要件を整理し、評価指標と運用要件を握る。
02
2–6 週間
PoC
効果と実現可能性を数値で確認し、判定基準を仮置きする。
03
2–4 か月
開発
本番環境への実装と運用準備。データパイプラインを敷く。
04
継続
運用
評価サイクルと改善の継続。月次レビューで判定を更新。
03
·
SOLUTIONS
／ 業界別の AI 活用
今の AI で何ができるか。
「AI と言われても、何ができるかピンとこない」――そんな声によく出会います。 現場で動く事例を、業界別に並べました。同じ仕組みが別業界で形を変えて使われていることもあります。
04
·
WORKS
／ 実績 — AI 系
現場で稼働中の
AI 案件。
屋外設備の異常検知
屋外プラントをカメラで常時監視し、異常検知から現場のパトライト発報まで自動化。物体検出と異常検知を組み合わせ、屋外特有の天候変化にも対応する設計。
アナログメーター読取
丸型針式メーターの撮影画像から、針位置と数値を AI で自動抽出。点検記録の転記作業をなくし、ミスの発生もゼロに。
官公庁書類の自動作成
過去資料のフォーマットを踏襲しつつ、調査データから新規資料を生成。RAG で類似事例を提示しながらドラフトを起こす構成。
05
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WORKS
／ 実績 — Web 系
プロダクト開発も
受託開発も。
チケット販売プラットフォーム
オンラインでのイベントチケット販売。決済、在庫、本人確認まで一気通貫で開発し、無停止での運用を継続中。
空席情報の発信プラットフォーム
店舗の空席状況をリアルタイムで可視化する地図サービス。店舗側の入力負荷を最小化する管理画面を設計しました。
保険商品提案チャットボット
数項目のヒアリングから適合商品を提示。各候補にマッチスコアと根拠を添えて表示します。
06
·
TECH
／ 技術スタック
API 統合も、
自社モデルの開発も。
ChatGPT や Claude を呼ぶだけで AI 開発を名乗る会社ではありません。データから物体検出や異常検知の独自モデルを設計・学習する技術もあわせ持ちます。
-
01
Custom Models
FOUNDATION · MODELING
物体検出（YOLO 系の独自学習）、異常検知（時系列／画像）、画像分類のアンサンブル、Fine Tuning ／ LoRA、PyTorch ／ OpenCV ／ ONNX、データセット設計とアノテーション
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02
Generative AI
LLM · RAG · AGENT
Claude ／ GPT ／ Gemini の API 統合、RAG（ベクトル DB 設計・チャンク戦略）、AI エージェント（Function Calling / MCP）、プロンプトキャッシュ、構造化出力、ストリーミング設計
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03
Web Frontend
UI · MARKETING
Next.js、React、TypeScript、Tailwind CSS、Vite
-
04
Web Backend
APIS · SERVICES
FastAPI、Node.js、Flask、Python
-
05
Data / Infra
DB · CLOUD
MySQL ／ PostgreSQL、Vector DB（Cosmos DB ほか）、AWS ／ Azure、Docker
-
06
Workflow
AGENTIC · DEV TOOLS
Claude Code、Codex ／ Codex CLI、GitHub Actions、Slack ／ Notion
07
·
ABOUT
／ 私たちについて
WHAT WE DO ／ 私たちが提供するもの
01
AI SOLUTIONS
AI ソリューション
ChatGPT や Claude を API として組み込むのはもちろん、データから物体検出や異常検知のモデルも自分たちで設計・学習します。 画像 AI と生成 AI、両方を専門領域として持つ数少ない会社として、目的に合わせて手段を選びます。
02
WEB SYSTEMS
Web システム開発
SaaS プロダクトの MVP から、既存業務の Web 化、社外向けプラットフォームまで。 要件定義から運用まで一気通貫で設計します。
03
CONSULTING
AI 活用コンサル
「AI 導入を進めたいが、何から始めれば良いか分からない」に並走します。 戦略策定から PoC 設計、評価指標の整備、運用後の改善サイクルまで。
CEO MESSAGE ／ 代表メッセージ
CEO
代表取締役
TAKAFUMI · OSAWA
大澤 教史 ／ 代表取締役 CEO
-
2014
MASTER'S
首都大学東京大学院
電気電子工学専攻にて修士号。回路、組込み、信号処理からロボットの学習まで。
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2016
R&D
本田技術研究所
四輪 R&D センターでエントリーシステム開発、福祉車両向け電動ウインチ開発を担当。
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2019
SIer
ブリスウェル
AI グループリードとして画像系ディープラーニングや生成 AI のソリューション開発を統括。
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2025
FOUNDED
Two-Ahead 設立
これまでの経験を活かし、画像 AI と生成 AI の専門会社として 2025 年 10 月に設立。
- 会社名
- 株式会社 Two-Ahead
- 設立
- 2025 年 10 月
- 代表
- 大澤 教史
- 資本金
- 500 万円
- 所在地
- 神奈川県横浜市西区北幸 2-10-48 むつみビル 3 階
- 事業内容
- 画像 AI・生成 AI の開発 ／ AI 導入コンサルティング ／ AI 開発・実装支援 ／ Web システム開発
08
·
NEWS
／ お知らせ
最近の動き。
FILTER ／
09
·
CONTACT
／ お問い合わせ
Let's talk.
AI 導入も、Web 開発も、コンサルも。
現状をそのまま、お話しいただければ大丈夫です。