こんな形で協力できます。

研究期間は実質半年。限られた期間の中で、たとえばこんな頼み方ができます。

• 「この解析のコードを書いてほしい」
• 「この結果をグラフや図にしてほしい」
• 「ブラウザで試せるWebアプリにしてほしい」
• 「自分のデータで何が動くか、一緒に確かめてほしい」

聞きたいときに聞ける相手として、研究者の隣で手を動かします。どれか1つだけでも、組み合わせでも構いません。

「半年で間に合うのか、不安」

たしかに、短い期間です。環境構築・データ整備・モデル構築・検証・成果のまとめまでを研究室だけで抱えると、データ整備に時間がかかり、モデルを触り始めた頃には最終報告が近づいている——そうなりやすい構造があります。

だからこそ、切り分けをおすすめしています。研究の中核である「問い」と「解釈」は研究者にしかできません。解析コードを書く、結果を見える形にする——その工程は私が引き受けます。生成AIを活用した高速開発で、時間を大きく圧縮できます。

「これ、研究費で頼めるの？」

率直にお答えすると、「設計次第で、道はあります」。公募要領では、人件費・研究代表者本人の謝金・施設に関する経費は補助の対象外です。一方で、計算資源費・データ取得利用料・API利用料・設備備品費などは直接経費の対象に含まれます。

分かれ目は、「雇用・人件費」ではなく、成果物ベースの役務（外注）として設計できるかどうか。私への依頼は「動く解析Webアプリ＋ソースコード一式」のように成果物を定義した形にできるので、この整理と相性が良いです。

「半年で、どこまでできるの？」

半年で完成品は求められていません。公募要領は、成果についてこう書いています。

「動く見込みを示すところまで」が、正式に成果として認められています。だから私は、まず粗くても動くものを作り、研究の発展余地を残す設計をおすすめしています。「70点方式」と呼んでいます。中間3か月・最終6か月の到達目標も、この段階設計で組み立てられます。

提供できること｜生成AIで「解析＋可視化」を高速に

やり方はシンプルです。生成AIを活用した高速開発（バイブコーディング）で、解析のプロトタイプを短期間で組み、結果をブラウザで動くWebアプリまで仕上げます。大学の研究現場でも、この進め方でブラウザ上で動く操船シミュレータを開発しています。

• 画像解析のプロトタイプ開発｜物体検出・セグメンテーション・分類
• データ解析のプロトタイプ開発｜実験・観測データの解析とLLM活用
• 解析結果の可視化Webアプリ｜ブラウザで動く形に仕上げる
• 面倒な前処理はコード化｜手作業を自動化し、研究室で回せる形に
• モデル選定・検証の伴走｜自分のデータで何が動くかを一緒に確かめる
• 納品は動くアプリ＋ソースコード一式｜成果物ベースの契約にしやすい形

統計理論や数学の講義はしません。研究者ご自身が専門の領域に口は出しません。理論は研究者、実装は私。研究の問いを、動くAIに変換する工程を引き受けます。AI Coordinator株式会社は私一人の会社です。小回りが利くので、聞きたいときにすぐ聞けます。

「うちの研究にも、合う？」

第1回公募は応募15,868件・採択456件（採択率2.9%）。採択分野は臨床科学から工学、実験科学まで多岐にわたります。たとえば、こんな研究と相性が良いです。

• 顕微鏡・医用・RAW画像などの画像解析
• ドローン・移動体の映像／画像の解析
• 実験・観測データの解析と可視化
• センシングデータからの異常検知・分類
• 実験記録・カルテ・観測記録の生成AI構造化
• シミュレーション結果のブラウザ可視化

迷う場合も、まず状況を聞かせてください。当てはまるかどうかの判断から一緒にできます。

担当者について

私はAI実装を専門にしてきました。画像認識・LLM活用・エッジAI。事業としてAIを動かし、成果を出すところまで責任を持ってきた人間です。

• AI関連の特許を3件保有
• AI農業ロボットのスタートアップ 元CTO（AI開発統括）
• 国のSBIR事業（11億円規模）技術統括
• 東京海洋大学 産学官連携研究員（自動運航船AI）

その私が今、安定した会社員の立場から、研究の現場でAIを動かす側へ軸足を移し、大学の産学官連携研究員（非常勤）として自動運航船（MASS：Maritime Autonomous Surface Ships）向けAIの研究開発に従事しています。キャリアをそこに振り切っているということです。論文を書くための研究者ではなく、事業と研究の両方でAIを動かしてきた実装者として、研究者の隣で手を動かします。