一般的な生成AIに問いを投げれば、案はいくらでも返ってきます。問題は、その案が正しいかどうかを、AI自身が確かめてくれないことです。もっともらしい文章が並び、読んだ人が「たしかにそうかも」と思う。そこで止まり、誰も検証しないまま企画書になる。この一段が埋まりません。
Invention Discovery Engine｜株式会社ロボケン
「思いつく人がいない」から進まない、を終わらせる。
発明発見エンジン Roboken は、テーマを入力すると、案を出し、その案を自分で検証し、検証に生き残ったものだけを成果物として出すソフトウェア一式です。買い切りで、貴組織の内側に置いてお使いいただけます。
ご質問だけでもかまいません。いただいた内容は、ご連絡と資料のご案内以外には使用しません。
2系統
独立に構築したエンジンをセットでご提供
買い切り
期間課金ではなく、貴組織の資産として保有
10営業日
ご入金の確認から、お引き渡しまで
The Problem
止まっているのは、やる気ではありません。
研究テーマも、新規事業も、「進めたいのに手が動かない」状態が続きます。その理由は、たいてい次の三つのどれかです。
01
発想できる人が、足りない
新しい案を出せる人は、どの組織にも数人しかいません。その数人が忙しくなった瞬間、探索は止まります。採用しようにも、その数人は市場にほとんど出てきません。
02
案は出るが、良し悪しが分からない
会議で案は出ます。しかし、どれが有望かを判断する材料がありません。結果として「声の大きい案」か「前例のある案」が残り、本当に効く案は検証されないまま消えます。
03
検証まで手が回らない
検証には時間と手間がかかります。担当者は本務を抱えています。「やってみないと分からない」で止まった案が、毎年積み上がっていきます。
この三つは、人を増やしても解けません。増やせないから止まっているからです。
Why Not Enough
「AIにアイデアを出させる」は、もう試されています。
Roboken は、案を出すところではなく、出した案を自分で確かめて、確かめに耐えなかったものを落とすところに軸足があります。
出てくるのは「たくさんのアイデア」ではありません。検証を通過した少数と、通過しなかったものが「なぜ落ちたか」の記録です。落ちた記録が残ることが、次のテーマを速くします。
What It Is
入れるものと、出てくるもの。
内部の仕組みは非公開です。ご説明できるのは、「何を入れると、何が出てくるか」と「どういう条件でお渡しするか」の二つです。
Input
貴組織が用意するもの
- 解きたいテーマ（一文でかまいません）
- 達成したい目標（数値でも、状態の記述でも）
- 守らなければならない条件（法令、予算、人員、設備、学内規程、業界規制など）
- 使えるデータがあれば、そのデータ（なくても着手できます）
Roboken
内部の仕組みは非公開
Output
Roboken が返すもの
- 検証を通過した案（通過しなかった案は、落ちた理由とともに記録に残ります）
- その案をどう確かめたかの手順と、再現に必要な一式
- 非技術者向けの解説書／技術者向けの仕様書／論文形式の文書
- 検証に使ったデータと、動かせるデモ、および組み込み用のAPI
※ 内部の処理内容、使用している技術の詳細、判定の基準は開示しておりません。ご購入後にお渡しする一式には、運用に必要な手順書が含まれます。
Deliverables
終わったあとに、読める形で残ります。
検討が人の頭の中で終わると、担当者が異動した瞬間に消えます。Roboken の成果物は、次の担当者が読んで再現できる形で残ることを前提に設計されています。
| 残るもの | 何のために |
|---|---|
| 解説書（非技術者向け） | 決裁者・学内委員会・理事会に、そのまま説明できるようにするため |
| 仕様書（技術者向け） | 実装や外部委託の要件定義に、そのまま使えるようにするため |
| 論文形式の文書 | 学会発表・紀要・外部資金の申請書の下敷きにするため |
| 検証データと検証条件 | 第三者が同じ手順をなぞって確認できるようにするため |
| デモ（動かせるもの） | 「動いている」ところを見せて合意を取るため |
| API（組み込み用） | 既存の業務システムや学内システムに接続するため |
| 落選した案の記録 | 同じ検討を来年もう一度やらないため |
表は左の列が項目、右の列が内容です。
※ 成果物の構成はテーマにより異なります。また、成果物の精度・完成度、特定目的への適合性、第三者の権利を侵害しないことは保証しておりません。
Two Engines
1つではなく、2つお渡しします。
Roboken は、独立に構築した2系統のエンジンをセットにしてご提供します。同じテーマを2系統に投げて、出てきたものを見比べるという使い方ができます。見方の違う2人の担当者に、同じ課題を渡すようなものだとお考えください。
※ ライセンスは、2系統セットで1件として扱います。
Scale & Compliance
数を出せること自体が、価値になります。
発明や改善案は、1件ずつ丁寧に作ると、年に数件が限界です。Roboken は、テーマを差し替えながら回すことを前提に作られており、検討の件数そのものを増やすことができます。「良い案が出るまで待つ」から「数を出して、残ったものを見る」へ、進め方が変わります。
ただし、増やしてよいのは、線の内側だけです。
件数を増やせば、境界に触れる案も出てきます。他者の権利に触れる案、法令や学内規程に反する案、検証していないのに効果があるように読める案。これらは、出さないことよりも、出したまま気づかないことのほうが危険です。
| 守る線 | 運用上の扱い |
|---|---|
| 第三者の知的財産権 | 公開されている文献・特許情報を照会し、近い先行例がある場合は、その旨を記録に残したうえで人が判断します（自動で「侵害なし」と断定しません） |
| 法令・規程 | テーマごとに、守るべき条件として最初に登録し、これを満たさない案は成果物に含めません |
| 効果の表示 | 検証していない効果を、検証済みのように書きません。どこまで確かめたかを、成果物の中に明記します |
| データの取り扱い | 利用が許諾されたデータ・公開データ・合成データの範囲で扱います |
表は左の列が項目、右の列が内容です。
量産と法令遵守は、どちらかを選ぶものではありません。線を引いたうえで数を出すから、出てきたものを使えます。
※ 本製品は、第三者の権利を侵害しないことを保証するものではありません。権利関係の最終的な判断は、貴組織および専門家によるご確認をお願いしております。
Case Study
「授業料を上げず、補助金も当てにせず、5年で黒字化できるか」を解かせました。
サンプルとして、地方中規模大学の経営という難しいテーマを Roboken に入力しました。条件は厳しめに設定しています。授業料は上げない。補助金の増額は前提にしない。教員数は設置基準を満たす。研究時間は削らない。そのうえで、5年目に単年度で黒字にする。
与えた条件（入力）
| テーマ | 地方中規模大学における、教育・研究リソースの自律循環型モデルの創出 |
|---|---|
| 目標 | 5年目に単年度収支を黒字にする |
| 守る条件 | 授業料を上げない／補助金の増額を前提にしない／教員数は設置基準を満たす／研究時間を削らない |
| データ | 仮想の大学1,000校ぶん（合成データ） |
| 検証の作法 | 1,000校のうち300校ぶんは検証の最後まで一切使わず、最終確認に一度だけ使用 |
表は左の列が項目、右の列が内容です。
手元のデータで良い数字が出るまで調整を繰り返せば、たいていの案は良く見えます。そうならないように、300校ぶんのデータは最後まで開けずに取り置き、結論が固まってから一度だけ当てて確認しました。下の数字は、その一度きりの確認結果です。
出てきた案（出力）
返ってきたのは、目新しい打ち手の発明ではありませんでした。すでにどの大学でも知られている三つの打ち手――遠隔での設備共用、産学共同・受託研究の拡大、知的財産のライセンス収入――を、同時に、この組み合わせで回す運営モデルです。個々の打ち手が新しいのではなく、「授業料も補助金も増やさない」という条件のもとで、この組み合わせが最後まで残った、という点が結論です。
最終確認の結果（取り置いた300校ぶんでの、1回きりの測定）
| 指標 | 現行の運営 | 提案モデル | 差 |
|---|---|---|---|
| 5年目の単年度収支差額比率（平均） | −9.50% | +2.24% | +11.74ポイント |
| 5年目に黒字となる大学の割合 | 39.3% | 62.3% | +23.0ポイント |
| 10区分のうち黒字だった区分の数 | 0 / 10 | 6 / 10 | +6 |
| 守るべき条件への違反 | — | 0.0% | 違反なし |
収支差額比率の差の推定幅：+10.31 〜 +13.25 ポイント（信頼水準95%）
守った条件（副作用が出ていないことの確認）
| 守る条件 | 現行の運営 | 提案モデル | 判定 |
|---|---|---|---|
| 授業料の値上げ | 0% | 0% | 上げていない |
| 学生教員比 | 33.2 | 33.2 | 悪化なし |
| 研究時間の比率 | 0.35 | 0.35 | 削っていない |
| 設置基準の教員数 | 充足 | 充足 | 満たしている |
数値はすべて合成データによる検証の結果であり、実運用での同等の結果を保証するものではありません。
収益を上げるために、授業料を上げたわけでも、教員を減らしたわけでも、研究時間を削ったわけでもありません。「何を守るか」を先に決めてから解かせると、こういう形で返ってきます。
都合の悪い結果も、記録に残しています
同じ手間の範囲で複数の案を比べたところ、すでに公表されている取り組みを組み合わせた対照案のほうが、提案モデルより良い数字を出した局面もありました。その事実も、そのまま成果物の中に記録として残しています。都合の良い結果だけを残す使い方は、この製品ではできません。
先行例の確認について
結論を出すにあたり、公開されている学術文献・特許情報のデータベース6種に照会し、個々の打ち手がすでに知られたものであることを確認しています。そのうえで、新しいと言えるのは組み合わせと選び方の部分に限られる、という書き方で成果物に記載しています。
※ 本サンプルは、仮想の大学1,000校ぶんの合成データを用いた検証です。実在の大学のデータは使用しておらず、実機・実運用での検証は行っておりません。実運用で同等の結果が得られることを保証するものではありません。また、本結果をもって世界最高水準であるとは主張しておりません。数値はいずれも前提条件つきの検証結果です。
Where It Works
理系のテーマだけの道具ではありません。
守るべき条件があり、良し悪しを何らかの形で測れるテーマであれば、分野は問いません。前のセクションの大学経営のサンプルも、実験装置を使わないテーマです。
| 領域 | テーマの例 |
|---|---|
| 大学・研究機関の経営 | 収支構造の組み替え、共用設備の運用設計、外部資金の獲得方針、定員と教員配置の設計 |
| 研究テーマの探索 | 次に取り組む研究テーマの候補出しと、その筋の良さの事前確認 |
| 理工系の研究 | 材料・プロセス・アルゴリズム・制御条件の探索 |
| 人文社会系・政策系 | 制度設計、支援施策の組み立て、評価指標の設計 |
| 事業会社のR&D | 新製品・新工法の条件出し、既存プロセスの歩留まり改善 |
| 業務・オペレーション | 人員配置、在庫、シフト、ルート、価格設計 |
| 知的財産 | 出願候補の洗い出しと、公開情報に基づく先行例の確認 |
表は左の列が項目、右の列が内容です。
「うちのテーマは向いているか」は、フォームからお送りいただければ個別にお答えします。向いていない場合は、その旨をお伝えします。
Before / After
変わるのは、進み方です。
場面
導入前
導入後
案を出す
特定の数人に依存し、その人が忙しいと止まる
テーマを入力すれば、担当者が誰でも着手できる
良し悪しの判断
会議での印象と前例で決まる
検証の結果と、落ちた理由が記録として残る
検証
手が回らず、多くが未検証のまま滞留
案を出す工程に、検証が最初から含まれている
件数
年に数件
テーマを差し替えながら回せる
引き継ぎ
担当者の頭の中にあり、異動で消える
解説書・仕様書・論文形式の文書が残り、次の担当者が読める
外部への発信
まとめる時間が取れない
そのまま申請書や発表資料の下敷きになる
※ 上表は本製品の想定される使われ方を示したものであり、個々の組織での成果を約束するものではありません。
How We Provide
借りるのではなく、持っていただきます。
| 提供形態 | 買い切り（ソフトウェア一式のライセンス提供）。期間課金ではありません |
|---|---|
| 構成 | 独立に構築した2系統をセットで1件としてご提供 |
| 設置場所 | 貴組織の環境に置いてご利用いただけます |
| 改変 | 貴組織の運用に合わせた改変を行っていただけます（範囲は契約書に定めます） |
| ライセンスの性質 | 非独占。他の導入先にも同一の条件でご提供します |
| 提供数 | 上限は設けていません |
| 価格 | 個別にご案内します。フォームよりお問い合わせください |
| お引き渡し | ご入金の確認後、10営業日以内に電子的な方法でお渡しします |
| 導入支援 | オンラインでの導入説明を1回（90分程度）。導入手順書・運用手順書をお渡しします |
| ご確認の期間 | お引き渡しから14日以内にご確認いただきます。手順書のとおりに動作しない場合は是正します |
| サポート | お引き渡しから90日間、メールでのご質問に回答します（回数・時間の上限は設けません） |
| 別途必要な費用 | 計算機環境、通信回線、および貴組織が自ら契約する基盤サービスの利用料 |
表は左の列が項目、右の列が内容です。
非独占のため、他の組織にも同じものが渡ります。ただし、入力するテーマも、守るべき条件も、お持ちのデータも組織ごとに違います。同じ成果物が他所から出てくることは想定していません。
What We Do Not Guarantee
先に、できないことを書いておきます。
販売用のページで不利なことを書くのは妙に思われるかもしれません。しかし、ここを曖昧にしたまま導入していただいても、双方にとって良い結果になりません。
- 成果物の精度・完成度は保証しません。
- 特定の目的への適合性は保証しません。
- 第三者の知的財産権を侵害しないことは保証しません。権利の最終的な判断は、貴組織および専門家によるご確認をお願いしております。
- 世界最高水準（SOTA）であることは主張しません。
- 実機・実運用での同等の結果は保証しません。検証には合成データを用いる場合があります。
- 特許が取得できること、論文が採択されること、補助金が採択されることは保証しません。
- すべてのテーマで良い結果が出るとは限りません。検証に生き残る案が1つも出ないこともあります。
そのうえで、何をどこまで確かめたのかを、成果物の中に書き残します。確かめていないことを、確かめたように書かないこと。これが本製品の設計方針です。
How To Start
まずは、資料をご覧ください。
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お問い合わせ
フォームから資料請求・ご質問・商談のお申し込みをお送りください。
ご用意いただくもの：特にありません
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資料のご送付
製品概要・提供条件・成果物のサンプルをお送りします。
ご用意いただくもの：特にありません
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オンライン商談
解きたいテーマを伺い、向き・不向きを率直にお伝えします。
ご用意いただくもの：検討中のテーマ（決まっていなくてもかまいません）
-
秘密保持契約
ご希望に応じて、商談の前に秘密保持契約を締結します。
ご用意いただくもの：ご捺印
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1テーマの試行
実際に1テーマを解かせ、結果をご覧いただきます（下記）。
ご用意いただくもの：テーマと、守るべき条件
-
ご契約・お支払い
提供条件・重要事項説明書をお渡しし、ライセンス契約書を締結します。
ご用意いただくもの：ご捺印、お支払い
-
お引き渡し・導入説明
ご入金の確認後10営業日以内にお渡しし、オンラインで導入説明を行います。
ご用意いただくもの：受け入れ環境（手順書をお渡しします）
Trial
買う前に、1テーマだけ解かせてみてください。
資料と口頭の説明だけで判断するのは難しいと思います。ご希望の方には、実際のテーマを1件だけお預かりし、Roboken に解かせた結果をご覧いただけます。「うちのテーマで、何がどこまで出るのか」を、実物で見ていただくためのものです。
| 区分 | 内容 |
|---|---|
| お渡しするもの | 検証の結果（数値、比較、守った条件、確かめられなかった点）と、その読み方 |
| お渡ししないもの | 提案手法そのもの、成果物の一式、エンジンの内部の仕組み |
表は左の列が項目、右の列が内容です。
※ 実施は1組織につき1テーマ、1回限りです。テーマの内容によってはお受けできない場合があります。実施条件・期間はお問い合わせ時にご案内します。結果は合成データによる検証を含み、実運用での同等の結果を保証するものではありません。
FAQ
よくあるご質問
仕組みを教えてもらえますか。
内部の仕組みは開示しておりません。ご説明できるのは、何を入力すると何が出力されるか、および提供条件です。ご購入後は、運用に必要な手順書の一式をお渡しします。
価格はいくらですか。
本ページでは公開しておりません。フォームよりお問い合わせいただいた方に、個別にご案内します。
生成AIのサービスと何が違いますか。
案を出すだけでなく、出した案を確かめ、確かめに耐えなかったものを落とす点です。確かめられなかった点も記録に残します。
文系のテーマでも使えますか。
守るべき条件があり、良し悪しを何らかの形で測れるテーマであれば分野は問いません。制度設計や政策系のテーマも対象です。
成果は保証されますか。
保証しておりません。精度・完成度・特定目的への適合性・第三者の権利非侵害・実機での同等性能は、いずれも保証の対象外です。
導入までどのくらいかかりますか。
お問い合わせから資料送付までは数営業日です。その後の商談・試行・ご契約の期間は、貴組織のご事情により異なります。
Contact
資料請求・ご質問・商談のお申し込み
「まだ検討段階で」という状態でかまいません。ご質問だけでも承ります。いただいた内容には、担当者が目を通したうえでお返事します。