<img src=/content/images/image_1861fb4d2ddfb36fc03fc984c754ec1f.png><h2>クライアントの背景</h2><p>小・中学校用の教科用図書教材の出版と販売などを行う株式会社教育同人社（以下、「教育同人社」）は、すべての子どもたちがそれぞれの可能性を最大限に伸ばし、互いに協力し合い、幸せな社会の実現に貢献できる未来を創造するというビジョンを掲げ、多様なニーズに対応した質の高い教育教材の開発に尽力しています。</p><h2>課題</h2><p>日本の教育現場、特に小学校では、依然として紙媒体の宿題やテストが広く用いられており、こうした採点業務によって教員の負担は増大し、長時間労働へとつながっています。教員の業務軽減と教育の質向上を実現するには、デジタル化を行うことが不可欠でした。</p><p>このような背景を踏まえ、教育現場のデジタル化を推進するために、教育同人社は児童が手書き解答した紙の計算ドリルを、自動で正誤判定するAIモデルの開発に取り組みました。教育同人社の掲げる「持続可能な教育活動の実現」というビジョンに伴走しつつ、カスタムAI開発を行える技術力を有する企業として、開発パートナーにはRecursiveが選ばれました。</p><h2>Recursiveのソリューション</h2><p>Recursiveは、小学校算数の計算問題の正誤判定・採点・成績集計ができるAIモデルの開発をしました。本AIモデルは、横算形式と整数の四則演算に加え、従来のAIでは技術的にも難しかったひっ算形式や小数を含む四則演算の正誤判定も可能となり、高度かつ柔軟な判定が実現しました。</p><p>児童がスマートフォンやタブレット端末のカメラで自分の手書き解答を撮影すると、AIがそれを自動認識します。アップロードされた画像は高度に解釈・テキスト化され、解答の分析後、採点結果が即座に表示されます。</p><img src=/content/images/image_785ee52091464e4d83246587ff0dd48f.png><h3>精度とガイドラインへの準拠</h3><p>このAIモデルは、日本の教育指導領域に沿った採点を行うようにファインチューニングされています。正確性に加え、解答は特定の形式に準拠しなければ正答と見なされません。これは、標準化された教育実践への適合性を確保するためです。</p><p>Recursiveのエンジニアリングチームは、教育同人社との連携を通じ、同社がこれまでに蓄積した教材データの収集とラベル付けによる、モデルのファインチューニングを行いました。その結果、手書き入力から解答を高精度に認識し、重要な要素を正確に特定することが可能です。</p><img src=/content/images/image_5390e410656cad122ac6f46b2c3dcf34.png><h3>セキュリティと今後の開発</h3><p>Recursiveは、セキュリティとデータ管理を最優先事項としています。本モデルは、Recursive独自の安全なGPUインフラ上で作動し、すべてのデータはクライアントの管理下で保護されています。</p><p>今後は、より広範な小学校の計算領域に対応できるようアシスタントの機能を拡充することや、成績の自動集計機能の搭載を行うことが予定されています。個々の児童の記録を統合し、カスタマイズされた学習プログラムの実践も可能にするなど、学校における教育データの有効活用を支援します。</p><img src=/content/images/image_bd60e58ee41dbf8dd7e41d0ea842737e.png><div class="callout"><span></span><h2>成果</h2><p>Recursiveの自動で正誤判定するAIモデルの導入により、以下の成果が見込まれます：</p><ul><li><b>採点時間の短縮</b>：わずか10秒で自動採点を完了し、教員の採点時間を大幅に削減</li><li><b>教員の業務軽減</b>：業務の負担を減らし、手作業による採点の必要性を最小限に抑えることで、教育の質を向上</li><li><b>採点の一貫性</b>：公平性を保ち、採点者によるばらつきをなくすことで、信頼性の高い評価を実現</li></ul></div>

Recursiveは、小学校算数の計算問題の正誤判定・採点・成績集計ができるAIモデルの開発をしました。

「次世代を担う子どもの成長に欠かせない先生方の負担軽減に対するRecursiveのサステナブルなアプローチに対し、当社が描く将来像と供していると感じたため、共に進むことができるパートナーであると判断し、選定しました。」

自動正誤判定で、教育の質向上を実現

<img src=/content/images/image_43e2d5fddea38189a3b42c7f75b9f634.jpg><h2>クライアントの背景</h2><p>KDDI株式会社（以下、KDDI）では、個人向けにはauブランドでモバイルおよび固定通信サービスを提供し、法人向けにはビジネスソリューションを展開しています。同社は生成AIを社会に実装する取り組みの一環として、AI開発に強みを持つスタートアップ企業との提携を通し、付加価値の創造を目指しています。</p><h2>課題</h2><p>オンライン広告を通じて自社サービスのプロモーションを行うKDDIでは、広告配信プラットフォームの最適化やユーザー行動に即した広告配信が不可欠です。同時に、広告クリエイティブにおいては、ロゴガイドラインやブランドカラー規定の遵守といった視覚的な要素に加え、ブランドの価値観に沿った表現へと統一することが求められています。適切な結果を得るためには、担当者自らの知見をもとに多大な時間と労力を投入することが求められるため、業務が属人化してしまう傾向にありました。</p><p>また、クリエイティブ制作の効率化を支援するサービスは存在するものの、広告配信実績データ（ファーストパーティデータ）の活用は依然として限定的でした。そのため、提案されたクリエイティブ案の採否はデザイナーやプランナーの経験に基づく判断に委ねられることが多く、客観的なデータに基づいた評価が不足していました。</p><h2>Recursiveのソリューション</h2><p>こうした課題を解決するため、RecursiveはKDDIと協力し、生成AIを活用した広告クリエイティブ生成システムを開発しました。本システムでは、「au VISUAL IDENTITY」の写真規定で定義された4つの付加価値（Clean、Friendly、Playful、Advanced）のいずれかを選択するだけで、KDDIのブランドガイドラインを遵守しつつ、選択した価値に合った画像を自動生成します。さらに、過去の広告配信によって蓄積されたデータを活用し、AIが広告効果を予測。KPI予測モデルにより選別された良質なバナー画像を選択することができます。</p><p>本システムは、画像生成とKPI予測という2つのAIモデルを統合したパイプラインで構築されており、データに基づいた効率的かつ効果的な広告クリエイティブの生成を実現します。</p><h3>画像生成モデル</h3><ul><li><b>高品質な画像生成</b>：最先端の拡散モデルを活用し、テキスト説明に基づいたリアルな人物画像を生成。日本市場に特化し、西洋のデータに偏りがちな着物やアニメ風デザインなどの不要な要素は排除</li><li><b>ビジュアルアイデンティティのカスタマイズ</b>：プロンプト内のキーワードを認識し、ライティング、コントラスト、色合いなどを自動調整。auブランドの4つのスタイルに最適化</li><li><b>自動プロンプト翻訳</b>：モデルのAPIが英語入力のみをサポートしているため、LLM（大規模言語モデル）を活用した日英翻訳機能を組み込み、スムーズな運用を支援</li><li><b>画像編集機能</b>：テキストから画像生成に加え、既存画像の特定要素（アクセサリー、服装、髪型など）を自在に変更・追加・削除も可能</li><li><b>処理速度の向上</b>：非同期処理を活用したリクエストハンドラーを開発し、同時処理を効率化。多数のユーザーが利用する環境でも高速応答を維持</li><li><b>背景除去機能</b>：広告バナー向けに、プロンプトに特定のキーワードを追加するだけで背景除去を自動実行。後編集の工数を大幅に削減</li></ul><img src=/content/images/image_9f0026bc735a42ea502645fb6e4cc44e.png><h3>KPI予測モデル</h3><ul><li><b>高精度CTR（クリック率）予測</b>：カスタムニューラルネットワークで、年齢・性別などの多様なオーディエンスに対するCTRを予測。データドリブンな意思決定を支援</li><li><b>リアルタイム予測</b>：広告配信前に効果を1秒以内に予測。配信前のパフォーマンス評価で、より確実な広告戦略を可能に</li><li><b>実績に基づく高精度</b>：KDDIが提供するSNS広告の履歴データでモデルをトレーニング。CTR予測精度は72%を実現し、信頼性の高い広告運用を実現</li><li><b>優れたコスト効率</b>：標準的なCPU環境で高速処理を実現。導入コストを抑えつつ、最大限のパフォーマンスを発揮</li></ul><img src=/content/images/image_d5bef342f008ca86f55d8b3db9af1ca8.png><div class="callout"><span></span><h2>成果</h2><p>本システムの導入により、広告制作における業務負荷の軽減と効果の向上が期待されています。</p><p><b>1. 業務負荷の軽減：</b>KDDIでは本システムのβ版をテスト導入することにより、以下工程において50%の工数削減効果を確認しました。</p><ul><li>デザイン考案（平面構成、フォント選定、画像選定など）</li><li>ラフ作成（背景作成、色彩決め、フォントと画像の配置・サイズ調整など）</li><li>仕上げ（シャドウなどのエフェクト、画像のレタッチなど）</li></ul><p><b>2. CTR向上</b></p><ul><li>広告クリエイティブは、AIによるパフォーマンス予測に基づいて選定されるため、各プラットフォームにおける広告効果を最大化</li></ul><p><b>3. クリエイティブの拡張</b></p><ul><li>AIによる高品質な人物画像生成により、制作コストを抑えながら、より多彩な広告ビジュアルを展開。これにより、様々なスタイルやコンセプトを試行し、より魅力的な広告キャンペーンの実施が可能</li></ul></div>

RecursiveはKDDIと協力し、生成AIを活用した広告クリエイティブ生成システムを開発しました。

「企業の課題を具体的なソリューションへと落とし込む際、Recursiveは情報工学の専門的な知識を持つエンジニアだけでなく、マーケティング・ビジネス観点も考慮に入れた視野の広い提案をいただきました。」

一貫したブランドイメージでの広告展開を実現：AIによる広告クリエイティブ生成システムの開発

<h2>クライアントの背景</h2><p>株式会社NeXT FORESTは、株式会社IHIと住友林業株式会社の合弁会社であり、インドネシア・西カリマンタン州を中心に、熱帯泥炭地の持続可能な管理を目的に設立されました。</p><p>熱帯泥炭地は、地球上で最も効率的な炭素吸収源の一つであり、その土壌には世界の森林全体の2倍もの炭素が貯蔵されています。巨大な樹木を育み、熱帯雨林を形成するだけでなく、多様な生態を支え、絶対危惧種であるオランウータンをはじめとする多くの生物の生息地となっています。</p><h2>課題</h2><p>熱帯泥炭地は、人為的な活動や気候変動に対して非常に脆弱であり、安定を保つには特定の環境条件、特に適切な地下水位の意地が不可欠です。地下水位が過度に低下すると、泥炭地は乾燥し、非常に燃えやすくなり、森林火災が発生しやすくなります。森林火災は、泥炭地に蓄積された大量の炭素を大気中に放出します。さらに、乾燥した状態では泥炭の分解が進み、CO₂排出量が増加し、気候変動を加速させます。</p><p>2015年には、インドネシアで発生した森林火災により、260万ヘクタールの森林が焼失し、約13億トンのCO₂が大気中に放出されました。これは、多くの国の年間排出量を超える量であり、地球規模の環境災害となりました。</p><p>従来、泥炭地の水位管理は、熟練技術者が手作業で土地を測量し、50cm間隔で詳細な地形図や等高線図を作成していました。この労力を要する作業には、完了までに最大5年かかることがあります。</p><h2>Recursiveのソリューション</h2><p>Recursiveは、この課題に対処するため、住友林業が西カリマンタンの森林で10年以上にわたり収集した地下水データを利用しました。このデータと、地形、植生、水路、気象条件に関する専門の知識を組み合わせることで、ゼロから完全にカスタムのAIモデルを開発しました。このモデルは、機械学習と物理方程式を統合し、地域の高精度なメッシュマップを作成し、地下水位を7日先、6cmの精度で正確に予測します。</p><p>このモデルは、地下水位が潜在的な危険に関連する閾値に達するタイミングを予測するように設計されており、ステークホルダーは迅速に予防措置を講じることができます。これにより、泥炭地の劣化を軽減し、森林火災のリスクを低減するのに役立ちます。</p><img src=/content/images/image_77d60e18ec2e2cf52d52a8cce5635306.webp><p>初期開発段階の後、Recursiveのエンジニアリングチームは、AIモデルをさらに強化するためにインドネシアの西カリマンタンを訪問しました。灌漑システムを運用するエンジニアや作業員からの現地での観察と直接的なフィードバックは、ソリューションの改良に重要な役割を果たしました。</p><p>この訪問により、Recursiveのチームは、標高に基づく土壌品質のばらつき、ダムの種類に関するデータ、水の流れのダイナミクスなど、これまで利用できなかった、または不完全だった追加のパラメータを組み込むことができます。今後の開発段階では、これらの改善により、このソリューションがお客様のニーズを満たすために進化し続けることが保証されます。この訪問の詳細については、<a href=https://recursiveai.co.jp/ja/blog/borealis-project-background-report/>こちら</a>のブログ記事をご覧ください。</p><img src=/content/images/image_a27c358f661b50a3df7fdce56ed4f6b3.png><p><i>Recursiveのチームがインドネシア・西カリマンタンで地下水位測定に向け、準備する様子</i></p><div class="callout"><span></span><h2>成果</h2><p>RecursiveのAIを活用した地下水管理ソリューションは、以下のような具体的な成果をもたらしました。</p><ul><li><b>1,200 km²</b> に及ぶ熱帯泥炭地を効率的に監視・管理を実施し、劣化リスクを軽減</li><li>約 <b>3億トン</b> のCO₂排出を抑制し、気候変動飽和に大きく貢献</li><li>作業効率が大幅に向上し、時間のかかる手作業による調査への依存を軽減、従業員の負担を軽減</li><li>AIシミュレーションにより、ダムの配置と灌漑計画を最適化し、より優れた資源管理と持続可能な水利用を実現</li></ul></div>

株式会社NeXT FORESTは、IHI株式会社と住友林業株式会社による合弁会社で、インドネシアの熱帯泥炭地を中心に環境保全と経済発展を両立させる持続可能な森林管理を目指しています。

「Recursiveは豊富な実績と優れた技術者を擁しています。工学的な視点に加え、生物物理学の知識を有していることは、非常に大きな強みであり、大きな安心材料だと感じました。」

活用事例

自動正誤判定で、教育の質向上を実現

一貫したブランドイメージでの広告展開を実現：AIによる広告クリエイティブ生成システムの開発

AIが果たす持続可能な林業における役割

国内大手企業からも厚い信頼

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