ECTデータ解析を強化する「EctGraph」を公開しました｜現場エンジニアが作る解析支援ツール

ANGEWORKでは、電気けいれん療法（ECT）におけるデータ解析を支援するソフトウェア
「EctGraph（エクトグラフ）」
を公開しております。


https://angework.co.jp/products/ectgraph.html

本ソフトウェアは、修正型電気けいれん療法（mECT）に用いられるパルス波治療器の結果を解析し、
既存アプリケーションでは不足しがちな機能を補完することを目的とした解析支援ツールです。

単体でも動作しますが、
他アプリケーションのデータを取り込み、より詳細な解析を可能にする“拡張ツール”として設計されています。

■ 主な特徴

• Genie等からのデータインポートに対応
• グラフの強制キャプチャによるデータ取得
• CSV / Excel / テキストなど多様な形式での出力
• EEG / EMG / ECGの統合表示
• コヒーレンスなど波形解析の再計算機能

■ 現場視点での強み
EctGraphは、単なる表示ツールではなく
「現場で実際に困っているポイント」を補うために設計された解析支援ソフトウェアです。

• データが取り出せない
• 解析が限定されている
• 再計算や検証ができない

といった課題に対して、
開発現場のエンジニア視点で機能を実装しています。

■ 特に特徴的な機能

• グラフの最小値 / 最大値の自動検出
• 波形のセグメント解析と色分け表示
• 波形サイクルの可視化
• コヒーレンスの再計算・パラメータ調整

■ 技術的な取り組み
コヒーレンス解析については、
論文ベースの計算式をもとに、実装および解釈を整理したドキュメントを公開しています。
→ Github: Coherence and Asymmetry（EEG解析リファレンス）

■ まとめ
EctGraphは、

• 既存ツールの不足を補う
• データを自由に扱えるようにする
• 現場での解析を効率化する

ことを目的としたソフトウェアです。

医療分野におけるデータ解析の現場で、
実用的な支援ツールとして活用いただけます。

AI導入から運用改善まで｜現場エンジニア視点のAI活用相談を開始しました

ANGEWORKでは、AI活用に関するご相談を受け付ける専用ページを公開いたしました。


https://angework.co.jp/ai-consulting.html

本サービスは、中小企業・開発部門・現場でAI活用に課題を感じている方向けの支援となります。
当社では、すでに3年以上にわたりAIを活用した開発を行っております。
AI分野は変化が非常に速く、昨日の正解が今日には通用しないことも珍しくありません。
そのため、短期的な導入支援だけでなく、長期的な運用を見据えたご提案を重視しています。

また、実際に開発現場でAIを活用しているエンジニア視点で、実務に即したご提案を行います。

■ よくあるご相談
・AIを導入したが、現場で使われていない
・プロンプトや運用が属人化している
・精度や結果が安定しない

現在、以下の2つのプランをご用意しております。

■ 低リスクでAI導入を検討したい方
https://angework.co.jp/ai-challenger.html
AI導入の第一歩を、現場目線で一緒に整理します。
初回30分のご相談は無料です。

■ 導入済AIの再改善（Re改善）
https://angework.co.jp/ai-advanced.html
すでに導入済みのAIがうまく機能していない場合や、
運用に課題を感じている方向けの改善支援です。

また、サイトではAI業界の動向を毎週更新しています。
まずはお気軽にご相談ください。

https://angework.co.jp/contact.html

点群×センサ×AI「Mistrace」を展示｜GENIACキャラバン出展報告

株式会社ANGEWORKは、GENIAC成果発表キャラバン（東京会場）にて、ブース展示に参加いたしました。

当日は、点群・センサ・AIを組み合わせた暗黙知のデータ化技術Mistraceを中心にご紹介しました。

■ 展示内容
Mistraceは、スマートフォンを用いた点群計測と各種センサ情報を統合し、作業の状態や技能を記録・再現するシステムです。
製造業や医療、食品分野など、現場ごとの暗黙知の可視化・標準化を目的としています。

■ 当日の様子




当日は多くの来場者の方にお立ち寄りいただき、実際の活用方法や導入イメージについて具体的なご質問をいただきました。

特に「点群×センサ×技能再現」というアプローチに対して関心を持っていただく場面が多く、想定以上の反響となりました。

また、技術資料についても多くの方にお持ち帰りいただき、関心の高さを実感しております。

■ 今後について
今回いただいたご意見やニーズを踏まえ、より実用的な形での展開・改善を進めてまいります。

Mistraceにご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。

GENIAC成果発表キャラバンに出展｜Mistraceを渋谷で展示（4/14）

株式会社ANGEWORKはこのたび、2026年NEDO懸賞金活用型プログラム「GENIAC」に応募したプロジェクト「Mistrace（ミストレース）」を、「GENIAC成果発表キャラバン」にて展示いたします。

本イベントは、生成AIの社会実装をテーマにしたプロジェクト成果の発表および交流の場です。

■ 出展概要

日時：2026年4月14日（火）
会場：渋谷ストリームホール

Mistraceは、スマートフォンを用いて現場の“暗黙知”を手軽に記録・共有できるシステムです。
日本の伝統工芸から製造業、さらには医療機器分野まで、幅広い現場での活用を想定しています。

特に、点群データや現場のナレッジ蓄積にご関心のある方は、ぜひブースへお立ち寄りください。

皆さまのご来場をお待ちしております。

オープンイノベーションプラットフォーム「AUBA」に登録しました

株式会社ANGEWORKは、オープンイノベーションプラットフォーム「AUBA」に企業登録を行いました。

今回の登録では、当社の強みであるLiDAR（点群）技術と、自社開発ライブラリ「Mistrace」を軸に、現場業務の高度化・効率化を実現する共創プロジェクトを公開しています。

施工・保守・安全管理などの分野において、点群データを“可視化”に留めず、“判断基盤”として活用することで、業務改善や人手不足の解消につながるシステムの実装・事業化を目指します。

現在、技術理解があり、短いサイクルで検証・実装を進められる共創パートナー企業を募集しています。単なるPoCに留まらず、実運用・事業化まで一緒に進めていただける企業様との連携を重視しています。

ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひ以下のプロジェクトページをご覧ください。

▼プロジェクトページ

https://auba.eiicon.net/projects/36295

iPhoneで動作するAR骨頭マーカーシステム ― THA手術支援プロトタイプ動画公開

このたび、ANGEWORKでは整形外科THA（人工股関節全置換術）手術を支援する
「AR骨頭マーカーシステム」のプロトタイプ動画を公開いたしました。

本システムは、AR（拡張現実）技術を用いてステムの位置を
リアルタイムに可視化することで、手術時の位置決めを支援する
外科ナビゲーション技術の概念実証として開発したものです。

THA手術では、トライアルステムの位置をもとに本番ステムを挿入しますが、
骨内部の位置関係は直接目では確認することができません。
本システムでは、トライアルステムの位置を記録し、
本番ステム挿入時にその位置をARで再現表示することで、
位置決めの補助を行います。

また、本プロトタイプはiPhone上で動作するため、
従来のナビゲーションシステムのような大掛かりな専用機材を必要としない点も特徴です。

今回公開した動画では、
ARマーカーを用いたトライアルステムの位置記録と、
本番ステム挿入時におけるAR表示の基本動作をご紹介しています。

ぜひ動画をご覧ください。

▼動画はこちら
https://youtu.be/3PoE5wBY108

ANGEWORKでは、AR・LiDAR・画像認識技術を活用した
医療分野向けソフトウェア開発を進めております。

共同研究や開発のご相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください。 

ANGEWORKは業務におけるAIのシステム組み込みを実現しています

株式会社ANGEWORKは、海外製AI・国産AIのシステム組み込み、および用途に応じたAIサービス構築を受託しています。

大規模言語モデル（LLM）に限らず、LiDAR制御や各種センサーデータ解析など、システム制御・計測・解析を含む幅広いAI技術を、実業務として取り扱っています。

AIと一口に言っても、その用途や求められる機能はさまざまです。
弊社では、LLMやMCPの構築、3D物体の形状判定を行う学習モデルの開発に取り組んできました。
また、小規模な画像解析用の機械学習済みモデルをiPhoneに組み込み、実機で動作させるといった開発実績もあり、日々技術検証と実装経験を積み重ねています。

一方で、AIを導入すればすべてが解決するわけではなく、AIのみで構成されたシステムは失敗しやすいのも実情です。

弊社では、長年培ってきたアルゴリズムベースの実装とAIを適切に組み合わせることで、安定性と再現性を重視した開発提案を行い、継続的に運用可能なサービスを提供しています。

AIを導入したいけどリスクが厳しく勉強の時間がない、、とお悩みでしたら是非以下をご覧下さい。

■まずAIを扱ってみたい場合

• 海外では、AI導入企業の多くが一度は失敗を経験すると言われるほど、流行性と同時にリスクを伴う技術です。
  
  

• 御社が本当にAIを導入すべきかどうかの技術判断を提供します。
  どの業務に適用するのが適切かといった判断を含め、情報整理や技術的な助言から対応可能です。アルゴリズムで改良すべきなら、AIは時期尚早と返答します。
  
  

• 全ての業務にAIを導入することが最適解とは限りません。
  まずは業務の一部にテスト導入し、費用対効果を確認したうえで判断する部分的な開発をご提案しています。
  
  

• また、AI構築において最も時間を要するのはデータ整理です。
  企業内に蓄積された価値あるデータを整理し、学習可能な形式へ変換するには一定の作業時間が必要となります。
  ぜひ、御社の既存データ資産を将来に活かす取り組みをご検討ください。

■ AIの選定について

• 海外製・国産AIを問わず、学習済みモデルの選定から対応可能です。
  AI分野は変化が激しく、今日の主流が明日には入れ替わる可能性もあります。
  
  

• GPTのようなクラウド型サービスだけでなく、学習済みモデルをローカルサーバーで運用する構成も選択可能であり、機密情報を扱う業務では高いセキュリティが期待できます。
  
  
• また、大規模言語モデルに限らず、LiDAR制御、画像解析、制御系AIなど、用途に応じた多様なAI技術の導入に対応しています。
  
  

• AIは「とりあえずGPTのような大規模言語モデルを使えばよい」というものではありません。
  業務内容、目的、環境、制約条件を踏まえたうえで、最適なAIを選定・組み込むことが重要です。
  
  
• お客様の業務やシステム環境をヒアリングし、AI構成、導入環境、初期費用およびランニングコストを含めたご提案を行います。
  
  

• AIを導入しても、精度が低ければ実用にはなりません。
  実務で求められる80％以上の回答精度を実現するためには、学習データの質だけでなく、モデル設計や制御手法、運用時の工夫が不可欠です。
  
  
• 近年は「プロンプト設計だけで解決する時代」も終わりつつあります。
  弊社では、精度向上のためのインターフェース設計やコンテキスト化に継続して取り組んでいます。
  
  

• AIの導入場所は小型化が進んでいます。
  弊社は小型学習済モデルをiPhoneで動作させるための変換と検証実績を保持しています。Raspberry Pi等のIoT環境への導入開発も日々進化しています。
  巨大なPCやサーバ導入が負担となるケースへの対応もご相談下さい。

■ AI導入・構築に向けた準備支援

• 学習用データ構築に関するノウハウ提供
  
  

• データ量が不足している場合の対応方針検討
  （既存データの活用方法、評価手法の整理など）
  
  

• PoC（技術検証）から開発までの対応
  ※ AI構築前の「データの状態確認・整理」のみのご相談も可能です。

■AIの精度評価

• AIの精度評価は、単純な正答率だけで判断できるものではありません。
  業務で利用するAIにおいては、「どの誤りが許容され、どの誤りが致命的か」を整理したうえで、評価指標を設計することが重要です。
  ハルシネーションと呼ばれる、いい加減な返答を避けなければビジネスでは使いものになりません。
  
  

• 例えば、誤検知（本来問題のないものを問題と判定する）と、未検知（問題を見逃す）では、業務への影響は大きく異なります。
  弊社では、業務フローや運用条件を踏まえ、精度・再現性・安定性のバランスを重視した評価を行っています。
  
  
• また、学習データと実運用データの乖離にも注意が必要です。
  検証時だけ精度が高く、実運用で性能が低下するケースを避けるため、想定利用環境に近い条件での評価を重視しています。

■ PoC（技術検証）で確認する主な指標

PoC（技術検証）フェーズでは、最終的な完成度を求めるのではなく、「実運用に耐えうる可能性があるか」を見極めることを目的とします。

弊社では、以下のような観点を中心に評価を行います。

• 精度指標
  正答率だけでなく、誤検知率・未検知率など、業務影響を考慮した指標
  
  

• 再現性
  同一条件下で同様の結果が得られるか、入力のばらつきに対する安定性
  
  

• 処理性能
  推論時間やレスポンス、リアルタイム性が求められる場合の処理可否
  
  
• 運用性
  データ更新時の再学習負荷、運用時のチューニング難易度

これらの結果を踏まえ、

「本開発に進むべきか」「仕様や構成を見直すべきか」といった判断材料を整理し、

次フェーズへの移行可否をご提案します。

■ 日本におけるAI強化政策

近年、日本政府は国産AIの研究開発および社会実装を強化する方針を示しており、

産業分野・医療分野を中心にAI活用に関する検討が進められています。

（研究開発支援、実証事業、産業連携の取り組みが加速しています）

AI開発を担える技術者の不足が今後の課題として顕在化しつつあり、大手企業ではすでに、開発可能な技術者の確保や内製体制の強化が進められています。

■いつでもご相談ください

こうした流れを受け、ANGEWORKでも

• 「AIを業務にどう組み込めばよいか分からない」
  
  
• 「どのAIを選ぶべきか判断できない」

といったご相談が増えています。

アドバイスや技術整理のみのご相談であれば、比較的低コストでの対応も可能です。

AI活用を検討しているものの、何から始めればよいか分からない方、

AI対応可能な開発会社を探している企業様など、

小さなご相談でも構いませんので、お気軽にお問い合わせください。

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https://angework.co.jp/contact.html

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