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Company

Overview

社名 NINANO JAPAN株式会社
代表取締役 梁 泰植
設立 2021年4月1日
資本金 1,000万円
事業所在地 【東京オフィス】 〒100-6005 東京都千代田区霞が関3-2-5霞が関ビル5階
         TEL 03-3519-8040  FAX 03-5251-8206
【ソウルオフィス】ソウル市 ソチョグ区 ノンヒョン路646 B1
         TEL 02-6929-0907  FAX 02-6929-0906
事業内容 1. クラウド最適化AIソリューションの開発
 :MLT(Machine Learning Tutor)、Intents Analysis Engine
2. 革新的AI音声認識エンジンの開発
 :特定のドメインに特化した学習データを用いて、性能を最大化したAIエンジン

CEO Message

弊社ホームページをご覧いただきまして、ありがとうございます。
NINANO JAPAN株式会社代表取締役の梁泰植(ヤン テシク)と申します。
私は、日本に20年以上在住し、この国の文化やビジネス環境に深い理解と愛着を持っています。
そして、私たちNINANOはAIを使った最先端のITシステム化の可能性を感じて創業して以来、
日本のIT社会の成長とともに私たちも成長してまいりました。

その20年間で、日本と韓国を結ぶITビジネスは試行錯誤し失敗もありました。
しかし、相互理解と協力を深めることで、両国にとって価値ある成果を生み出すことが出来ました。

これまで、クラウド環境に最適化されたAIアプリケーションの開発に情熱を注いできましたが、私たちのビジョンは技術開発に留まりません。
日本のIT人材不足の課題に応えると同時に、両国の文化や技術の交流を深め、より強い結びつきを創造していきたいと考えています。
この取り組みは、私たちがこれまで培ってきた技術力と、グローバルな視点を活かした新たなチャレンジです。

NINANOのメンバー全員はお互いの国の文化・言葉・習慣などに興味があり、理解しあうことを大事にしています。
日本のアニメが好きで日本語がうまくなっていったり、韓国のドラマが好きで何度も韓国へ行ったり...
そして、日本と韓国は長い付き合いができる友達の国だと思っています。

技術開発への不断の挑戦とともに、日本と韓国の間に新たな架け橋を築いていくこと。
それが私たちNINANO JAPANの新たな使命です。
これを実現すべく、今後も社員一丸となって歩んでいく所存です。

今後とも益々のご支援とご愛好を賜りますようお願い申し上げます。


NINANO JAPAN株式会社 代表取締役社長
梁 泰植

Business

Business Model


詳細については、こちらからお問い合わせください

R&D

Digital Transformation

多くの企業がクラウドインフラへの移行に伴い、
レガシー · アプリケーションをそのままクラウドへ移植している中、
クラウド環境に最適化したAIアプリケーション提供により、
エンドユーザーには操作の利便性を与え、
導入企業にはコスト削減ができる
Cloud Native Applications

Hardware

AIBOX

アンドロイド基盤のアプリケーションを実行できる
音声認識AIエンジンが搭載された
セットトップボックス型ハードウェア

インストールされた
音声認識AIソリューションを活用し
音声命令操作に基づいた
ユーザーフレンドリーなUI/UX提供

Chipset Amlogic S905 X3
CPU Quad core ARM Cortex A53 Core
Graphic Computing 4K Ultra HD
Bluetooth 4.1
Memory 2GB DDR3
Flash Memory eMMC 16GB
Network LAN 1000Mbps / 2.4G & 5G WiFi
Input Slot USB 2.0(1ea) / Micro 5-pin(1ea)
ETC Slot Ethernet (LAN) RJ45 / Power DC 5V 1.5A
Dimension 98mm(W) * 98mm(D) * 16mm(H) / 172g

AI棒 (AIVO)

80dB以上の騒音が発生する環境に特化した製品を製作するために
周辺の騒音抑制効果の最大化および
近距離からの音声入力信号に敏感に反応する「Voice Processor」使用

ユーザーが入力した音声信号経路に最小限のアーティファクトを配置して
最初に入力される音声信号の損失を軽減し、
識別された音だけを正確に追跡する技術を適用

Software

MLT
Machine Learning Tutor
学習のために収集したデータを
ラベリングおよび精製など
前処理を施した後、
継続的なモデル設計を重ねて
自動化トレーニングを実施、
新しく生成された人工知能モデルを
評価 · 保守して性能を向上させる
マシンラーニングトレーニングツール
STT
Speech To Text
ユーザーが入力した
アナログ音声信号をデジタル化し、
事前学習された音声モデルにて
分析した後、
言語モデルからテキストへ変換、
特定のドメインに特化した
学習データを活用して
性能を最大化した人工知能エンジン
Intents
Analysis Engine

STTエンジンから生成された
テキストに基づいて
ユーザーからの口頭文を
命令 · 検索等の
事前設定したメソッドにて分析、
導出された結果による操作を
ソフトウェアおよび
ハードウェアから実行

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