持続可能な価値をAI技術で創造するスマートな未来へ
私たちメビウスボックスは、人と企業がAIの可能性を享受できる世界を目指しています。
AIと共に生きる社会は、人類にとって大きな飛躍となるはずです。
未来を創造し、日々の暮らしに革新をもたらすことこそ、私たちの使命です。

AIの力で業界や業種の垣根を越え、あらゆる産業同士をつなぎ、新たな価値と可能性を創出します。
膨大な情報をAIで解析し、産業の可能性を最大化。確かなデータが導く、誰もが輝ける明るい未来を実現します。
AIが食の可能性を拡げる時代へ。生産から流通、消費まで、データ解析で効率化と安心を実現し、豊かで持続可能な食の未来を創出します。
医療現場にAIの力を。診断支援から治療計画、予防医療まで、膨大な医療データを解析し、より早く・正確で・やさしい医療を実現します。
すべての産業をAIでつなぐ
未来を拓くAI解析
AIで変える、食の未来
AIで支える未来医療
私たちメビウスボックスは、人と企業がAIの可能性を享受できる世界を目指しています。
AIと共に生きる社会は、人類にとって大きな飛躍となるはずです。
未来を創造し、日々の暮らしに革新をもたらすことこそ、私たちの使命です。

人工知能にさらなる可能性を見いだし、より豊かで安全な世界を目指しています。
無駄を無くし、環境に配慮したサスティナブルな社会を実現します。
新しい時代の変化に対応し、イノベーションを創出する。
メビウスボックスは、最新技術を駆使して人類を未来へと導く事業を展開してまいります。
カスタムAIは先端技術を基に、複雑な課題へ個別最適で対応。戦略洞察とAI知見を融合し、イノベーション創出まで伴走します。
カスタムAI開発
皆様のオフィスやデータセンターに眠っているデータを我々が分析を実施し、新たなビジネスの種を発見します。
AIデータ解析
業界や組織ごとの複雑な課題に対し、先端技術と戦略視点を融合したAIソリューションを設計。成果につながる最適解をご提案します。
コンサルティング
システムの設計から構築、運用・保守までを一貫して対応。安定性と拡張性を兼ね備えたインフラ環境を実現します。
インフラ構築・運用
メビウスボックスが取り組んだ研究開発プロジェクトの実績をご紹介します。
現場発想の実装と実験の軌跡から、新たな価値創造のヒントをご覧いただけます。
妊娠期から産後にかけての周産期は、身体的変化だけでなく精神的負荷も大きく、多くの女性が不安やうつ症状を経験するといわれています。しかし、こうした心の変化は外からは見えづらく、医療者や家族も気づきにくいため、適切な支援が遅れがちになることが課題とされてきました。この問題に対し、私たちは「周産
医療機関の新規開業において、立地の選定は成功可否を左右する最重要要素の一つです。しかし、人口動態・競合状況・診療圏の需給バランスなど、多くの指標を分析する必要があり、従来は経験や勘に頼った判断が多くを占めていました。特に地域医療のニーズが多様化する中、より精緻な意思決定支援が求められていました。
地域の調剤薬局では、日々の処方箋対応や服薬指導、在宅訪問など多岐にわたる業務が発生する一方で、店舗ごとの人員配置や業務負荷には偏りが生じやすく、過不足のある体制が運営上の課題となっています。限られた人材で質の高い薬局運営を維持するには、属人的な判断では限界があるという声も多く上がっていました。
競馬は膨大な過去データと天候・馬場状態・騎手・厩舎など多様な要素が絡み合う予測困難な領域です。従来の予想手法は経験則や勘に頼る側面が大きく、初心者にとっては分析ハードルが高く、上級者にとっても安定した収益化が難しいという課題がありました。私たちはこの課題に対し、「競馬予想AI」を開発しまし
開発を必要とする企業に向けて、最新の技術情報や業務改善に役立つノウハウを発信しています。システム開発やDX推進に関する課題解決のヒントを、実践的な視点でわかりやすくお届けします。
目次はじめに:なぜ“データ準備”がAI導入の成否を分けるのか多くの企業がつまずく“データ整備”のリアルAI導入におけるデータの3要素:質・量・整形ビジネスゴールと整合したデータ設計の重要性社内にある「使えないデータ」とは?よくあるデータ準備の失敗例
目次はじめに:なぜAIモデルの選定が重要なのかモデル選定に失敗すると何が起こるのかモデルの種類とその特徴:機械学習と深層学習の違い用途別モデルの基本分類(予測/分類/生成/最適化)目的から選ぶ:課題ベースのモデルマッチングデータ特性から見るモデル選
目次はじめに:AI導入が進む中で注目される“ガバナンス”AIガバナンスとは何か?その定義と背景なぜ企業にAIガバナンスが必要なのかよくあるAI導入の失敗とガバナンス不在の関係AI導入におけるガバナンスの3つの柱(倫理・透明性・管理体制)コンサルが重
目次EC・小売におけるレコメンドの重要性従来のレコメンド手法の限界とは?AIによるパーソナライズの仕組み顧客データをどう活かすか(閲覧履歴・購買履歴・クリックなど)コンテンツベース vs 協調フィルタリング vs ハイブリッド手法リアルタイムレコメ