FROLICS
ChatGPT
OpenAI
Claude
Anthropic
米国の例
大規模言語モデル
仕事を進める基盤へ。
米国では、大規模言語モデルを情報の探索・分析、文書作成、ソフトウェア開発まで横断して使い、複数の工程をつなぐ基盤へ育てています。
新しい技術をすばやく仕事へ組み込み、人の判断や検証と組み合わせながら、使い方を広げていく力が米国の強みです。
Philosophy
現場の知恵を、事業の力に。
世界の技術を使いこなし、日本の現場にある知恵を活かす。FROLICSは、その可能性を仕事の中で形にしていきます。
中国の例
人型ロボット
展示から、実際の生産工程へ。
AGIBOTとLongcheerの発表によると、2026年6月、中国・南昌でG2の工場実証が行われました。タブレットの検査工程で、製品の移載・搬送・仕分けを担います。
既存設備との連携や例外対応まで、工場の実工程で検証を重ねる。技術をすばやく実装し、量産現場で改善を積み上げる力が中国の強みです。
世界には、それぞれの文化や技術が育ててきた強みがあります。大規模言語モデルや人型ロボットなど、日本が先を越されている領域もあります。
一方、日本には、仕事に誠実に向き合う真面目さ、細部まで気を配る丁寧さ、品質を守りながら改善を重ねる文化があります。世界の先進技術から学び、こうした強みと掛け合わせることで、日本ならではの価値をもっと生み出せるのではないか。
私たちが信じる、日本の強み
丁寧に見て、次の人まで考える。
仕事をよく観察し、わずかな違いに気づく。次に受け取る人を思い、もうひと手間かける。日本の仕事には、業種を越えて受け継がれてきた、こうした姿勢があります。
職人の経験も、接客やケアの配慮も、担当者の工夫も。FROLICSは、その姿勢を、日本で育まれた大切な強みのひとつだと考えています。
言葉になっていない判断や工夫を確かめ、チームで使える仕組みへ。それが、私たちがAIを使う理由です。
仕組みのつくり方を変える
システムを、 現場に合わせる。
決められた入力形式や手順に、現場が働き方を合わせる。そんな場面が、これまでありました。
いまは、紙や会話、ばらばらの情報もAIで扱えます。現場の手順や判断を出発点に、システムをつくる可能性が広がっています。
決まった処理はシステムに。複雑な情報には、必要なAIを。AIが答えを出すだけでなく、その先の仕事が完了する仕組みまで考えます。権限や人が確認する場面も、業務に合わせて設計します。
現場と開発を、ひとつに
つくる人が、現場を知る。
開発する人自身が現場に入り、業務を知る。
コンサルティングと開発を、一体で担います。
製造現場だけでなく、受発注・経理・管理などのオフィス業務も。紙、Excel、会話をたどり、判断の理由や例外まで確かめます。
使って確かめ、現場の声で直す。一人の経験を、チームで使える仕組みへつなぎます。
現場の強みを、これからの力に。
AIやロボットが、仕事のあり方を変えていく時代。FROLICSは、技術を使いこなし、日本の現場の強みを活かす会社でありたいと考えています。
その一歩として、現場に入り、業務を知り、システムとAIをつくる。一人の知恵を、チームで使い続けられる仕組みへつなぎます。