Manycolors株式会社

会社概要

会社情報

会社名	Manycolors株式会社 (英語表記: Manycolors, Inc.)
設立	2010年9月
資本金	300万円
本社所在地	〒807-0821 福岡県北九州市八幡西区陣原4-1-18-3F

事業内容

ロボット・ハードウェア
マシンビジョン
機械学習・AI
バイオインフォマティクス関連サービス
Webページ、Webアプリケーション
スマートフォン向けアプリケーション(Android,iOS)
各要素技術を組み合わせた製品のR&D
その他受託開発

沿革

2010年9月	Manycolors株式会社設立
2010年 11月	福岡県緊急雇用創出事業臨時特例基金事業「Rubyビジネス開発支援事業」において採択を受ける。「Rubyによる遺伝子解析サービス」システム開発の業務委託契約締結。
2011年 6月	福岡県緊急雇用創出事業臨時特例基金事業「Rubyビジネス開発支援事業」において採択を受ける。「汎用性が高い研究実験ロボットの制御」システム開発の業務委託契約締結。
2011年 7月	福岡県ふるさと雇用再生特別基金事業「コンテンツビジネス拡大支援事業」において採択を受ける。業務再委託契約締結。
2011年 9月	九州大学における次世代シークエンサー拠点構築に参画
2012年 2月	第4回フクオカRuby大賞エンジンヤード賞を受賞
2013年 2月	第5回フクオカRuby大賞Amazon賞を受賞
2014年 2月	第6回フクオカRuby大賞大賞/県知事賞を受賞

サービス

ロボット・ハードウェア

サービスロボットや製造機器などのハードウェア機器の企画から機械設計・回路設計・プロトタイピング・ソフトやサービスといった一連の開発を一括して可能

マシンビジョン

古典的な画像処理〜AIを使った画像処理。速度が必要な場合はFPGAやGPUによる高速化。OpenCV, MATLAB, Matrox Image Library(MIL), HALCON

機械学習・AI

Tensorflow, PyTorch, MATLABなどのプラットフォームの他。マシンビジョンなど各要素技術との連携や自己組織化マップ(SOM: Self-Organizing Map)、ラフ集合といった機械学習でカバー出来ないAI領域もカバー

R&Dスペシャリスト

各要素技術を組み合わせていち早くプロトタイプを作成しプルーフオブコンセプトを行う。 C, C++, Java, PHP, Ruby, Python, Luaなど数々の言語やライブラリ対応可能なため、柔軟に既存製品の資産を活用することも可能

お問い合わせ

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事例

enzi

mrubyの活用を検討している方向けに、

軽量Rubyが組み込まれたボード（enzi Board）
mrubyのシミュレーションの出来るWeb環境

というmrubyの教育・検証の為の２つの機能を統合サービスです。

第5回フクオカRuby大賞Amazon賞受賞

※mrubyはRubyの軽量実装で弊社も開発に参加しました(AUTHORS)

Embedded C, C++, Ruby on Rails, mruby, Emscripten/LLVM, PCB Circuit(STM32)

海洋データマイニング

IoT化が進んでいる農業に比べて、漁業のIoT化は依然として進んでいません。そのため、沿岸領域に的を絞り比較的安価で情報収集が出来る海洋IoTブイをご提供しています。自動的に水温や気温、気圧、クロロフィル濃度といった沿岸養殖に必要なデータをLoRaWAN/4Gを使ってリモートから取得できる事で燃料費の削減や赤潮災害を未然に防ぐなど効率化に貢献します。

第6回フクオカRuby大賞大賞/県知事賞受賞

mruby, Ruby on Rails, LoRaWAN/4G, PCB Circuit, Mechanical, Prototyping

抗原領域探索支援

大手製薬メーカー様向けに試薬開発支援サービス。試薬開発の際は抗原となりうるタンパク質とその領域を探索する必要がありますが、膨大なデータベース情報から手探りで探す必要があります。本サービスは候補となる抗原領域をAIによる自動探索でランキング化し、ユーザーが使いやすいよう3Dタンパク質モデル等の情報をまとめて提示します。

Ruby on Rails, Ruby, R, C++

カメラで高精度測量

マーカーを貼った計測地点をスマートフォンカメラで撮影し送信するだけでレーザー測量に迫る精度で測量可能なサービス。初期導入コストが安い他、ネットに繋がった定点カメラを使うことで従来の測量技術では自動化困難な高精度な経年変化の診断が可能となります。

C++, Python, OpenCV, MATLAB, Node.js, Vue.js, JavaScript

AIセンサデータ解析

センサデバイスでセンシングしたデータをヒートマップとして描画を行い、DNNで学習することでクラスタリング。また、その他自己組織化マップ(SOM: Self-Organizing Map)やラフ集合など使用するデータセットに応じて、最適な解析手法を選択する事でセンシングターゲットである製品の最適化やその製造機器の劣化検知が可能となります。

Python, DNN, PyTorch, R, MATLAB

バイオ実験ロボット

バイオ研究分野は昨今その重要性が増しています。日常的に行われる実験の高度化・安定化には習熟した人材が必要であり、人員不足が顕著です。一連の実験全てを自動化するロボットやシステムは実用化されているものの、数千万円以上と大規模な投資が必要とされており小規模な研究室やベンチャー企業には普及していません。弊社のバイオ実験支援ロボットは比較的安価に撹拌や液体制御といった実験を構成する約7割の単純作業を支援することで、既存設備を生かした上での省力化が可能となります。

mruby, Ruby on Rails, C#, Unity, Embedded C, PCB Circuit, Mechanical, Prototyping