最新情報

Lightningへの移行が完了

2026年6月4日、ホームページのWordPressテーマをLightningへ移行しました。

今後も、事業内容や制作実績、AR・VR・Webアプリ開発に関する情報を、より見やすくわかりやすく発信してまいります。

AR龍モデル完成

2026年6月3日、三淵渓谷の龍伝説を題材にしたAR龍モデルを制作しました。

スマートフォンのAR空間上に龍を表示し、地域の伝説や観光資源を印象的に体験できるARコンテンツです。

観光PR、地域学習、イベント展示、デジタルアーカイブなどへの活用を想定しています。

認定トレーニングセミナー開催のお知らせ

2026年5月3日、認定トレーニングセミナーの開催についてお知らせいたします。

3D設計、建築・インテリア表現、DX活用、AR・VRとの連携など、実務に役立つ内容をわかりやすく学べるセミナーです。

初心者の方から、業務で3Dツールやデジタル技術を活用したい方まで、幅広くご参加いただけます。

詳細・お申し込み方法は、下記ページをご覧ください。
▶ セミナー情報はこちら

AR浸水シミュレーション完成

2026年5月3日、床面を基準に水位を表示するAR浸水シミュレーションを制作しました。

スマートフォンのカメラ映像に、水面ラインや水中フィルター表現を重ねることで、浸水時の高さや周囲の見え方を直感的に体験できるARコンテンツです。

防災学習、地域防災イベント、避難意識向上のための体験型コンテンツとして活用できます。

長井市のレインボープランを紹介するARアプリ完成

2026年5月2日、長井市の「レインボープラン」を紹介するARアプリを制作しました。

地域循環、環境保全、食と農のつながりを、スマートフォンでわかりやすく体験できるARコンテンツです。

地域学習、観光案内、環境教育、イベント展示などでの活用を想定しています。

長井市の不伐の森条例を紹介するARアプリ完成

2026年5月2日、長井市の「不伐の森条例」を紹介するARアプリを制作しました。

地域の自然や森林を守る取り組みを、AR表現を通してわかりやすく伝えるコンテンツです。

地域の歴史・自然環境・SDGs学習につながるデジタル教材として活用できます。

【Twinmotion実践セミナー】建築ビジュアルの次世代スタンダードを学ぶ

リアルタイムで高品質な建築ビジュアルやAR・VR表現が可能な「Twinmotion」の実践セミナーを開催します。

建築・土木・都市計画など、幅広い分野で活用が進むTwinmotionを、実際の操作を通して基礎から学べる内容です。初心者の方から、実務でのクオリティ向上を目指す方までご参加いただけます。

定員に限りがありますので、お早めにお申し込みください。

▶ セミナーの詳細・お申し込みはこちら：
Twinmotion実践セミナー 特設ページ

長井DXコンテスト2026 出場報告

2026年2月22日、タスパークホテル長井にて開催された「長井DXコンテスト2026」ファイナルイベントに登壇いたしました。

当日は「アプリで実現！予防接種予約のスマート化と負担軽減」と題し、社会福祉法人 長井弘徳会 リバーヒル長井様との共創事例をプレゼンテーションしました。全13チームによる発表はいずれも先進的かつ熱意に溢れたもので、弊社としても非常に多くの刺激と学びをいただく貴重な機会となりました。

今回のコンテストを通じて得た経験を活かし、今後も地域の課題解決に貢献できるデジタルソリューションの開発に邁進してまいります。

長井DXコンテスト2026 ファイナリスト選出＆出場告知

「アプリで実現！予防接種予約のスマート化と負担軽減」
～ 社会福祉法人 長井弘徳会 リバーヒル長井様 共創事例 ～

この度、Freedomの土屋 忠彰が「長井DXコンテスト2026」のDX業務改善部門においてファイナリストに選出されました。

▶ 開発事例の詳細はこちら：
Webアプリ開発（インフルエンザ予約管理アプリ）

ARでたどる「長井線沿革」制作開始

フラワー長井線の歴史をARで可視化する新プロジェクトをスタートしました。

ながい産業博2025 出展

3DCG・AR体験を展示し、多くの来場者の方に体験していただきました。

SketchUp 2025 Pro 初級（リモート）

静岡県のデザイン専門学校の先生にご参加いただきました。

SketchUp 2025 Pro 初級（対面）

山形県長井市のタスパークホテルで開催しました。

道の駅川のみなと長井 8周年イベント 出展

列車AR・ぬりえARなどを展示しました。

塗り絵ARアプリ制作

詳細は「AR / VRコンテンツ開発」ページをご覧ください。

静磁場発生用コイル設計アプリ制作

NumPyを活用した高速計算モデルに再構築することで、磁場計算を大幅に高速化しています。