AI研究開発
既製モデルでは足りないとき、手法そのものを設計します。
- 学習の前に、課題定義と文献調査を行う
- ビジョン、NLP、時系列、生成AIでのカスタムモデル開発
- デモデータではなく、お客様のデータでベンチマーク
- 進める／止めるの判断を明確にし、無駄な投資を防ぐ
サービス
研究を、中小が回せるソフトウェアにする。
現場の課題から本番システムまで。研究、データ、ML、現場画面を一気通貫で。研究所を自前で持つ必要はありません。
データサイエンスと分析
ログとファイルを、信頼できる意思決定に変えます。
- 現場で耐えるデータ監査、パイプライン、品質管理
- 既に追っている事業指標に紐づく予測モデル
- アナリストがいなくても使えるレポート
- ノートブックではなく、引き継げるパイプライン
MLエンジニアリング / MLOps
モデルは、初週以降も精度を保てて初めて価値になります。
- 学習・評価・デプロイのパイプライン
- 監視、ドリフト通知、再学習ループ
- データを国外に出せない場合のオンプレ / プライベートクラウド
- 稼働後にお客様側で運用できる手順書
ソフトウェア開発
モデルを使えるようにする画面、API、業務フロー。
- Webアプリ、確認UI、現場コンソール
- REST / gRPC、認証、監査ログ
- 既存ツールとの連携
- 納品物としてのテストとドキュメント