動くモデルまでの時間を短縮
年単位の研究案件ではなく、数週間で使える状態へ。Groundlineでは約4週間で検証済みデータと初号モデルが典型です。
お客様の利益
現場で何が変わるか。
AI導入そのものが目的ではありません。品質、コスト、速度、リスクの数字を動かすためにご依頼いただきます。
運用コストの低下
能動学習とモデル予備ラベルで人の確認を減らします。競合にすべての枠を引かせる必要はありません。不確実なケースだけを見るため、サイクル3までにラベル単価が大きく下がることが多いです。
監査や取引先に出せる品質
IAA、改善前後レポート、エクスポート可能なラベル。買い手や保険、取引先から品質の聞かれ方に答えられます。大企業の監査部門は不要です。
特定の熟練者への依存を減らす
判断の仕方をガイドラインと確認画面に残します。新人は何ヶ月も同行しなくても進められます。
ラベルデータの主導権
検証済みラベルはお客様資産（COCO / YOLO / CSV）。モデルの重みとアーキテクチャは当社が保持します。ファイルに閉じ込められることはありません。同時に、安くアノテーションできるモデルもお渡ししません。
いまの現場に合わせる
小さな工場、工房、食品ライン、少人数の運用チーム。国は問いません。リモート優先、ラインが必要なら現地へ。