CAPABILITIES
できること
課題の整理から、技術選定、設計、開発、検証まで。
CAPABILITIES
取り組む領域
AIを組み込んだシステム
01生成AIや機械学習を、デモではなく実際の業務やプロダクトの中に組み込む。どこまでを機械に任せ、どこから人が判断するのかを、設計の一部として決める。
取り組む範囲
- 手順を最後まで進めるAIエージェント
- 社内文書の検索と根拠提示
- 文章・画像・音声をまたぐ処理
- 業務フローの自動化
- 意思決定の支援
- AIを前提に設計したアプリケーション
モデルの開発と評価
02既存のモデルを呼び出すだけでなく、必要に応じてモデルそのものの開発・調整・評価に取り組む。正しいかどうかを判定する手段がないまま、モデルに仕事は任せない。
取り組む範囲
- 機械学習モデルの設計と学習
- 領域固有のモデル
- 既存モデルの追加学習と調整
- 評価基準の設計と回帰テスト
- 推論性能の最適化
- 学習・評価パイプラインの構築
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シミュレーションとデジタルツイン
03現実世界で起きることをコンピュータ上で再現し、設計・検証・意思決定に使う。実物で試すには費用や危険が伴う場面で、先に計算の上で確かめるための手段。
取り組む範囲
- 物理シミュレーション
- デジタルツイン
- 3D環境の構築
- 合成データの生成
- 最適化
公開できる実例はまだありません
この領域で公開できるプロジェクトはまだない。取り組みの内容は個別に説明する。
プロダクトの実装
04プロトタイプで終わらせず、実際に人が使えるプロダクトとして実装する。出してからが本番で、リリース、課金、監視までを同じチームが持つ。
取り組む範囲
- Webアプリケーション
- iOS / Android アプリケーション
- クラウド基盤
- バックエンドとAPI
- リアルタイム処理
データと専門知識の基盤化
05企業が持つデータや専門知識を、AIやプロダクトから使える形にする。機械に読まれる前提で作られていない資料が、その企業だけが持つ資産であることは珍しくない。
取り組む範囲
- データ基盤の設計と構築
- 知識の構造化
- 社内検索
- 分析基盤
- データを核にしたプロダクト
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事業と技術の設計
06何を作るべきかが決まっていない場合は、課題の整理や事業構想から取り組む。実装より前の段階から一緒に考えたうえで、そのまま作るところまで進む。
取り組む範囲
- 課題の定義
- プロダクト戦略
- 技術選定と技術戦略
- 事業設計
- 技術的な実現可能性の検証
- プロトタイプの計画
PROCESS
考えるところから、実装まで。
案件の形は違っても、進め方の骨格は変わらない。
- 01
課題を理解する
誰が使い、何が問題で、何が変われば価値があるのか。ここが曖昧なまま先へは進まない。
- 02
仕組みを設計する
プロダクト、業務、事業の構造まで設計する。どの技術を使うかは、そのあとで決まる。
- 03
実際に作る
最も重要な仮説から作る。資料ではなく、動くものを出す。
- 04
検証する
現場のデータと環境で検証する。思わしくない結果も、そのまま共有する。
- 05
実運用につなげる
PoCで終わらせない。運用に入ってからも動かし続けられる形にする。
TERMS
着手前に、決めておくこと
成果物の所有権、データの扱い、進め方の透明性。案件の形に関係なく、同じ条件で受ける。
- 成果物は御社のもの
- コード、モデル、評価用データ、ドキュメントはすべて御社に帰属する。ライセンスは留保せず、私たちにしか運用できないものは納めない。
- データは置いた場所に留まる
- データが御社の環境から出ない構成にできる。状況が求めるなら、モデルをローカルで動かす構成も含む。外部のモデルを使う場合は、どれを使い、何を送るかを明示する。
- 特定ベンダーに縛られない
- モデルは用途ごとに選ぶ設定値であり、差し替えられる。完全にローカルで動く経路を併せて実装した例もある。非依存を、宣言ではなく実行で示すため。
- セキュリティは案件ごとに合意
- 準拠すべき基準、データの保管場所、アクセス方針は、私たちの前提ではなく御社の要件に合わせ、着手時に確定する。