予測モデル構築
売上予測、需要予測、設備故障予知など、時系列データを使った回帰・分類モデルを設計します。過去2年分のデータがあれば着手可能で、週次で精度を報告しながらチューニングします。製造業では不良品率を平均12%削減した実績があります。
Artificial Intelligence を道具として使いこなす
富山県を拠点に、製造業・物流・小売など現場に根ざしたAI導入を支援しています。精度の高い予測モデルや自動分類システムを、御社の既存インフラに組み込む形で構築します。平均して導入から3か月で初期成果を計測可能です。
無料診断を予約する127
導入プロジェクト完了
94%
モデル精度の中央値
3.2ヶ月
初期成果までの平均期間
18名
データサイエンティスト在籍
提供サービス
業種ごとに異なる課題に対して、汎用ツールではなく個別設計のAIモデルを提案します。
自然言語処理
問い合わせメールの自動分類、契約書からの条項抽出、社内ナレッジベースの検索精度向上。日本語特有の表記揺れや敬語パターンに対応した前処理パイプラインを含めて納品します。導入企業の一例では、カスタマーサポートの一次対応時間が42%短縮されました。
画像認識・検品AI
製造ラインでの外観検査、倉庫内の在庫カウント、農作物の等級判定など、カメラ画像を入力とするモデルを構築します。既存のカメラ設備をそのまま活用できるケースが多く、追加ハードウェア投資を最小限に抑えます。学習データが少ない場合はデータ拡張と転移学習で対応します。
データ基盤整備
AIモデルの精度はデータの質で決まります。散在するExcelファイル、基幹システムのログ、IoTセンサーの出力を統合し、分析に使える形に整えるところから支援します。ETLパイプラインの設計、データカタログの作成、品質モニタリングの仕組みまで一括で構築します。
導入の流れ
初回ヒアリングから本番稼働まで、4つのステップで進めます。
1
課題の特定
現場を訪問し、業務フローとデータの所在を確認します。1〜2日で完了。
2
PoC構築
小規模データで試作モデルを作成し、期待精度に達するか検証します。通常2〜4週間。
3
本番開発
PoCの結果をもとにモデルを拡張し、既存システムとのAPI連携を実装します。
4
運用・改善
精度の推移を月次レポートで共有し、データの変化に合わせて再学習を行います。
対応業種
特に実績が多い業種を挙げていますが、データがあればどの分野でも対応可能です。
製造業
物流
小売
医療
金融
よくある質問
AIを導入するにはどのくらいの費用がかかりますか？▼
プロジェクト規模によりますが、PoCフェーズは150万円〜300万円、本番開発は500万円〜が目安です。初回の無料診断で概算をお伝えしますので、まずはご相談ください。月額の運用保守費用は別途お見積もりします。
社内にデータサイエンティストがいなくても大丈夫ですか？▼
問題ありません。モデルの設計・構築・運用まで当社が担当します。ただし、業務知識を持つ担当者1名にプロジェクトに参加いただく必要があります。週1回、1時間程度の打ち合わせに出席していただければ十分です。
データ量が少ない場合でもAIは使えますか？▼
データが数百件程度でも、転移学習やデータ拡張の手法で実用的な精度を出せるケースがあります。逆に、データの質が低い場合はまずクレンジングと構造化から着手します。無料診断でデータの状態を確認し、現実的な見通しをお伝えします。
既存のシステムとの連携は可能ですか？▼
REST APIやバッチ処理など、御社のシステム構成に合わせた連携方式を選択します。SAP、kintone、Salesforceとの接続実績があります。オンプレミス環境でもクラウド環境でも対応可能です。
モデルの精度が下がった場合はどうなりますか？▼
運用フェーズでは精度のドリフトを自動検知する仕組みを組み込みます。閾値を下回った場合、新しいデータで再学習を行い、テスト環境で検証してから本番に反映します。再学習の頻度は業種やデータの変化速度によって月次から四半期ごとまで調整します。
ご相談・お問い合わせ
まずは御社の課題をお聞かせください。48時間以内に担当者から返信いたします。
