SERVICE / 01
AI導入・
機械学習支援
AIを導入すること自体を目的にせず、解くべき課題と利用できるデータを整理し、実装後も現場で運用できる形へ仕立てます。
- SCOPE課題整理から運用まで
- OUTPUTモデル・API・業務導線
- METHOD小さく検証し、段階導入
CAPABILITY / 01
支援できること
データの状態と業務上の判断を確認し、必要な範囲を選定します。モデルだけで終わらず、利用する画面やAPI、継続運用まで含めて設計します。
- 01
課題・データ整理
目的、判断基準、利用可能なデータを整理し、AIで扱う範囲と検証方法を定めます。
- 02
予測モデル構築
データ分析、特徴量設計、モデル学習、評価を行い、用途に合う予測方法を検討します。
- 03
推論API・運用実装
既存システムやWebサービスから利用できるAPIと、更新・監視を含む運用導線を整えます。
PROCESS / 02
進め方
最初から大規模な仕組みを固定せず、検証結果を見ながら実装範囲を段階的に広げます。
- 01
整理
課題、判断、データ、運用条件を確認します。
- 02
検証
小さなデータセットで実現可能性を確かめます。
- 03
実装
モデル、API、画面や業務導線を接続します。
- 04
運用
精度と利用状況を見ながら更新・改善します。
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- LightGBM
- scikit-learn
- Machine Learning
AIで解くべき課題かどうかから整理します。
具体的なモデルや仕様が決まっていない段階でもご相談いただけます。