生成AI・古典的機械学習・ルールベース。手段を一つに限定せず、課題の性質とデータ、運用の制約に合わせて最適なアプローチを選びます。 Generative AI, classical machine learning, rule-based methods — we never limit ourselves to one tool, choosing the approach that fits the problem, the data, and your operational constraints.
生成AI(LLM)を組み込んだRAGシステムの開発、機密データを外部に出さずに扱える完全ローカルLLM環境の構築、既存システムへのLLM組み込みまで。PoCで効果を確かめてから本開発に進む、段階的な進め方を基本としています。 LLM-powered RAG systems, fully on-premise LLM environments for confidential data, and LLM integration into your existing systems. We validate with a PoC before committing to full development.
データの収集・整備・分析から、音響データによる異常検知のような機械学習モデルの構築・運用まで。「モデルを作って終わり」ではなく、現場で使い続けられる形での定着までを支援します。 From data collection and analysis to building and operating ML models — such as acoustic anomaly detection. We don't stop at building a model; we make sure it keeps working in the field.
既存プログラムのボトルネック解析とアルゴリズム改善による高速化、スケジューリング・配置・割当などの組合せ最適化。計算量の観点から本質的に効くところへ手を入れます。 Bottleneck analysis and algorithmic speedups for existing software, plus combinatorial optimization for scheduling, placement, and assignment problems.
AI/MLに限らず、業務システムや社内ツールの受託開発にも対応します。小さく作って検証し、必要に応じて育てていく開発を得意としています。 We also take on general software development — business systems and internal tools. We like to start small, validate, and grow the system as needed.
生成AIを「試す」段階から「業務で使い続ける」段階へ。活用方針とユースケースの整理、利用ガイドラインやセキュリティ面の整備、PoCの伴走に加え、業務部門向け・開発者向けの研修やワークショップを通じて、社内で使いこなし、育てていける体制づくりを支援します。 From experimenting with generative AI to using it every day. We help define the strategy and use cases, set up usage guidelines and security practices, and run PoCs alongside you — plus training and workshops for business users and developers, so your team can own and grow the capability in-house.
課題とデータ、制約を整理し、解くべき問題を定義します。We clarify the problem, the data, and the constraints.
生成AI・機械学習・ルールベースから手段を選び、小さく検証します。We pick the right method and validate it with a small PoC.
検証結果をもとに、本番で使えるシステムとして実装します。We build the validated approach into a production system.
現場で使い続けられるよう、運用と改善に伴走します。We stay with you through operation and improvement.