AIエンジニアリング
責任ある、効果を測定できる導入を通じて、意思決定の改善、業務の自動化、顧客体験の向上につながる実用的なAIソリューションを設計・導入します。
AIエンジニアリングの対応領域
8つの専門的な対応領域を、単独でも、包括的な支援として組み合わせても提供できます。
生成AI・情報検索
機械学習の実用化
コンピュータービジョン
自然言語AI
データ・特徴量エンジニアリング
MLOps・AI運用
責任あるAI・ガバナンス
AIエンジニアリングの対応領域
カスタムモデル・機械学習の実用化
代表的なデータとビジネス成果に対して評価された目的に合った機械学習ソリューションを開発する。
- ユースケースフレーム
- 特徴工学
- モデル開発
- モデル評価
- 責任あるAI制御
AIを活用したアプリケーション
生成的および予測的AIを,考慮に富んだUSと信頼できる保障措置をもつ有用なワークフローに統合する。
- 人工知能エクスペリエンスデザイン
- 法学博士論文
- Agentic ワークフロー
- ガードレール
- ヒューマン・レビュー
企業内検索・情報検索
安全で正確な検索と根拠のある応答を通して,人々を関連する組織知識に接続する。
- コンテンツ消化
- 意味論的検索
- 検索増幅生成
- 関連性評価
- アクセス認識検索
MLOps・AI運用
再現性のあるデータの提供,継続的な評価,モニタリング,制御されたモデル変更をもつAIシステムを信頼性の高い運用を行う。
- モデルパイプライン
- 実験追跡
- 評価自動化
- ドリフトモニタリング
- モデル・ガバナンス
AI開発の進め方
責任ある結果主導プロセスは,AIを有効化されたユースケースからモニタリングされた生産性能に導く。
ユースケースの具体化
- ユーザ問題
- ビジネス・バリュー
- AIリスク
- AIアプローチ
データ・アーキテクチャの準備
- データ準備度
- モデル選択
- 安全制御
- 評価集合
試作・評価
- AIプロトタイプ
- 品質チェック
- コストリサーチ
- ユーザ検証
連携・導入
- アプリの統合
- アクセス制御
- AIモニタリング
- セーフ・ロールアウト
監視・改善
- 漂流モニタリング
- 安全性評価
- コスト最適化
- モデル更新
AIの技術スタック
AI・機械学習
AIアプリケーション
どんな課題にも、前進する道がある
企業の課題や技術的制約、製品アイデアを持って来てくれ。問題を明確にし,正しいアプローチを特定し,持続可能な価値を生み出すソリューションに変えるのを助ける。