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要件整理 × コスト試算・精度検証 × 連携・運用設計

生成AIだけじゃない。課題に合わせたAI開発。

業務課題の整理から最適技術の選定、運用定着まで責任を持ってご支援します。

  • 生成AI・画像認識・機械学習をシステムへ実装
  • 精度検証とコスト試算を先に行い、投資判断をご支援
  • モデル選定・プロンプト設計・精度検証まで一貫対応

多様なAI技術に対応

生成AI・画像認識・機械学習から
最適手段を選定

AI開発から運用まで一貫対応

リリース後の精度改善・追加開発・
保守まで継続支援

コスト試算と精度検証

導入の可否と費用対効果を
事前に把握

解決アプローチ

課題の性質に合わせてAI技術を選定し、精度検証とコスト試算を先に行った上で、導入構成をご提案します。下記は代表的な課題とアプローチの対応例です。

社内情報の分類・集計や業務作業を自動化したい

RAGデータ基盤の整備と業務自動化

Amazon BedrockRAGプロンプト設計

RAGデータ基盤を整備し、コスト試算・プロンプト設計まで一貫対応

実績事例①事例②

カメラや画像から情報を自動取得したいが精度が不安

物体検出の精度検証と改善

ファインチューニングデータセット調査モデル選定

モデル選定からデータセット調査・ファインチューニングまで、精度を数値で確認しながら進める

実績事例③事例⑤

機器データの収集・解析・可視化を一体で開発したい

IoT機器データの収集から可視化まで一体構築

AWS IoT CoreFargateクラスタリング可視化

データ収集・クラウド解析・可視化まで一体設計し、PoCで終わらない拡張性を確保

実績事例④

AIの選定やコスト試算ができず、導入判断が進まない

コスト試算とPoC設計でAI導入を支援

PoC設計モデル選定コスト試算評価指標設計

精度検証とコスト試算を先に行い、効果を確認してから本番化を判断できる進め方をご提案

実績事例②事例③

あわせてご提供しています

  • AIインフラ・クラウド基盤の構築は AWSインフラ開発 と連携して対応
  • 外部システム連携、データ収集基盤、可視化まで含めて全体最適でご提案
  • PoCで成果が出た場合のみ本番化を判断できる進め方に対応

よくある課題

  • AIを使いたいが、何をどこまで自動化できるのか整理できていない
  • PoCまでは進むが、システム連携や運用設計までつながらず実利用に至らない
  • AI導入後の精度・コストの見通しが立たず、投資判断がしづらい
  • 画像認識や生成AIを試したいが、現場データや業務フローに合わせた実装が難しい
  • クラウド活用を進めたいが、継続運用時のコスト最適化設計ができない

こんな相談、大歓迎です

  • AIを使うべきか、何が最適か?から一緒に整理したい
  • PoCで検証して、効果が出たら本番化したい
  • 既存システムやIoT機器とAIを組み合わせたい
  • クラウドコストを抑えながらAIを導入したい

気軽に相談してみる →

最新実績

生成AI・画像認識・機械学習など多様な技術を活用した実績の一部をご紹介します。

1オフィス情報の自動分類・集計システム開発

オフィス内の情報を投稿・集計するWebアプリに、生成AIによる自動投稿分類機能を実装。データ収集基盤・Webフロントエンド・RAGデータ基盤の整備まで一気通貫で対応。

生成AIClaudeRAGWebアプリデータ収集基盤
2業務効率化Webアプリへの生成AI導入支援

業務効率化アプリに生成AIを組み込み、外部システム連携までご支援。AI利用コスト試算・プロンプト提案も実施し、実用性と費用対効果の両立を実現。

生成AIClaude外部システム連携コスト試算プロンプト設計
3赤外線カメラ映像を用いた人物検出AIのPoC開発

赤外線カメラ映像から人物を検出する物体検出モデルを選定・構築。モデル選定からファインチューニング用データセット調査まで、AI導入初期の検証工程を一括でご支援。

画像認識物体検出PoCファインチューニングPython
4ロボット×クラウド×AI解析の一気通貫開発

組込みロボット開発からクラウドでのデータ収集・解析、iPadアプリでの可視化まで一気通貫で対応。IoT Core×Firehose×コンテナ実装で、継続的に機械学習モデルを改善可能な基盤を構築。

IoTAWS IoT CoreクラスタリングFargate可視化Python
5画像認識機能を搭載したシステム開発

7セグメントディスプレイの表示を画像認識で自動取得・登録するシステムを開発。OCRで精度に課題があった7セグ読取りを別技術で解決し、運用に耐える精度を実現。

画像認識Google Cloud Vision API精度改善業務自動化

FAQ

Q.まだ要件が固まっていません。相談可能ですか?

可能です。課題の整理や実現方式の比較検討からご支援します。AIを使うべきかどうかも含めて一緒に整理します。

Q.PoCだけでなく、本番導入や保守まで依頼できますか?

はい。要件定義・設計・実装・評価に加え、運用保守や継続改修まで対応可能です。実績にも継続案件があります。

Q.生成AI以外のAI技術にも対応できますか?

はい。生成AIだけでなく、画像認識・物体検出・機械学習・データ解析など、課題に応じて適切な技術を選定します。

Q.既存システムとの連携はできますか?

可能です。Webシステム・クラウド基盤・外部システム・IoT機器などと連携した実績があります。単体機能ではなく業務全体を見て設計します。

Q.小規模な検証から始めたいのですが対応できますか?

はい。PoCや小規模検証から着手し、効果や課題を確認しながら段階的に本番化する進め方に対応できます。

Q.クラウドコストが心配です。

サーバレス構成や処理方式の工夫により、初期段階の無駄な固定費を抑えながら運用しやすい構成をご提案します。

まずはお気軽にご相談ください

「AIを使うべきか迷っている」「PoCで終わらずに本番化したい」「既存システムにAIを組み込みたい」——どんな段階のご相談にもお答えします。

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