研究から実装まで繋ぐ
一気通貫の開発体制
基礎研究からプロダクト実装まで一気通貫で対応。 最新技術を迅速に検証 し、事業価値の高いAIソリューションを届けます。
構想から運用まで伴走 ─ PoCで終わらせないAI導入
「課題を正しく捉える力」と「実装して運用する力」を両輪に、
生成AIや業務へのAI導入を構想→PoC→本番展開→MLOpsまで伴走
ビジネスで結果を出すために、先端技術と運用設計を一体で提供します。
基礎研究からプロダクト実装まで一気通貫で対応。 最新技術を迅速に検証 し、事業価値の高いAIソリューションを届けます。
CV・NLP・LLM・RAGなど最先端まで幅広く対応。 課題に最適な技術を組み合わせる総合力で成果を実現します。
金融・製造・教育など多様な業界で実績。 業務効率化や新たな顧客体験を生む、 価値直結のAI活用を支援します。
多様なAI技術を活用し、ビジネス課題の解決からシステム運用まで一気通貫で支援します。
手作業が多く残る業務や、人による判断が求められる複雑なプロセスを、AIが自動化・高度化。
請求書・領収書など様々なフォーマットをAI-OCRで高精度にデジタル化し、データ入力業務を効率化。
採用担当者の求人情報作成プロセスをLLMエージェントが代行し、作成時間を大幅に短縮。
機密文書を安全に翻訳・要約するSlackアプリ。完了後は自動でファイル削除。
社内の文書やチャットを学習し、根拠ある回答を返す賢いアシスタントを構築。
膨大なドキュメント群から、目的に合った情報をAIが抽出し、提案スライドのドラフトを自動で作成。
“A製品とB製品の違い”といった質問に、知識グラフで正確に回答するシステムを開発。
デザインやWeb構造を解析し、コードとテストを自動生成。マルチエージェントで効率化。
デザイナーが作成したFigmaのワイヤーフレームをAIエージェントが解析し、対応するフロントエンドのテストコードを自動で生成。
複雑な構造のWebサイトからも、目的のデータを収集するためのクローリングコードをAIエージェントが自律的に開発。
テキストや画像だけでなく、脳波やセンサーデータなどの複雑データを解析し、新たな知見を発見。
ウェアラブルデバイスから取得した脳波データを解析し、ユーザーの感情や集中状態を可視化。製品開発やマーケティングに応用。
GPSや加速度センサーの情報から、急加速や速度超過といった危険運転を検知・スコアリングするアルゴリズムを開発。
最新の論文で発表される技術から実践的なフレームワークまで、最適なソリューションを構築。
CoTやFew-shot、Self-consistency、Instruction tuningで品質と自動化を両立。
LLaMA / Phi / Gemma を業種・ユースケースに最適化。精度・コンプラ・セキュリティ要件に対応。
社内データ×生成AIで根拠あるQ&Aを実現。動的更新・権限考慮に対応。
Neo4jとLLM連携で、人物・製品・因果の関係性を扱う高精度Q&A/探索。
協調するエージェント群を設計。特にソフトウェア開発プロセスへの適用に強み。
音声・画像・動画を横断して自動生成／要約。業務ドキュメント生成や議事録作成に。
| カテゴリ | 技術／ツール |
|---|---|
| モデル | GPT, LLaMA, Gemini, BERT, Diffusion など |
| ライブラリ | PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, LangChain, LangGraph |
| DB／検索 | Neo4j, Elasticsearch, FAISS |
| プラットフォーム | Azure OpenAI, Amazon Bedrock |
| 認定資格保有 |
|
以下の主要なテクニック／モデル／アルゴリズム／ライブラリ／プラットフォームに対応可能です。
| 分野 | 名称 | 説明 |
|---|---|---|
| 自然言語処理（NLP） | Bag-of-Words（BoW） | 文書を単語の出現頻度ベースで表現する手法 |
| TF-IDF | 単語の重要度を計算する指標 | |
| Word Embedding（Word2Vec／Doc2Vec／GloVe） | 単語や文書を意味的に近いベクトルとして表現 | |
| 音声処理 | MFCC／Mel-Spectrogram | 音声の特徴量を抽出する代表的手法 |
| 距離・表現学習 | Triplet Loss | 近い／遠いサンプルを学習するための損失関数 |
| Contrastive Learning | データペア間の類似度を学習する表現学習手法 | |
| レコメンド | Content-based／Hybrid Recommendation | アイテム特徴や行動を用いた推薦手法 |
| モデル効率化 | Model Pruning／Quantization | 枝刈りと量子化でモデルを軽量化 |
| 学習戦略 | Semi-supervised（Online Pseudo-Labeling／Momentum Network） | ラベルなしデータを活用して精度向上 |
| Active／Ensemble／Transfer Learning | 重要サンプル選択／複数モデル統合／知識の転移 | |
| 情報隠蔽 | Reversible Data Hiding／Steganography／Watermarking | 可逆隠蔽／秘匿埋め込み／電子透かし |
| 分野 | 名称 | 説明 |
|---|---|---|
| CNN | MobileNet V2／UNet／UNet++／Wpod-Net／Recurrent Attention Net／SAM | 分類・検出・セグメンテーションに用いられる畳み込み系 |
| RNN / Seq2Seq | LSTM／GRU／Tacotron／Tacotron 2 | 時系列・翻訳・音声合成に用いられる再帰的モデル |
| Transformers | BERT／RoBERTa／ViT／Swin-T／T5 | 自己注意機構に基づくNLP・CVの基盤モデル群 |
| 生成モデル | GANs／Latent-Diffusion／First-Order Motion | 画像・動画の生成や編集 |
| 検出・追跡 | SSD／YOLO v3／v4／Tiny／v5／v5s／Deep SORT | 物体の位置特定・追跡 |
| 埋め込み・検索 | FaceNet／TripletNet／SimCLR | 特徴抽出・類似検索 |
| セグメンテーション | UNet family／SAM | ピクセル単位の領域分割 |
| 音声 | Tacotron family／Conformer-T／HuBERT | 音声認識・合成・特徴抽出 |
| 分野 | 名称 | 説明 |
|---|---|---|
| 分類・回帰 | SVM／Logistic／Lasso Regression | マージン最大化／確率的分類／L1正則化 |
| アンサンブル | Random Forest／Gradient Boosting | 決定木の集合学習／逐次強化 |
| 確率モデル | GMM／HMM | 混合ガウス分布／隠れ状態を持つ系列モデル |
| 行列分解 | SVD／Matrix Factorization | 次元削減・推薦で利用 |
| 最適化 | Genetic Algorithm | 進化的最適化 |
| クラスタリング | K-means | 代表的な非階層クラスタリング |
| 分野 | 名称 | 説明 |
|---|---|---|
| Programming | Python／R／C++／TypeScript | AI・分析・高速処理・フロント開発の主要言語群 |
| Core Frameworks | TensorFlow／PyTorch／Scikit-learn | 機械学習・DLの基盤フレームワーク |
| Specialized | OpenCV／Librosa／spaCy／NetworkX | CV・音声・NLP・グラフ分析の特化ライブラリ |
| LLM Dev Stack | LlamaIndex／LangChain／LangGraph／Langfuse／LiteLLM／LangSmith | LLMアプリ構築・監視のための開発スタック |
| 分野 | 名称 | 説明 |
|---|---|---|
| Cloud | Azure OpenAI／Azure AI Services／Amazon Bedrock | 主要クラウドのLLM・AIサービス |
| DB / APIs | Neo4j／Elasticsearch／GraphQL／FAISS | グラフDB・全文検索・API規格・ベクトル検索 |
| Protocols / Tools | Dify／MCP／A2A／HNSW／IVF-PQ | LLM開発基盤／通信プロトコル／近似最近傍探索 |
| LLM Models | OpenAI（GPT／o）／Anthropic（Claude）／Google（Gemini）／DeepSeek／Meta（Llama）／Amazon（Titan） | 主要LLMの提供元と系列 |
要件が固まっていなくても大丈夫です。課題の言語化から伴走します。
※ 強引な営業はいたしません。NDA対応可。