機械学習・自動化サービス(AI・予測)

機械学習・自動化サービス(AI・予測)とは
機械学習・自動化サービス(AI・予測)の特徴・できること
機械学習・自動化サービス(AI・予測)の導入事例・実績
導入フロー
関連サービス/情報
機械学習・自動化サービス(AI・予測)とは
機械学習やディープラーニング、生成AIを用いて企業の業務改善を実現。
蓄積されたデータをより高度に活用し、さらにデータを読み込ませ学習させることで、業務を置き換えるに足りる妥当性を導き出します。
機械学習・自動化サービス(AI・予測)の特徴・できること
データ基盤の構築から支援いたしますので、データ基盤がない企業様もお気軽にお問合せください。
また、機械学習やディープラーニング、生成AIを用いた業務改善の際に、モデル開発だけでなくインターフェースの用意も可能です。
機械学習・自動化サービス(AI・予測)の導入事例・実績
日用品製造業R社様 (期間:4.5ヵ月 / 主体部門:デジタル戦略部門)
生成AI開発により「対話型AIサービスの実装」を支援
検討ポイント
- 特定のメーカーや環境に縛られない製品選択
- 既に取り組んでいるコンサルティング企業との協働
- 生成AIへの知見、構築経験
課題・背景
- 得たデータを整形し、有用なデータソースとしたい
- 各メーカーより多数の声をかけられており、どのLLMが最適なのか
- 他にも生成AIを使った構想を持っている
提案・実施内容
- マルチクラウド、マルチモーダル、マルチLLMを準備し、いつでもLLMを切り替えることができる環境構築を提案
- オープンソースを積極的に取り入れ、早期立ち上がりを実現
導入フロー
機械学習・自動化サービス(AI・予測)は、お客様とミーティング重ねながら、以下の流れでサービスをご提供いたします。

設計
お客様と課題や目標を議論・確認の上、お客様の業務利用時のイメージを明確化します。
その上で想定される問題や仮説を定義し、設計いたします。
また、この段階でお客様のデータソースも確認いたします。
モデル構築
お客様のデータを収集し、加工して参ります。
どのような手法が最適かの選択も、モデル構築段階で明確化します。
評価・検証・見直し
完成したモデルをもとに、精度評価やモデル評価を行います。
問題なければプレ運用を実施し、現場での運用に問題がないかなど、データの再収集を行い、修正・改善内容を反映したモデルを再構築します。
運用・納品
運用に向けて、お客様の実際の現場での業務へ組み込む際の手順を整理します。
問題ないことが確認出来たら、各種報告書・定義書を納品します。
関連サービス/情報
お客様が実現したいことに寄り添ったご提案をいたします。
少しでも気になることがございましたら、まずはジールまでご相談ください
無料お役立ち資料のダウンロードはこちら
無料お役立ち資料Webでのお問い合わせはこちら
無料相談・お問い合わせ