画像データやカメラを活用し、分類や検出によって人の作業を支援します。

ディープラーニングと呼ばれる技術は2012年にブレイクスルーを遂げ、そのきっかけが画像分類でした。それから年々精度が上がり続け、今では人間よりも精度が良いとされるほどです。実運用では画像は容量が重たく扱いが難しいため、その運用も含めてサポートします。画像系のタスクは多岐に渡ります。

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【物体検出】顔認証、異常検知

【セグメンテーション】医療診断、衛生画像処理

【骨格検知】関節の検知、動きの検知

【画像生成】超解像、スタイル変換

日本語の文字データを活用し、文書の分類や検索など人の作業を支援します。

翻訳技術が代表するように自然言語処理はここ数年で目覚ましく進歩を遂げています。その精度は年々上がっており、現在ではAIにより自然な会話ができるほどです。自然言語は文章の長さや口調によって扱いを変える必要があり、その細かなチューニングも含めトータルでサポートします。自然言語系のタスクは多岐に渡ります。

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【テキスト分類】社内文書の仕分け、社員の離職予測

【類似判定】レビューによるレコメンド、類似文書検索

【文章生成】チャットボット、文書要約

​日々社内に溜まっていく数値データを活用し、業務の効率化、新しい価値の創出を支援します。

社内にデータがあるとはいえ明確に課題を定義できない限り費用対効果を出すことは難しいのが現実です。課題の定義、データの取得から保存まで、業務フローと照らし合わせながらコンサルティングします。数値データの活用は予測から分析まで多岐に渡ります。

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【数値予測】需要予測、来客予測

【カテゴリ分類】ローン審査、病状診断

【統計分析】要因分析、関連分析

AIを含めた幅広いアプリケーションを提供します。

日々社内で行われるオペレーションを自動化することは大きなコストカットに繋がります。勤怠管理ツールや営業支援ツールは汎用性の高いツールがあっても、業界業種に特有の業務ではそのようなツールが存在しません。だからといって、この先もずっと手動で業務を回し続けるのは非効率的です。

我々はオペレーションのヒアリングから入ります。どこまでを手動オペレーションとし、どこからをシステムが担うの​か、費用対効果が最大化できるポイントを模索し、適切なシステムを開発します。