01 / 構築
AI研究・エンジニアリング
技術的不確実性を解消し、独自モデルとシステムを開発し、検証済みの成果を本番へ移行します。
研究・エンジニアリングを見る ↗応用人工知能リサーチ＋エンジニアリング
既製の解決策がない課題に、応用人工知能を。
Tensor State Groupは、価値が高く技術的に難しい課題に対して、カスタム人工知能システムを設計・検証・導入します。不確実なR&Dから本番運用まで一貫して支援します。
TSG / システム工程01–04
- 01定義課題・制約・経済性
- 02リスク低減実験・根拠・評価
- 03設計・実装モデル・データ・システム・統合
- 04導入観測・最適化・運用
通常、案件は50,000米ドルから承ります。
- モデル
- シニア主導
- 範囲
- R&D → 本番
- 拠点
- モントリオール・リモート
二つの領域。共通のエビデンス基準。
02 / 検証
AIアシュアランス
重要な購入・投資・導入の前に、AIシステム、技術的主張、対話行動を独立して検証します。
AI検証を見る（英語） ↗技術エコシステム
エンタープライズプラットフォームを前提に設計。
Google Cloud
Microsoft
AWS
SAP Business Network
OpenAI Partner Network
C3 AI Partner Program
Salesforce Partner Community主な過去のクライアント経験
世界的に知られる組織へのコンサルティング経験。
ご相談いただく場面
人工知能デモの先にある難題へ。
難しいのはモデルへのアクセスではありません。現実の制約下で何が機能するかを見極め、運用できる信頼性へ高めることです。
01
人工知能施策に大きな技術的不確実性がある。
02
有望な試作を本番システムへ移行したい。
03
既製品では技術要件を満たせない。
04
独自データや業務フローに合わせた設計が必要。
05
品質、遅延、コスト、信頼性、評価がボトルネック。
06
実行チームに専門的な研究・エンジニアリング能力が必要。
専門領域
研究の深さ。本番品質の規律。
実験とモデルから、評価、基盤、統合、運用まで人工知能システム全体を扱います。
応用人工知能 R&D
大規模実装の前に技術的不確実性を解消します。
詳細を見るカスタムML・モデル開発
汎用品で要件を満たせない場合、課題に合わせて構築します。
詳細を見る生成・マルチモーダル人工知能
テキスト、画像、映像、音声、構造化データを横断するシステムを設計します。
詳細を見るコンピュータビジョン
視覚データを信頼できる判断と業務へ変換します。
詳細を見るエージェント・知識システム
推論・検索・ツール利用を制御されたシステムへ統合します。
詳細を見る評価・最適化
品質、コスト、信頼性の限界を測定し改善します。
詳細を見る人工知能基盤・導入
本番に必要な基盤、データ、観測性、統制を整えます。
詳細を見る試作から本番へ
研究コードを保守可能な運用システムへ移行します。
詳細を見る支援プラン
意思決定と運用成果を中心に設計。
3つの支援形態が、意欲的な人工知能施策に明確な技術・商務上の出発点を提供します。
実行方法
拡大の前に、根拠を。
各段階で技術、運用、投資上の特定リスクを低減します。
- 01
定義
目的、制約、データ、経済性、成功基準を定めます。
- 02
リスク低減
成否を左右する仮説を先に検証します。
- 03
設計・実装
根拠と運用要件に基づき構築します。
- 04
検証
品質、失敗、コスト、遅延、信頼性を測ります。
- 05
導入
本番基盤と業務へ統合します。
- 06
移管または運用
文書化して移管するか、定義した範囲で最適化を継続します。
コンサルティングパートナー向け
顧客案件に専門人工知能能力を。
元請けの提供・ガバナンス・顧客関係モデルの中で、明確な技術ワークストリームを担当できます。
協業モデルを見るリサーチとインサイト
研究が設計判断を変える。
研究室の外で人工知能を機能させる責任を持つリーダーとチームのための技術ノート。