01専門領域

研究課題から運用システムまで、技術の全工程を。

応用研究、モデル・システム開発、評価、本番導入を一体として提供します。

適合するケース

課題の価値が高く、制約が現実的で、答えを既製品として購入できない。

01

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。

データと制約を調べ、実験と比較により構築・購入・中止の判断根拠を作ります。

代表的な成果物
  • 実現可能性の根拠
  • アーキテクチャとベンチマーク
  • 動作する技術試作
  • リスク台帳と本番ロードマップ
02

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。

独自データ、業務制約、性能目標、運用経済性に合わせたモデルとパイプラインを開発します。

代表的な成果物
  • データ・学習戦略
  • モデルとパイプライン開発
  • 比較評価
  • 推論・統合設計
03

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。

ドメイン固有の検索、生成、オーケストレーション、評価を設計します。

代表的な成果物
  • マルチモーダル設計
  • モデル・検索の統合
  • ガードレールと評価
  • コスト・品質・遅延最適化
04

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。

実環境の例外、データ条件、処理量を前提に検出・分割・視覚推論を構築します。

代表的な成果物
  • データセット・アノテーション戦略
  • 検出・分割・生成
  • 堅牢性・失敗分析
  • エッジ/クラウド導入計画
05

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。

権限、観測性、人の確認、障害処理を明示したエージェント業務を設計します。

代表的な成果物
  • エージェント・ツール設計
  • 検索・知識層
  • 権限・エスカレーションモデル
  • タスク単位評価
06

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。

実タスクに即した評価、失敗分析、モデル比較、推論経済性の最適化を行います。

代表的な成果物
  • タスク固有の評価スイート
  • 失敗分類と分析
  • モデル・設計比較
  • 遅延・処理量・コスト計画
07

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。

推論サービス、データパイプライン、API、監視、導入、統合を設計します。

代表的な成果物
  • 本番アーキテクチャ
  • 推論・データパイプライン
  • 観測性と運用統制
  • 文書化と知識移転
08

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。

試作を評価し、本番基準を定め、設計上の不足を補い、実業務へ統合します。

代表的な成果物
  • 試作・ギャップ評価
  • 本番向け強化
  • 統合・リリース計画
  • 移管・最適化ロードマップ

選択的な隣接領域

必要に応じたロボティクスと身体性人工知能。

知覚、計画、制御、シミュレーション、ハードウェア、安全性を、対象領域と環境に合わせて個別に設計します。