- 小さく生んで大きく育てる。
人工知能学習モデル作成サービス.
高品質・低価格「人工知能・機械学習モデル作成サービス」。補助金や助成金での試作開発や実運用へのご相談、科研費での開発を希望する大学関係の皆さまに最適です。
An easy way to build perfect website with AI modeing
高品質で低価格な人工知能モデル作成のご提案
近年人工知能研究が進み、低価格で高品質な人工知能モデルが作成できることをご存知ですか？特に北米での人工知能研究は大変進んでおり、従来のモデル作成の工数を大幅に低減することが出来るようになりました。弊社ではこれらの環境を生かし、小さく生んで大きく育てる人工知能モデルをご提案させて頂いております。
試作開発に最適
まずは試作から。低予算でまずは簡単なモデルを作成。うまくいけば更に改善を繰り返します。
簡単な作業はAIに。
作成したモデルにエンドポイントを作成すればWEBに公開したりAPIとしてご利用頂けます。
人工知能モデルの構築例・活用例
言語処理AI（英語のみ）
英語の文章を解析し、機械学習によって内容を読み込ませ英文の種類が判断できるモデルを作成致します。
画像認識AI
大量の写真を学習させ、正しい写真と誤りの写真、その写真が何なのかなどを判断できるモデルを作成致します。
データ予測AI
複数のデータを同時に学習させ、複数のデータが複雑に絡みあう将来の期待値を予測させるモデルを作成致します。
スコアリングAI
文字や数字と共に教師データを用意することで、採点や判定を自動化するモデルを作成致します。
RPA
ロボットによる自動PC操縦を行います。特定のサイトから情報を収集したり、問い合わせ内容をエクセルに整理させることも可能です。
音声合成
日本語や英語をロボットに読み上げさせることが出来ます。ディープラーニングを活用した精度の高い読み上げが可能です。
文字おこし
音声データをテキストに変換することができます。録音データやマイク入力の音声からテキストを抽出することができます。
テキスト認識（OCR）
画像内の文字をテキスト化することができます。写真の中からテキストを抽出できるため、書き起こす負担を軽減することができます。
具体事例1
見積もりを自動化
弊社運営の「英語添削アイディー」では「日記」の文章に対し、割引を適用しています。日記の定義は「書き手の身の回りに起こった出来事」としてお客様にお伝えしているものの、その定義は曖昧です。そこで、日記とそうではない英文を30万件程、AIに学習させ、英文が日記なのかを判定できるモデルを作成。今では弊社スタッフが日記かどうかの判断に迷う文章もAIがアシストしてくれます。
具体事例2
英作文の答案を自動採点
学習現場では英語のライティングの採点には大変な労力が必要になります。そこで大学と共同で研究を進め、「英作文の答案を自動で採点」するモデルを開発。最も大きかった課題は学習データの量でした。そこで、弊社ではモデルに学習させる英文をプログラムによって人工的に合成。固有名詞や形容詞などを大量に学習させることで人間の判断と約80％以上の一致率を持つモデルを作成いたしました。
こんなお悩みありませんか？
- 人工知能には興味があるが誰に頼んだら良いのか・・・
- 本当に完成させることができるのか・・・・
- どのくらいの品質のAIが完成するのかわからない・・・
- いくらくらいの予算が必要なのかわからない・・・
- 実用化する具体的な方法が見えない・・・
私たちはこのようなお客様からのご相談に対し丁寧に回答させていただきます。
小さく生んで大きく育てる。4つの開発メリット。
人工知能モデルの開発は初めから成功を確約できるものではなく、我々も時にその判断がなぜ導き出されるのかわからないこともございます。そのため、まずは学習モデルを小さく生み、結果をテストしながらさらに再学習を重ねる開発手法をお勧めしています。
短納期でプロトタイプが完成
ゴールを小さく設定することで、短期間・低コストでプロトタイプを作成することができます。
方向性をお客様と共有できる
小さく生んだモデルの評価をお客様と共有。方向性が正しければ学習量を増やし、誤りがあればデータの見直をおこなうなど最小限のロールバック。
予算に応じて性能を調整できる
弊社では低コストでも確実に完成に導くことを大切にしています。そのため、性能向上は予算に応じて行うことをお勧めしています。
失敗した時の痛手を最小限に
人工知能モデルは完璧なものが必ず出来上がるといったものではありません。開発に際し、思ったより精度が低く開発継続を断念する際にも深手を追うことはありません。
専用システム「トコトン」で時間とプロジェクト管理ができます。
弊社ではプロジェクト管理システム「トコトン」を採用し、「今月は何時間エンジニアが稼働しているのか？」といった稼働状況や情報共有がどなたでも簡単にできる仕組みをご用意しています。
メールと異なり、LINEのようなプロジェクト毎のタイムラインがあるため、新しくプロジェクトに参加したメンバーも情報の共有が簡単です。もちろん、新規の依頼も24時間トコトンからエンジニアに指示を出すことができます。
