貴社ビジネスのヒアリングと最新のAI手法を踏まえながら、最適な課題設定とアプローチをご案内いたします
ゴールまでのステップを明確にし、段階的に実現することで、安定したプロジェクト進行を提供いたします
PoC（概念検証）を高速で行うことで、実現コストとリスクを最小化いたします
法律や医療などの専門性の高い領域に基盤モデルを応用する場合、未知語への対応が大きな課題になります。弊社の技術を活用すると1,500万円以上の莫大な予算をかけて基盤モデルを作成して未知語問題を解消する必要がなく、150万円～の予算で未知語に対応したAIをご活用いただけます。
AI構築には教師データを作成する必要がありますが、現実的には人手作業によるミスが発生します。弊社では作成ミスの可能性を検知するシステムがあるため教師データの品質が高いだけでなく、人手による２重チェックの必要がないため省コストでプロジェクトを開始できます。
開発するAIの精度をより向上させるための技術としてデータ拡張がございます。弊社では日本語の形態に特化した独自のデータ拡張技術を準備してございますので、より高い精度を持つAI構築を実現いただけます。
下記は一例ですので、ご要望については是非お問い合わせください
文書に対する分類や感情分析を代表とした属性分類、キーワード情報抽出や抜け落ちチェックなどを行う事ができます。課題次第でご提案する手法は異なりますが、例えばBERTを独自カスタマイズしたモデルの提供により、安定して高い精度を保証しております。
自然言語処理に特有の、会話に適したSequence-to-Sequenceモデル開発にも対応しております。またOpenAIの提供するモデルを用いた対話処理もご提供いたします。
該当するフレーズを含む文書を検索するシステムです。検索エンジンに限らず、ログデータからのアラート検知や行動記録の可視化など幅広くお役に立ちます。
すでに稼働しているAIサービスの改善点や直面している問題点をご相談いただくことも可能です。ChatGPTを活用した開発や最新の動向を知りたい場合などにお役に立ちます。
自然言語処理に限らない、一般的なデータ分析にも対応しております。統計情報や仮説検定を、計算過程を含みながらも図解やグラフを含めた、分かりやすいレポートとして納品させていただきます。
開発したAIと連携することで、Webサービスとして幅広いユーザに利用していただくことができます。AIとの連携では非同期の実装が必要になるなど特殊ケースも多いですが、専門のAIエンジニアに安心してお任せください。インフラの構築からセキュリティ対策、公開まで全て弊社にお任せしていただくことが可能です。
今回は2023年になってから数多くのお問い合わせを頂いている、文章生成AIの構築
こんにちは、代表の藤倉です。本記事では医療分野に特化したLLM（大規模言語モデル
サイシキ代表の藤倉です久々になってしまいましたが、弊社でも優先的に取り組んでいき
注目すべき理由 教師ラベルには間違えがよく含まれる 教師ラベルが間違っていると、
