WORKS

業界別、
これまでの案件

物体検出と異常検知のモデルを自社で設計・学習した案件から、RAG・LLM を業務に組み込んだ案件まで。
業種は違っても、共通する課題があります。近い案件があれば、お話を聞かせてください。

CASE 04

大手医療機器メーカー

医療機器部品の型番自動判定

医療機器の部品写真から、約1,000種類の候補の中より型番を自動で特定する画像認識の仕組みを開発。

  • ディープラーニング
  • 画像認識
  • ファインチューニング
  • Microsoft Azure
  • Python
  • PyTorch
CASE 03

中堅環境コンサルタント

問い合わせ対応業務の効率化(RAG)

官公庁から寄せられる問い合わせへの回答業務を効率化するため、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を使った回答生成の仕組みを導入。

  • RAG
  • Azure OpenAI Service
  • Microsoft Azure
  • Cosmos DB
  • Python
  • Flask
CASE 02

中堅環境コンサルタント

官公庁向け調査資料の自動作成

官公庁に提出する調査資料の作成業務を効率化するため、過去資料のフォーマットを踏襲しながら調査データから新たな資料を自動生成するシステムを構築。

  • Azure OpenAI Service
  • Microsoft Azure
  • Python
  • Flask
  • LLM
CASE 01

中堅化学メーカー

屋外設備の異常検知システム

屋外設備をカメラで常時監視し、異常が発生した際にリアルタイムでアラートを発報するシステムをオンプレミス環境で構築。

  • ディープラーニング
  • 物体検出
  • 異常検知
  • ファインチューニング
  • Python
  • PyTorch

※ お客様との機密保持のため、一部内容を抽象化して掲載しています。詳細はお問い合わせください。

YOUR PROJECT

課題をそのまま、お話しください

「AI で何かやりたいが、どこから手をつければ」という段階からの相談で大丈夫です。