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Intelligence
Redefined.
モデル開発・マルチモーダルAI・ヴァイブコーディング・LLM活用——ビジネスの核心に、AIの知性を実装する。
コアサービス
01/04
MODEL DEVELOPMENT
AIモデル開発
PoC設計からファインチューニング・本番デプロイ・MLOpsまで一貫して担います。汎用LLMでは解けない業務固有の課題に、オーダーメイドのモデルで応えます。
Fine-tuning
LoRA/RLHF
MLOps
Edge Deploy
02/04
MULTIMODAL AI
マルチモーダルAI
テキスト・画像・音声・動画を横断して理解・生成するモデルを構築。製品検査、医療診断支援、映像解析など、単一モダリティでは不可能だった自動化を実現します。
Vision-Language
音声認識
動画解析
OCR/図面読取
03/04
VIBE CODING
ヴァイブコーディング
自然言語でAIと対話しながらコードを生成・反復するモダン開発スタイル。エンジニアの生産性を飛躍させ、非エンジニアがプロダクト開発に直接参加できる環境を作ります。
AI Pair Programing
爆速プロトタイピング
チーム内展開支援
04/04
LLM INTEGRATION
LLM活用支援
OpenAI・Claude・Geminiなど主要LLMを業務フローへ統合。RAGアーキテクチャ設計・プロンプトエンジニアリング・コスト最適化まで、ROIを最大化する導入を一気通貫で支援します。
RAG設計
Prompt Engineering
Agent構築
コスト最適化
01
AIモデル開発
PoC段階から本番運用まで、モデル開発のライフサイクル全体を一貫して担います。汎用LLMの活用では解けないビジネス固有の課題こそ、カスタムモデル開発の真価が発揮される領域です。
87%
平均制度向上率
（既存モデル比）
60%↓
推論コスト削減
（最適化後）
2WK
最短PoC期間
（小規模データ）
99.9%
API可用性
（本番環境）
Step1
要件定義・設計
ビジネス課題の深堀と最適アーキテクチャ設計
精度目標・レイテンシ要件・コスト制約を整理し、ファインチューニングなのか独自学習なのか、ゼロから最適なアーキテクチャを選定します。このフェーズの質がモデルの成否を決めます。
解くべき問題の定義（分類・生成・検索など）
既存データ量・品質の評価とギャップ分析
モデル選択：GPT系／オープンソース／カスタム
成功指標（KPI)の合意と評価方法の設計
Step01 - DISCOVERY
Step2
データ収集・前処理
良いモデルは良いデータから生まれる
データは「量」より「質」が命。ラベリング設計・クリーニング・拡張まで一貫して対応。個人情報マスキングやバイアス検出も行い、安全な学習基盤を構築します。
スクレイピング・社内データ連携・合成データ生成
アノテーションツール選定とラベラー品質管理
クラス不均衡・外れ値・重複の検出と対処
個人情報・機密情報のマスキングと法令対応
Step02 - DATA ENGINEERING
Step3
学習・ファインチューニング
ベースモデルをあなたの業務に最適化
フルファインチューニング・LoRA・QLoRAなど手法を使い分け、最小のコストで最大の性能改善を実現。RLHF（人間フィードバック強化学習）にも対応します。
GPU最適化（分散学習・混合精度・勾配チェックポイント）
ハイパーパラメータ自動探索（Optuna / W&B Sweeps）
学習曲線モニタリングと早期停止
複数モデルのアンサンブルと蒸留
Step03 - TRAINING ＆ FINE - TUNING
Step4
評価・検証
数値とリアルの両面で品質を担保する
精度・F1・BLEUなど定量指標に加え、実務担当者によるヒューマンエバリュエーションも実施。ハルシネーション検出・公平性評価・敵対的サンプルへの 堅牢性テストを行います。
Holdout・クロスバリデーション・時系列分割評価
ハルシネーション率計測と出力信頼スコア設計
エラー分析：どのクラス・どんな入力で失敗するか
ABテスト設計と本番前スモークテスト
Step04 - EVALUATION
Step5
デプロイ・MLOps
モデルはリリースからが本番
AWS / GCP / オンプレへの最適デプロイ設計。推論速度最適化（量子化・ONNX変換）・モデルドリフト検知・定期再学習パイプラインまでフルスタックで運用します。
TorchServe / Triton / vLLMによる高速推論サーバー構築
量子化（INT8/INT4）・TensorRT変換でレイテンシ最小化
データドリフト・コンセプトドリフト検知と自動アラート
CI/CDパイプラインで継続的モデル改善を自動化
Step05 - DEPLOY ＆ MLOPS
得意領域
業種・タスク別の対応実績に基づく、領域別の強みを示しています。
自然言語処理（NLP）
Expert
画像・映像認識（CV)
Advanced
時系列予測・異常検知
Expert
推薦システム
Advanced
マルチモーダルAI
Intermediate
02
マルチモーダルAI
● BEYOND SINGLE MODALITY
テキストだけが、AIじゃない。
画像・音声・動画・文書を横断して、理解・生成するモデルを構築します。人間が五感で情報を処理するように、複数のデータソースを統合することで、単一モダリティでは不可能だった業務自動化が実現します。
4＋
対応モダリティ数
4＋
対応モダリティ数
92%
平均タスク精度
10×
人手処理比スループット
IMAGE
AUDIO
TEXT
VIDEO
業種別ユースケース
複数のモダリティを組み合わせることで、より高度な自動化が生まれます。
不良検出精度 99.4% ／ 誤検知 ー83%
カメラ映像＋音響センサーを統合したマルチモーダルモデルで、傷・変形・異音を同時検出。ライン停止ゼロを実現。
01
製造 - 全自動外観検査ライン
02
医療 - レポート自動生成
CT・MRI画像と電子カルテテキストを同時解析し、読影レポートの下書きを自動生成。医師の確認工数を削減。
レポート作成時間 ー65% ／ 記載漏れ ー90%
03
金融 - 本人確認（eKYC）自動化
顔写真・身分証画像・手書きサイン・音声認証を統合したマルチモーダルeKYCで、不正検知と利便性を両立。
本人確認時間 ー78% ／ なりすまし検出率 ＋44%
04
小売 - 商品ビジュアル検出
スマホで撮った写真から類似商品を瞬時にEC上で発見。テキスト検索では拾えなかった潜在需要を引き出す。
CVR ＋31% ／ 検索離脱率 ー47%
対応モデル・技術スタック
最新の基盤モデルとオープンソースを組み合わせ、課題に最適な構成を選択します。
GPT-4/5
テキスト・画像・音声を統合処理。汎用マルチモーダルタスクの高精度ベースライン。
Claude 4.5
長文書類・複雑な画像の読解に強み。コンプライアンスが求められる業務に適合。
LLaVA ／ InternVL
オンプレ・エッジで動作するOSSビジョン言語モデル。データをクラウドに出せない環境向け。
Whisper ／ VALL - E
99言 語対応の高精度音声認識と、数秒のサンプルから声質を再現するTTSモデル。
PaddleOCR ／ Surya
非定型帳票・手書き文字を含む複雑なレイアウト文書の高精度テキスト抽出。
ー INPUT → OUTPUT SHOWCASE
多様な入力が、どのような価値を提供できるか。
● VLM ＋ 音響モデル
外観検査
自動判定
NG - 排出
精度 98.7%
外観検査の完全自動化
● Video - LLM ＋ 時系列
予防保全
アラート
振動異常
72h以内点検
ダウンタイムゼロの予防保全
● OCR ＋ VLM
BOM
自動生成
247部品
要確認 3件
図面解析・BOM自動生成
9業種 × 3ユースケース ＝ 27シナリオ対応
03
ヴァイブコーデ ィング
● LIVE DEVELOPMENT STYLE
書くより、話す時代へ。
自然言語でAIと対話しながらコードを生成・改善するヴァイブコーディングは、開発スピードを劇的に変えます。アイデアがある。
それだけで始められる。
→
プロトタイプをアイデア当日に完成
→
非エンジニアでも機能実装に参加
→
AIとのペアプロで品質と速度を両立
→
多彩な連携も実現
自然言語指示 → 即座にコード生成 → 対話で改善
04
LLM活用支援
OpenAI・Anthropic・Googleなど主要モデルを業務フローに統合。RAGアーキテクチャ設計からプロンプトエンジニアリング、コスト最適化まで一貫してサポートします。
🔎
社内知識検索（RAG）
社内ドキュメントをベクトルDB化。LLMが文脈を理解して最適な情報を即座に提示。
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コンテンツ自動生成
製品説明・メルマガ・レポートをトーン統一したまま大量生成。人が最終チェック。
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