人工知能（AI）アプリ開発サービス

人工知能(AI)アプリ開発について

企業向け人工知能（AI）アプリ開発

当社は、2016年から人工知能（AI）サービスを行っています。

全員がKaggleメダリストである専門のR&Dチーム体制を整え、ビジネス活用に現実味のあるサービス化へと進めております。
各分野に精通する法人企業、各AIプラットフォーマーとの協業を積極的に行い、 Pytorch、scikit-learn、TensorFlowを使った独自学習モデル構築を中心にサービスラインナップを次々にリリースしています。

独自のAIプラットフォームを使った
高速開発

当社は、人工知能（AI）でよく使われる機能をコンポーネント化し、クラウド上でデータ蓄積管理・運営しております。
脳（ブレイン）をクラウドに置く事で、マルチインターフェースとAPIで接続可能なマルチAIプラットフォーム：SyncLect(シンクレクト)を用意しており、 AIプロジェクトのスモールスタートからグロースハックまで行う事ができます。
このプラットフォームを利用する事で3日～プロトタイプを高速開発し、ブラッシュアップにパワーをかけ、AI利用シーンとビジネスシーンとヒューマンインターフェースのギャップを改善するAIプロジェクト支援を行っております。

MLOpsプラットフォームを利用した
機械学習運用の省力化

AI利用が浸透していくにあたり、課題は構築フェーズから運用フェーズへと移行しています。
AIの運用フェーズでは、高単価であるデータサイエンティストと、データの前処理工程、既に在籍しているソフトウェアエンジニアの手によるDevOpsと分担を分けて運用ができる事が、運用の低コスト化に繋がり、サービスの品質改善に必要となります。

当社では、機械学習運用の為のプラットフォーム「SyncLect CL」を用いて、アノテーションの半自動化、特徴量エンジニアリングの半自動化、学習の自動化、評価の自動化、デプロイの自動化を実現し、データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの機械学習+DevOpsを行っております。

MLOpsプラットフォーム「SyncLect CL」

データビリティ

AIのプロジェクトを実施する際にボトルネックになりがちなのが、「ちょうどよいデータが無い」事です。
本来、AIのプロジェクトで用意頂くデータですが、「ちょうどよいデータを用意する」だけで息切れしてしまう事も多くあります。
当社では、その企業が保有しているデータを形式に関わらず収集する「探索収集型AI」と、収集されたデータを解析し、AIで使えるデータに分類する「ノイズカットAI」と言った「データ用意を自働化する技術」も持ち合わせており、
今まで使えないと思い込んでいたデータをAIプロジェクト立ち上げの資産にし、蓄積する「データビリティ」支援を行っています。

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Webユーザ特徴量分類型
機械学習レコメンドエンジン

求人サイト『＠type』を利用している求職者の行動ログや登録情報データと、掲載企業の求人情報を含む膨大なデータを学習データとして蓄積しており、希望条件や経験職種、好む会社の雰囲気などのユーザー特徴度、求人情報類似度、行動特性量を紐づけて提案判定を自動化しています。
足りないデータはボットキャラクターがヒアリングを行いつつデータを蓄積する事で補完しつつ、自身の転職活動の特性を考慮した求人情報の提供を受けることが可能となります。

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エッジAI

AI機能を、アナログ現場で使いたい場合にIoTが有効ですが、AIを処理するのにインターネットを介してクラウドに繋げ、データに参照し、実行を行っていました。

そこで登場したのが、「エッジコンピューティング」と言う概念です。
IoT機器と物理的距離の近い場所にAIを処理する小型のサーバを置く事で、インターネットを介さずに処理を行います。エッジAIは、エッジコンピューティングにおいて、機械学習などの学習済み処理を施す事で、IoT＋AIをローカルでの高速処理を行う事ができます。

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