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応用人工知能 R&D
大規模実装の前に技術的不確実性を解消します。
データと制約を調べ、実験と比較により構築・購入・中止の判断根拠を作ります。
代表的な成果物
- 実現可能性の根拠
- アーキテクチャとベンチマーク
- 動作する技術試作
- リスク台帳と本番ロードマップ
応用研究、モデル・システム開発、評価、本番導入を一体として提供します。
適合するケース
大規模実装の前に技術的不確実性を解消します。
データと制約を調べ、実験と比較により構築・購入・中止の判断根拠を作ります。
汎用品で要件を満たせない場合、課題に合わせて構築します。
独自データ、業務制約、性能目標、運用経済性に合わせたモデルとパイプラインを開発します。
テキスト、画像、映像、音声、構造化データを横断するシステムを設計します。
ドメイン固有の検索、生成、オーケストレーション、評価を設計します。
視覚データを信頼できる判断と業務へ変換します。
実環境の例外、データ条件、処理量を前提に検出・分割・視覚推論を構築します。
推論・検索・ツール利用を制御されたシステムへ統合します。
権限、観測性、人の確認、障害処理を明示したエージェント業務を設計します。
品質、コスト、信頼性の限界を測定し改善します。
実タスクに即した評価、失敗分析、モデル比較、推論経済性の最適化を行います。
本番に必要な基盤、データ、観測性、統制を整えます。
推論サービス、データパイプライン、API、監視、導入、統合を設計します。
研究コードを保守可能な運用システムへ移行します。
試作を評価し、本番基準を定め、設計上の不足を補い、実業務へ統合します。
選択的な隣接領域
知覚、計画、制御、シミュレーション、ハードウェア、安全性を、対象領域と環境に合わせて個別に設計します。