つくれるもの
この分野でつくれるもの
- 01
需要予測
販売や在庫の履歴から、先の需要を予測します。
- 02
異常検知
センサーや取引のデータから、普段と違う動きを見つけます。
- 03
画像の分類
製品や書類の画像を、決めた区分に振り分けます。
- 04
追加学習（LoRAなど）
既存のモデルを自社のデータで調整し、学習前後の精度を比べます。
- 05
学習済みモデルの組み込み
Web・スマホ・PCでモデルを動かし、入力から結果表示までをつくります。
使う技術
主に使う技術
- Python
- PyTorch・scikit-learn
- LoRA・追加学習
- ONNX・Core ML・TensorFlow Lite
- GPUの学習環境
- 評価用の検証画面
ご要望と今の環境に合わせて選びます。指定の技術がある場合もご相談ください。
進め方
開発の進め方
- 01
要件整理・ヒアリング
今の業務と困りごと、目的を伺います。最初の打ち合わせはチャットもしくはオンラインで10～30分程度です。
- 02
要件定義
つくる範囲・費用・スケジュールを決め、お見積もりします。
- 03
データの確認・設計
使えるデータの量と質を確かめ、評価方法と目標値を決めます。
- 04
UIデザイン
実際に使う方の手順に合わせて画面をつくり、動く画面で確認いただきます。
- 05
実装
フロントエンド・バックエンド・インフラを開発します。
- 06
学習・評価
学習と評価を繰り返し、学習前後の比較結果を報告します。
- 07
リリース・公開
本番環境に公開し、動作を確認します。運用手順と引き継ぎ資料もお渡しします。
- 08
運用・保守・改善
公開後の不具合対応と改善を続けます。月額の保守プランもあります。
料金
料金の目安
概算見積もりシミュレーターと同じ計算で、選んだ規模の最低料金（税込）を表示しています。正式な金額は要件を確認してお見積もりします。
- 分類・予測モデル400,000円〜（税込）データの整備・初期モデルの学習・評価結果の報告
- 追加学習（LoRAなど）500,000円〜（税込）学習データの整備・追加学習・学習前後の精度比較
- 学習済みモデルを組み込む200,000円〜（税込）推論環境の構築・入力から結果表示まで・動作確認
独自AIモデル・機械学習開発最低料金 400,000円〜（税込）
分類・予測・異常検知。目的と評価基準を確認し、初期モデルと評価結果を整理します。
- 対象範囲
- 整備済み支給データによる1課題の初期開発。
- 納期
- 内容・着手時期により個別にご案内
この料金に含む内容
- 支給データと評価基準の確認
- 初期モデルの作成・学習
- 評価結果と課題の整理
データ調達・大規模整備・アプリ実装・計算資源費は別途。
別途費用
- データ調達・大規模整備・アプリ実装
- 計算資源費、大規模な試行
深層学習・追加学習・モデル調整最低料金 500,000円〜（税込）
目的と支給データに合わせて方法を選び、学習前後の結果を比較します。
- 対象範囲
- 既存モデル1種類への限定的な追加学習と評価。
- 納期
- 内容・着手時期により個別にご案内
この料金に含む内容
- 支給データとモデルの適合確認
- 限定範囲の追加学習
- 学習前後の比較・評価整理
ゼロからの学習、大規模試行、データ調達、GPU等は別途。
別途費用
- ゼロからの学習・大規模な試行・データ調達
- GPU等の計算資源費
AIモデルのアプリ実装・端末内推論最低料金 200,000円〜（税込）
Web・スマホ・PCに学習済みモデルを接続し、入力から結果表示までを整えます。
- 対象範囲
- 動作確認済みモデル1つ・対象環境1種類への限定的な組み込み。
- 納期
- 内容・着手時期により個別にご案内
この料金に含む内容
- 対象環境へのモデル組み込み
- 入力加工と結果表示
- 確認環境で速度・メモリを測定
再学習・変換調査・軽量化は別途。実機で速度・メモリ使用量を確認。
別途費用
- 再学習・変換調査・軽量化
- 複数環境への対応・モデル更新基盤
よくある質問
よくある質問
データはどれくらい必要ですか
目的によって変わります。まず手元のデータを拝見し、足りない場合は集め方からご提案します。
精度は保証してもらえますか
保証ではなく、事前に合意した評価方法と目標値で判断します。学習前後の比較結果を報告します。
学習に使う計算機の費用は
GPUなどの利用料は開発費とは別です。規模に応じて目安をお伝えします。