開発・実装

実績豊富なプロ人材によるAIの開発・実装。BtoB、BtoC向けの新規サービス開発から、既存システムとの連携まで対応可能。導入支援や企画、設計、開発、実装などお気軽にご相談ください。

AI技術の開発・実装にお悩みではありませんか

技術的リソースが不足している
社内にAI開発ノウハウが不足している
システムや業務フローの効率化を図りたい
AI技術の導入を検討している
業務課題にAI技術を導入すべきかが分からない
導入しているAI技術を活用しきれていない

エッジワークなら実績あるプロ人材がチームに参加して、お客様のニーズにあわせたAIの開発・実装を実現します。

AI開発・実装

AIを活用することで競争力を高め、革新的なサービスや製品を提供することで、企業は市場での地位を強化することができます。顧客サポートの自動応答システムや生産プロセスの最適化、マーケティングキャンペーンのターゲティングなど、エッジワークはお客様の課題やプロジェクトの状況に応じて最適な人材をセレクトし、機械学習アルゴリズムや自然言語処理技術を活用して、自動化されたプロセスやサービスの開発・実装を支援します。

AI開発・実装の支援内容

企画・構想

現状の課題を明確にし、どのようにAIを活用するのかや開発しようとしているAIが本当に課題解決につながるのか、課題のうちどの領域をAIによって解決するのかを構想します。

要件定義

ROI予想、データ準備、モデル開発、開発環境、運用・再学習の準備を行います。要件定義が甘ければ、開発する際に目標とする基準が分からないため、必然的に開発が成功する可能性は低くなります。

PoC

技術的な実現可能性、ユーザーニーズ、採算性、コストなど、実装に入る前に実装検証を行い、結果の確認と分析を繰り返します。

開発・実装

PoCによりAIの実現性を確認できた後に、実際にAIを活用する環境下で必要な要件を定義し、その定義に沿って実務での検証やオペレーションの確認をしながらシステム開発を行います。

運用

実装したAIを正常に稼働させるためには多くの継続的なデータが必要です。そのため、データの量や質に対する評価をシステムの運用保守と同時進行で行います。

改善・チューニング

構想フェーズで設定した目標達成状況の確認を定期的に行い、改善とチューニングを繰り返します。これにより、企画・構想段階で設定した目標を達成することができます。

様々なプロジェクトに対応

チャットボット
レコメンド
顔認証
交通量測定
混雑度分析
空間解析
所持品分析
OCR
3Dモーション分析
画像認証
時系列予測
信用スコアリング

様々な業界に対応

金融
保険
土木
建築
情報通信
製造
小売
物流
人材
医療
エンタメ
教育

AI開発・実装の人材事例

年齢：30歳性別：男性

スキル

■人工知能研究開発

人間の脳の仕組みを模倣した人工知能の開発
脳が持つ創発の仕組みをモデル化

■アプリケーション開発

CG（コンピュータグラフィックス）の物体同士が衝突した際に発生する衝突音を自動で生成するSDKの開発
CG（コンピュータグラフィックス）のキャラクタが着ている洋服の動きをシミュレーションするSDKの開発
人物が写った写真からその人の体型を自動で採寸し、その採寸データからVRで用いるアバターを自動で生成するシステムの開発

年齢：37歳性別：男性

スキル

AI企業と連携し、調理面の需要を予測するAIの開発
顔認証のAI開発
某ポイントアクティブ化に向けた施策業務支援や、Python、ExcelVBA、SASを使用した分析業務
複数のカメラで同一人物をトラッキングするAIや、顔画像から集中度を判定するAI開発
年齢や性別の判定、海岸の混雑度の検知、ナンバープレートの文字認識などのAI開発

年齢：42歳性別：男性

スキル

■GPS情報を用いた交通量予測

交通量の予測を行う機能の改善と、交通速度の予測を行う機能の追加
大規模データのGPS情報の取扱
BigQuery
Airflow
Python

■独自NFT取引プラットフォーム構築

NFTシステム構築調査、システム設計/開発など

AI開発・実装の案件事例

某大手通販会社

過去の膨大な通販動画が日々アーカイブとして蓄積されている資産を次の施策に活かすべく、アーカイブ動画の短尺、コンテンツ化を検討。
Deeplearnigを使っての動画短尺化、及びレコメンドエンジン開発及び、FAQ(商品配送状況確認、コンテンツ検索)対応の為のチャットボット開発。
また、上記に関わるインフラ基盤（AWS）の構築。

某大手製造会社

クラウド技術を得意とするシステムアーキテクト兼コンサルタントが、社員とともにユーザーヒアリングから参画し、要件設計からシステム構築を支援。
その結果、複数のプロジェクトが並行して進捗し、システム構築・導入が加速。また、的確な要件定義やモックアップ提供により、ユーザー満足度が向上するとともに開発ベンダーの負荷も低減。

某大手モビリティ会社

1つのカメラから、個人を特定できるシステムをチームで開発している。
その中で、各海外論文や公開されているデータセットの調査、利用を経てAI推論モデルの学習・比較を実施。2021年度Q3では開発進捗における80%程度達成(平均70%と言う中で高い水準)というクライアント評価があった。Q4では4~5つのAI推論モデル(他者が作成したものを含む)を併用した（社内利用用の）システムの開発の目標とし、直近では共通インターフェースの設計を実施。