Deep Consulting AI導入支援サービス

Deep Consulting AI導入支援サービス｜deep consulting株式会社

画像認識、予測、異常検知やチャットボットなどのAIを業務課題に合わせて構築・導入する支援。

機械学習・ディープラーニングを使い、売上予測、物体認識、正常データからの異常検知、チャットボットなどの構築を支援します。AIモデルの作成からシステムへの実装までに加え、PoCのみの相談も可能です。課題と保有データを聞き、要件定義の支援後に必要工数を見積もる進め方です。

機能・業務に合わせたAI：売上予測、物体認識、少量の正常データによる異常検知などの構築例を示す。／確認 2026-09-15／https://www.deep-consulting.jp/ai-consulting/

機能・段階別の支援：モデル構築からシステムへの実装まで支援し、PoCのみの相談にも対応すると説明する。／確認 2026-09-15／https://www.deep-consulting.jp/ai-consulting/

契約・公開のプラン例：AI導入支援コンサルティングは期間1か月〜、費用350万円〜。税区分・対象工程は個別に確認。／確認 2026-09-15／https://www.deep-consulting.jp/ai-consulting/

対象：画像や設備データなどの異常検知を検討し、試作時のデータと現場での対応条件をそろえたい担当者。。形式：AI構築・導入支援。言語：日本語の公式説明を確認。。利用条件：公開プラン例は期間1か月〜、費用350万円〜。税区分は未確認。ヒアリングと要件定義の支援後に工数を見積もる。

確認事項（編集部）：公開価格の対象範囲と税区分、データ準備・評価・本番実装・保守の費用を個別に確認する。

出典：deep consulting株式会社「AI導入支援サービス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.deep-consulting.jp/ai-consulting/

異常検知AIの通知が、現場で対応できる量か確かめたい

編集部の整理 · 2026-09-15

正常なデータから異常を見つける場合も、通知されたものを誰がどう確認するかが必要です。見逃したくない状態と、正常でも起こる変動を分け、通知件数と確認時間を記録する計画を作ります。検知の精度に加えて、現場の対応能力を含めた試作の合格条件を相談できます。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 正常の幅を整理する：季節、稼働条件、撮影位置などで変わる正常な例を集めます。データの取得条件と、判断した担当者を残します。

2. 確認したい異常を定める：見逃したくない状態を業務担当者が説明します。異常例が少ない場合の検証方法と、確認できない範囲を開発側へ相談します。

3. 通知後の作業まで測る：通知件数、誤報、見逃し、確認に要する時間を別々に記録します。通知の基準を変えた場合の差と、人が対応する手順も確認します。

公開のプラン例は1か月〜・350万円〜で、税区分はページ上で確認できませんでした。データ準備、検証、システム実装、保守を含む範囲と税区分を見積時に確認します。少量データでの構築例を自社の精度保証とは扱いません。