TDSE データ分析・AI開発コンサルティング

TDSE データ分析・AI開発コンサルティング｜TDSE株式会社

AI活用テーマの抽出から分析・モデル構築・システム実装・教育までを支援するサービス。

データ活用テーマの抽出から、分析・AIモデル構築、システムへの実装、保守、教育までを支援します。従来型の機械学習・統計解析と、RAGやファインチューニングを含む生成AIの双方を扱います。構築したモデルを基幹システムや業務フローへ組み込み、実運用へ進める支援も案内しています。

支援内容・構想と評価：課題を整理し、期待効果と実行難易度からAIテーマを優先付け。／確認 2026-09-15／https://www.tdse.jp/ir/investor/business/

支援内容・開発と運用：分析・AIモデル・RAGからシステム実装と保守まで対応。／確認 2026-09-15／https://www.tdse.jp/ir/investor/business/

技術・分析と生成AI：機械学習・統計解析に加え、RAG構築、ファインチューニング、エージェントの業務組込みを案内。／確認 2026-09-15／https://www.tdse.jp/ir/investor/business/

運用・保守と教育：実装後の保守・チューニングと、データ活用・生成AIに関する教育メニューを案内。／確認 2026-09-15／https://www.tdse.jp/ir/investor/business/

対象：予測・分析と生成AIの用途を整理し、構築した仕組みを既存業務へ組み込みたいデータ・システム担当者。。形式：AI導入コンサルティング。言語：日本語の公式説明を確認。対応言語は製品・契約範囲に応じて確認。。利用条件：公式窓口で利用料金・導入条件を確認。

確認事項（編集部）：対象データや業務の条件を整理し、導入範囲・連携方法・運用体制を提供元と確認する。

出典：TDSE株式会社「事業の紹介 | IR情報 | データの中に、まだ誰も見ていない答えがある。データサイエンスの専門集団「TDSE」」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.tdse.jp/ir/investor/business/

分析モデルができた後、既存システムへ組み込む確認事項を知りたい

編集部の整理 · 2026-09-15

モデル単体で値を返せても、業務では入力の欠損、データの更新遅れ、処理時間、結果を受け取るシステムへの対応が必要です。例えば需要予測なら、対象の商品・期間・単位を明確にし、予測できない場合の扱いを決めます。モデル評価とシステム連携の受け入れを分けることで、本番へ進む条件を具体化できます。

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. 入出力の約束を整理する：入力データの項目・単位・更新時刻と、返す結果の形式を記録します。欠損や対象外の入力も定義します。

2. 業務で使う結果を確認する：予測値、分類結果、文章回答など用途に合う評価例を用意します。調整に使ったデータと確認用データを区別します。

3. 運用時の変更と障害を決める：処理失敗時の代替手順、監視担当、データ変化への再評価を整理します。連携先やモデルを更新した際の確認範囲も合意します。

個別コンサルティングと、自社・他社製品の販売は別のサービスとして案内されています。製品利用料、基盤、個別開発、保守や教育の範囲を分けて確認します。分析段階の評価だけで本番の受け入れを完了させません。