論文実装で終わらせず、現場のデータで動く精度まで持っていきます。少数サンプルや品質のばらつきがあるデータへの対応も含めてご相談ください。
画像認識・需要予測・異常検知など、機械学習モデルの研究開発から本番実装までを一貫してご支援します。
学習データが足りない：十分なサンプルが集まらず、モデルの精度が業務で使える水準に届かない。
研究と実装が分断している：論文どおりの手法は試せても、本番システムに組み込む段階で止まってしまう。
精度の評価軸が定まらない：何をもって「使える」とするかの基準が関係者間で揃っていない。
データの制約ごと、 設計に織り込みます。
少数データでも成立する手法を選ぶ：CNN／ViTと言語モデルの組み合わせなど、限られたサンプルでも検証可能な手法を採用します。データ拡張や転移学習も含めて設計します。
研究開発から本番実装まで一貫：モデルの検証だけで終わらせず、推論基盤・監視・再学習の仕組みまで設計します。論文執筆のご支援まで対応した実績もあります。
評価基準を先に合意する：何を達成すれば導入判断できるのかを、プロジェクト開始時に数値で定義します。判断が先送りされない進め方をします。
画像認識：物体検出・セグメンテーション・画像分類。外観検査や劣化検知の実装実績があります。
需要予測：販売・在庫・トラフィックなどの時系列予測モデルを構築します。
異常検知：センサーデータやログから予兆・異常をリアルタイムに検知します。
自然言語処理：文書分類・要約・固有表現抽出など、テキスト処理全般に対応します。
最適化：配車・シフト・生産計画など、制約条件下での最適解を算出します。
MLOps基盤構築：学習・推論・監視・再学習のパイプラインを整備します。
進め方 1. お問い合わせ：フォームまたは資料ダウンロードからご連絡ください。ご相談は無料です。
進め方 2. ヒアリング：課題・ご要望・ご予算・スケジュールを伺い、実現方法を整理します。
進め方 3. プロトタイプ作成：手書きワイヤーから動くプロトタイプまで、触れる形にして認識を合わせます。
進め方 4. ご提案・お見積り：プロトタイプを踏まえた提案書と見積書をご提出します。
進め方 5. ご契約・開発開始：体制を確定し、週次レビューを回しながら開発を進めます。
進め方 6. リリース・運用：納品ドキュメント一式をお渡しし、必要に応じて運用保守へ移行します。
データの棚卸しから入ります。どのデータをどう集めれば目的の精度に届くのか、収集計画の設計からご支援できます。
データの質と量に依存するため、まずは小規模なPoCで到達可能な水準を測ります。評価指標と合格ラインを先に合意してから進めます。
病院との共同研究で心電図から疾患の予後を予測するモデルを開発した実績があります。論文執筆のご支援も可能です。
本番実装を前提に、推論基盤と運用設計まで含めてご提案します。PoCの段階から本番構成を意識した作りにします。
API化して既存システムから呼び出す構成が一般的です。オンプレミス環境への配置にも対応可能です。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp