課題の整理
- ・業務の困りごとを伺い、AIで解決すべき課題と期待できる効果を明確にします

成果につながるAI導入をお客様と供に目指す、伴走型のAIシステム開発サービスです。


技術革新によりAI導入を気軽に検討できるようになった一方で、実証実験後に本導入へと進むケースは多くありません。我々AIベンダーの責務は、お客様が求める最終的な成果を念頭に置いた上で、AIに出来ること・必要な精度・内在するリスク等を考慮しつつ全体設計を考え抜くことです。

AI開発には高品質かつ十分な量の教師データ、そして教師データ作成工程における品質管理が不可欠です。当社は少数精鋭のアノテーション専任チームがお客様へのコンサルテーションを通し、高品質な教師データの作成を実施するだけでなく、品質管理の徹底によりAIシステムの精度を担保しています。

マーケットや先行事例の調査、課題への理解を深め最適な提案をするだけでなく、課題特定からPoC、実装から運用・保守までお客様をサポート。AI導入におけるどのフェーズにおいても、データサイエンス・エンジニアリング領域のスペシャリストがお客様のパートナーとして伴走し続けます。
はい、ご相談いただけます。現場の業務と課題のヒアリングから始め、AIで解くべき問題の特定、先行事例の調査、PoCの計画までご一緒します。
PoCで終わらず本導入まで見据えた全体設計を提案できるか、学習データの作成と品質管理を自社で担えるか、運用・保守まで同じチームが伴走するかの3点をご確認ください。Nextremerはアノテーション専任チームを持ち、教師データの作成から運用までを一貫して支援します。
対象業務、データの有無と量、求める精度によって大きく変わるため、一律にはお示ししていません。最初にPoCの目的・範囲・成功基準を合意し、その内容に沿って段階ごとの期間をお見積もりします。
開発の範囲、必要なデータの収集・作成量、求める精度、運用の有無で決まります。PoCで有効性を確かめてから本開発へ進めるため、段階ごとにお見積もりします。最初から大きな投資を決めていただく必要はありません。
学習データの質と量が足りない、実際の環境と違うデータで検証してしまう、最初から複雑すぎるモデルを採用する、AIへの期待と成果の間にずれが生じる、の4つが代表的です。データの作成と品質管理、成功基準の事前合意を重視して進めることで防ぎます。
はい。データの収集・選定から、アノテーションによる教師データの作成まで対応します。データアノテーションのみのご依頼も承っています。
ネクストリーマーのデータアノテーションにとどまらないAI・機械学習領域における幅広い知見により、数々の大手企業様から共創パートナーとしてサービスを利用していただいております。
詳細はこちら