AI開発

予測、自動化、生成AIのためのカスタムAI開発

お客様のデータで学習し、ワークフローに合わせて設計したモデル。SoftSapienは、企業が本番運用に必要とする評価、セキュリティ、MLOpsのプラクティスを備えた、機械学習、生成AI、AIエージェントのソリューションを開発します。

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最終更新日：

主なお客様

概要

お客様のデータとリスクプロファイルに合わせて設計したAI

汎用のAIツールが、自ら判断を下せるほどお客様の製品、ポリシー、顧客を理解していることはまれです。本当の成果は、お客様のデータに適応させ、実際に仕事が行われるシステムに組み込んだモデルから生まれます。

AIエンジニアは、予測モデル、コンピュータビジョンやNLPのシステム、そして検索拡張生成（RAG）によってお客様の知識に基づく生成AIアプリケーションを開発します。複数ステップのタスクには、承認済みのツールを使い、確信度が低いときは人に引き継ぐAIエージェントを設計します。

すべてのソリューションに、評価の枠組み、有害または誤った出力を防ぐガードレール、監視と再学習のためのMLOpsパイプラインを含めます。

私たちが解決する課題

私たちが解決するAIの課題

汎用的なツール

既製のAIは、自社の製品やポリシーを理解していない。

検索拡張生成でモデルを承認済みの知識に基づかせ、ファインチューニングでお客様の用語やタスクに適応させます。

誤った回答

AIが顧客に誤った情報を伝えるリスクは許されない。

評価の枠組みでお客様の基準に照らして精度をテストし、ガードレールで有害または根拠のない出力がユーザーに届く前にブロックします。

複数ステップの作業

質問に答えるだけでなく、AIにタスクを完了してほしい。

AIエージェントは承認済みのツールとAPIで複数ステップの作業を完了し、確信度が低いときや承認が必要なときは人に引き継ぎます。

本番への準備

データサイエンティストが作ったモデルを、IT部門が運用できない。

MLOpsパイプラインで、バージョン管理とガバナンスを全体に効かせながら、お客様のインフラ内でモデルのパッケージ化、デプロイ、監視、再学習を行います。

含まれる内容

AI開発の機能

企業での展開に向けて構築する、予測、認識、生成のAI。

予測型の機械学習

リスク、需要、解約、価格設定のための分類、回帰、予測のモデル。

生成AI & RAG

お客様のドキュメントに基づき、出典を示すアシスタントとコンテンツツール。

AIエージェント

計画を立て、承認済みのツールを呼び出し、必要に応じて人にエスカレーションするエージェント型ワークフロー。

コンピュータビジョン

検査、文書処理、安全監視のための画像・動画モデル。

自然言語処理

エンティティ抽出、分類、要約、感情分析。

MLOps & モデルガバナンス

すべてのモデルのバージョン管理、監視、ドリフト検知、監査証跡。

ビジネス成果

カスタムAIのビジネス効果

各モデルを、改善するために作られたKPIに照らして測定します。

  1. 処理コストの削減

    文書処理と振り分けの自動化で、手作業を減らします。

  2. より良い意思決定

    予測により、手作業の分析より早くリスクと機会を見つけます。

  3. 顧客サービスの迅速化

    AIアシスタントが定型的な質問を解決し、担当者をリアルタイムで支援します。

  4. 一貫した品質

    ビジョンとNLPのモデルが、すべての案件に同じ基準を適用します。

  5. 管理されたリスク

    ガードレール、評価、人によるレビューで、AIの振る舞いをポリシーの範囲内に保ちます。

業界

業界別のAI開発

各業界の規制、データ、顧客に合わせて、この領域をどう適用するか。

金融 & コマース

不正スコアリング、引受審査の支援、パーソナライズしたレコメンド。

  • フィンテック
  • 銀行
  • 保険
  • Eコマース
  • 消費財
  • アパレル小売

ヘルスケア & ライフサイエンス

診療記録の要約、事前承認の支援、画像のトリアージ。

  • ヘルスケア & 病院
  • ヘルス & ウェルネス
  • 歯科

製造業 & サプライチェーン

外観による欠陥検出、需要予測、保守の予測。

  • 自動車
  • 製造業（インダストリー4.0）
  • 物流
  • 運輸
  • 建設
  • 建築
  • 石油・ガス
  • クリーンテック
  • エネルギー・公益事業
  • 農業

エンタープライズ & テクノロジー

製品に組み込むAIコパイロット、コードアシスタント、インテリジェント検索。

  • IT
  • B2Bサービス
  • 通信

デリバリーのアプローチ

AIソリューションの開発方法

  1. ユースケースの設定

    目標、ユーザー、成功指標、許容できるリスクを定義します。

  2. データの準備

    データを収集し、ラベル付けし、クレンジングし、保護します。

  3. モデル開発

    複数のアプローチを比較し、最良の候補を調整します。

  4. 評価 & ガードレール

    リリース前に、精度、バイアス、安全性、コストをテストします。

  5. デプロイ & MLOps

    モデルを統合して監視し、データの変化に応じて再学習します。

テクノロジー

利用するプラットフォームとツール

既存の環境、ライセンス、チームのスキルに合わせて、案件ごとに選定します。

フレームワーク

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • Hugging Face Transformers
  • XGBoost

基盤モデル

  • Anthropic Claude
  • Google Gemini
  • Meta Llama
  • Mistral
  • Amazon Bedrock

オーケストレーション

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • LangGraph
  • Semantic Kernel

ベクトルデータベース

  • Pinecone
  • Weaviate
  • pgvector
  • Qdrant

MLOps

  • MLflow
  • Amazon SageMaker
  • Azure Machine Learning
  • Google Vertex AI
  • Weights & Biases

契約モデル

SoftSapienとの協業の形

小さく始めて広げることも、プログラム全体を最初から依頼することもできます。どのモデルでも、所有権、セキュリティ、レポーティングの基準は同じです。

  • 約4週間から

    パイロット

    本格的な投資の前に、単一の業務フロー、キャンペーン、またはPoCで価値を実証します。

  • 固定料金

    範囲確定型デリバリー

    合意した受け入れ基準に沿った、範囲が明確な成果物。

  • 月額制（ディスカバリー後に範囲を確定）

    プログラム・リテイナー

    サイクルごとに優先順位を見直す継続的なデリバリー。

  • 応答時間を明確に規定

    マネージドサポート

    ローンチ後もプラットフォームとキャンペーンの成果を維持するサポート契約。

SoftSapienが選ばれる理由

企業がSoftSapienを選ぶ理由

SoftSapienのAI開発案件で、すべての組織が期待できること。

  • 引き継ぎ時の所有権

    ソースコード、設定、ドキュメント、戦略資産は、案件終了時にお客様の組織へ移管されます。

  • 標準で備わるセキュリティとコンプライアンス

    初日から、お客様のID、アクセス、データ所在地の範囲内で作業し、コンプライアンス要件をデリバリーに組み込みます。

  • 2営業時間以内に回答

    すべてのお問い合わせはスペシャリストに届き、2営業時間以内に回答します。

  • キックオフから引き継ぎまで同じスペシャリストが担当

    案件の範囲を定めたエンジニアとストラテジストが、デリバリーと引き継ぎまで担当し続けます。

  • すべての専門領域を連携

    案件が複数の領域にまたがる場合は、エンジニアリング、AI、クラウド、ビジネス、マーケティングの専門性を組み合わせます。

  • タイムゾーンをまたぐデリバリー

    北米、欧州、中東、アジア太平洋のチームが、お客様の勤務時間に合わせてデリバリーを行います。

よくあるご質問

AI開発に関するよくあるご質問

モデルをゼロから構築しますか？それとも既存のモデルをファインチューニングしますか？

タスクによります。既存の基盤モデルのファインチューニングのほうが通常は速く安価で、ゼロからのモデル構築は、タスクが本当に必要とする場合に限って計画します。

本番デプロイ前に、モデルのパフォーマンスをどのように検証しますか？

お客様自身の検証用に取り分けたデータとビジネスの成功指標に照らして検証し、本番稼働前にチームとともに確認します。

AI開発では具体的に何を行いますか？

タスクに合わせたモデルの開発またはファインチューニング、お客様自身のデータによる評価、お客様のインフラ内での本番デプロイです。

AI開発案件の費用はどのくらいですか？

費用は、タスクの複雑さとデータの準備状況によって異なります。データと目標を確認した後に見積もります。

独自モデルの開発にはどれくらいかかりますか？

1つのタスクを対象とするパイロットは通常4〜6週間で、最後に当初の目標に照らしてパフォーマンスの結果を確認します。

引き渡し時、学習済みモデルとコードの所有権は誰にありますか？

お客様にあります。モデルの成果物、学習コード、ドキュメントは、引き渡し時にお客様の組織へ移管されます。

デプロイ後、モデルはどこで動作しますか？

お客様自身のインフラまたはクラウドテナント内で動作します。

どの業界向けに独自のAIモデルを構築してきましたか？

金融サービス、ヘルスケア、物流、製造などで、予測や分類のタスクが独自データに固有である場合です。

性能が十分でない既存のモデルを改善できますか？

はい。まず既存のモデルをお客様のデータで評価し、ファインチューニングと作り直しのどちらが適切かを判断します。

AI開発の案件はどれくらい早く開始できますか？

すべてのお問い合わせに2営業時間以内に回答します。

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