大規模言語モデル（LLM）に限らず、LiDAR制御や各種センサーデータ解析など、システム制御・計測・解析を含む幅広いAI技術を、実業務として取り扱っています。
AIと一口に言っても、その用途や求められる機能はさまざまです。
弊社では、LLMやMCPの構築、3D物体の形状判定を行う学習モデルの開発に取り組んできました。
また、小規模な画像解析用の機械学習済みモデルをiPhoneに組み込み、実機で動作させるといった開発実績もあり、日々技術検証と実装経験を積み重ねています。
一方で、AIを導入すればすべてが解決するわけではなく、AIのみで構成されたシステムは失敗しやすいのも実情です。
弊社では、長年培ってきたアルゴリズムベースの実装とAIを適切に組み合わせることで、安定性と再現性を重視した開発提案を行い、継続的に運用可能なサービスを提供しています。
AIを導入したいけどリスクが厳しく勉強の時間がない、、とお悩みでしたら是非以下をご覧下さい。
PoC（技術検証）フェーズでは、最終的な完成度を求めるのではなく、「実運用に耐えうる可能性があるか」を見極めることを目的とします。
近年、日本政府は国産AIの研究開発および社会実装を強化する方針を示しており、
こうした流れを受け、ANGEWORKでも
といったご相談が増えています。
※本記事の内容はANGEWORKの技術知見に基づくものであり、無断転載・転載は禁止とさせていただきます。
AIを導入したいけどリスクが厳しく勉強の時間がない、、とお悩みでしたら是非以下をご覧下さい。
■まずAIを扱ってみたい場合
- 海外では、AI導入企業の多くが一度は失敗を経験すると言われるほど、流行性と同時にリスクを伴う技術です。
- 御社が本当にAIを導入すべきかどうかの技術判断を提供します。
どの業務に適用するのが適切かといった判断を含め、情報整理や技術的な助言から対応可能です。アルゴリズムで改良すべきなら、AIは時期尚早と返答します。
- 全ての業務にAIを導入することが最適解とは限りません。
まずは業務の一部にテスト導入し、費用対効果を確認したうえで判断する部分的な開発をご提案しています。
- また、AI構築において最も時間を要するのはデータ整理です。
企業内に蓄積された価値あるデータを整理し、学習可能な形式へ変換するには一定の作業時間が必要となります。
ぜひ、御社の既存データ資産を将来に活かす取り組みをご検討ください。
■ AIの選定について
- 海外製・国産AIを問わず、学習済みモデルの選定から対応可能です。
AI分野は変化が激しく、今日の主流が明日には入れ替わる可能性もあります。
- GPTのようなクラウド型サービスだけでなく、学習済みモデルをローカルサーバーで運用する構成も選択可能であり、機密情報を扱う業務では高いセキュリティが期待できます。
- また、大規模言語モデルに限らず、LiDAR制御、画像解析、制御系AIなど、用途に応じた多様なAI技術の導入に対応しています。
- AIは「とりあえずGPTのような大規模言語モデルを使えばよい」というものではありません。
業務内容、目的、環境、制約条件を踏まえたうえで、最適なAIを選定・組み込むことが重要です。 - お客様の業務やシステム環境をヒアリングし、AI構成、導入環境、初期費用およびランニングコストを含めたご提案を行います。
- AIを導入しても、精度が低ければ実用にはなりません。
実務で求められる80％以上の回答精度を実現するためには、学習データの質だけでなく、モデル設計や制御手法、運用時の工夫が不可欠です。 - 近年は「プロンプト設計だけで解決する時代」も終わりつつあります。
弊社では、精度向上のためのインターフェース設計やコンテキスト化に継続して取り組んでいます。
- AIの導入場所は小型化が進んでいます。
弊社は小型学習済モデルをiPhoneで動作させるための変換と検証実績を保持しています。Raspberry Pi等のIoT環境への導入開発も日々進化しています。
巨大なPCやサーバ導入が負担となるケースへの対応もご相談下さい。
■ AI導入・構築に向けた準備支援
- 学習用データ構築に関するノウハウ提供
- データ量が不足している場合の対応方針検討
（既存データの活用方法、評価手法の整理など）
- PoC（技術検証）から開発までの対応
※ AI構築前の「データの状態確認・整理」のみのご相談も可能です。
■AIの精度評価
- AIの精度評価は、単純な正答率だけで判断できるものではありません。
業務で利用するAIにおいては、「どの誤りが許容され、どの誤りが致命的か」を整理したうえで、評価指標を設計することが重要です。
ハルシネーションと呼ばれる、いい加減な返答を避けなければビジネスでは使いものになりません。
- 例えば、誤検知（本来問題のないものを問題と判定する）と、未検知（問題を見逃す）では、業務への影響は大きく異なります。
弊社では、業務フローや運用条件を踏まえ、精度・再現性・安定性のバランスを重視した評価を行っています。 - また、学習データと実運用データの乖離にも注意が必要です。
検証時だけ精度が高く、実運用で性能が低下するケースを避けるため、想定利用環境に近い条件での評価を重視しています。
■ PoC（技術検証）で確認する主な指標
PoC（技術検証）フェーズでは、最終的な完成度を求めるのではなく、「実運用に耐えうる可能性があるか」を見極めることを目的とします。
弊社では、以下のような観点を中心に評価を行います。
- 精度指標
正答率だけでなく、誤検知率・未検知率など、業務影響を考慮した指標
- 再現性
同一条件下で同様の結果が得られるか、入力のばらつきに対する安定性
- 処理性能
推論時間やレスポンス、リアルタイム性が求められる場合の処理可否 - 運用性
データ更新時の再学習負荷、運用時のチューニング難易度
これらの結果を踏まえ、
「本開発に進むべきか」「仕様や構成を見直すべきか」といった判断材料を整理し、
次フェーズへの移行可否をご提案します。
■ 日本におけるAI強化政策
近年、日本政府は国産AIの研究開発および社会実装を強化する方針を示しており、
産業分野・医療分野を中心にAI活用に関する検討が進められています。
（研究開発支援、実証事業、産業連携の取り組みが加速しています）
AI開発を担える技術者の不足が今後の課題として顕在化しつつあり、大手企業ではすでに、開発可能な技術者の確保や内製体制の強化が進められています。
■いつでもご相談ください
こうした流れを受け、ANGEWORKでも
- 「AIを業務にどう組み込めばよいか分からない」
- 「どのAIを選ぶべきか判断できない」
といったご相談が増えています。
アドバイスや技術整理のみのご相談であれば、比較的低コストでの対応も可能です。
AI活用を検討しているものの、何から始めればよいか分からない方、
AI対応可能な開発会社を探している企業様など、
小さなご相談でも構いませんので、お気軽にお問い合わせください。
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