データから可能性を見つける
データ分析・予測モデリング
「このデータをどう使えるか」を、調査と検証で明らかにします。業務データの特性に合わせた分析設計と、意思決定に使える形での報告までを担います。
支援内容
- 現状データの調査
- 分析設計・仮説検証
- 時系列分析・異常検知・需要予測
- 統計解析・機械学習モデル開発
- 分析結果の可視化・レポート
主な手法・技術
- 時系列分析
- 異常検知
- 需要予測
- Python / scikit-learn
- PyTorch
サービス
データ分析・データ基盤・AI開発・業務システム実装を、分断せず一貫して支援します。「何をどこまで頼めるか」の目安としてご覧ください。
データを使える状態に整える
データ基盤・BI構築
Excelや複数システムに散在するデータを集約し、いつでも見られる・使える状態に整えます。「まず見える化したい」という段階からご相談いただけます。
支援内容
- データ収集・統合
- ETLパイプライン
- BigQuery・データマート
- BI・ダッシュボード
- 定期集計・レポートの自動化
主な手法・技術
- BigQuery
- GCP / AWS
- ETLパイプライン
- BI・ダッシュボード
業務で使える仕組みにする
AI・業務システム開発
分析やPoCの結果を、現場で日常的に使われる仕組みへ。独自AIモデルの組み込みから業務アプリケーション、クラウド環境、運用・保守まで対応します。
支援内容
- 独自AIモデルの組み込み
- LLM・RAG・音声認識・画像解析
- Web・業務アプリケーション
- API・クラウド環境
- 運用・改善・保守
主な手法・技術
- LLM / RAG
- React / TypeScript
- FastAPI / Node.js
- GCP / AWS
相談から導入まで
課題とデータの状態に合わせて、必要な段階を組み合わせて進めます。
相談・ヒアリング
課題、扱えるデータ、現場の業務を伺い、相談の範囲を整理します。
診断・企画
データの状態と実現可能性を確認し、進め方と体制をご提案します。
技術検証必要に応じて
小さく試して、精度や効果、運用上の課題を確かめます。
実装
分析モデル、データ基盤、業務画面などを構築し、現場に導入します。
運用改善
使われ方を見ながら、精度・機能・業務フローを改善します。
対応技術
プロジェクトの要件に応じて、以下の技術を中心に最適な構成を選定します。
- 分析・機械学習
- Python
- pandas
- scikit-learn
- PyTorch
- 統計解析
- AI活用
- LLM / RAG
- 音声認識（STT）
- 画像解析
- MLOps
- データ基盤
- BigQuery
- ETLパイプライン
- データマート
- BIツール / ダッシュボード
- アプリケーション・インフラ
- TypeScript / React / Next.js
- FastAPI / Node.js
- GCP / AWS
- Docker / Cloud Run
- データの種類
- 設備のセンサー値、売上・在庫の記録、アンケートの自由記述など
- 困っている業務
- 集計を手作業で行っている、判断が担当者の経験に頼っている など
- 実現したい状態
- 異常の兆しを早く知りたい、必要な数字をすぐ確認したい など