「ジンベイ AI技術実装アドバイザリー」サービス｜ジンベイ株式会社｜生成 AI｜AI製品・サービスの比較・検索・資料請求メディア「AIsmiley」

3つのPOINT

OJT形式でノウハウを提供
専門家が伴走しながら現場でAI開発のノウハウを伝授。チームのスキル向上と自社内製化を実現します。
課題解決に特化した柔軟な支援
PoC（概念実証）から本番導入まで一貫サポート。開発遅延や精度不足といった具体的な課題にも対応可能です。
実務に直結する成果を重視
実際の業務に活かせるAIソリューションを開発・導入。短期間で効果を実感できるプロジェクト推進を行います。

AI技術実装アドバイザリーのご支援実績

製造業
AI開発内容：
不良品検出用の画像解析AIモデルを開発。
開発プロジェクトの課題と解決方法：
課題：
モデルの精度が低く、不良品の検出漏れが発生していた。
データ収集時の環境条件がばらつき、モデルの学習が不安定だった。
解決：
高品質な学習データセットを整備し、アノテーションツールを活用してデータ品質を向上。
光環境や角度を考慮したデータ収集プロセスを構築し、モデルの精度を20%以上向上。
小売・流通業
AI開発内容：
販売データを活用した需要予測モデルを開発。
開発プロジェクトの課題と解決方法：
課題：
データのばらつきにより、特定商品の需要予測が不正確。
チームにAI開発経験が乏しく、プロジェクトが停滞。
解決：
必要なデータ前処理（欠損値の補完、外れ値の除去）をプロジェクトに組み込み、予測精度を改善。
チームにOJT形式で開発手法をレクチャーし、進行スピードを加速。
医療・ヘルスケア
AI開発内容：
電子カルテの診療データから患者リスクを予測するモデルを構築。
開発プロジェクトの課題と解決方法：
課題：
医療データが複雑で、必要な特徴量を抽出する工程に時間がかかっていた。
精度向上のための評価指標が適切でなく、改善が進まなかった。
解決：
ドメイン知識を持つ医療従事者と連携し、適切な特徴量を抽出するパイプラインを構築。
ROC曲線やPR曲線を導入して評価基準を明確化し、効率的にモデル改善を実施。
教育機関
AI開発内容：
学生レポートの自動採点モデルを開発。
開発プロジェクトの課題と解決方法：
課題：
レポート採点基準が曖昧で、モデル学習の方向性が定まらなかった。
データラベリングに多くのリソースが必要。
解決：
教員と共同で採点基準をルール化し、ラベルデータの作成プロセスを効率化。
半教師あり学習を採用し、ラベリング負荷を軽減。
建設・建築業
AI開発内容：
建設現場の危険エリアを検知する画像解析AIを開発。
開発プロジェクトの課題と解決方法：
課題：
大量の現場画像が非構造化データとして保存され、AI学習データに適用できなかった。
現場環境の変化によりモデルが汎用性を欠くリスクがあった。
解決：
データ整理ツールを活用して画像データを構造化し、効率的なモデル学習を可能にした。
モデルに転移学習を採用し、多様な現場環境に対応可能なAIを構築。

AI技術実装アドバイザリーのサービス内容

サービス概要
「AI技術実装アドバイザリー」は、AI開発の初期段階から実務導入・運用までを一貫して支援するサービスです。企業のリソースやノウハウ不足を補い、チームがAI技術を内製化できるよう、OJT形式で伴走します。
提供内容
▼課題特定と技術タスク選定
取り組むべき課題を具体化し、AIで解決可能な領域を明確化。
必要な学習データ、モデル選定、工数見積もりを実施。

▼PoC（概念実証）とMVP（実用最小限製品）の開発
短期間（最短3日）でプロトタイプを開発。
精度やコスト、実用性を基準に、最適なソリューションを選定。

▼本番開発・実務導入
学習データの構築、モデル管理、API化、環境構築を支援。
実務に必要なカスタマイズやパフォーマンスチューニングを実施。

▼チーム育成（OJTサポート）
プロジェクトを進めながら自社メンバーにAI開発のノウハウを伝授。
定例相談会やQ&Aチャットで疑問を解消。

▼運用支援と改善
データ収集、モデル精度の継続的な向上、バージョン管理をサポート。
実務でのフィードバックを反映し、成果を最大化。
ツール連携と技術対応
▼既存ツールとの連携
CRMツール：HubSpot、Salesforceなど。
データ分析ツール：Tableau、Power BI。
クラウドサービス：AWS、Azure、Google Cloud Platform。
開発環境：Python、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn。
文書管理ツール：SharePoint、Confluence、Google Workspace。

▼データ形式対応
CSV、JSON、XMLなどのデータ形式に対応。
PDFやTIFF形式の書類データを構造化する機能を開発可能。
非構造化データの整理と活用に特化したパイプラインの構築。

▼セキュリティ要件対応
クラウド環境（AWS、Azure）やオンプレミス環境での開発が可能。
データ暗号化、アクセス制御、ログ監視などのセキュリティ対策を実施。
対応可能なAI技術領域
自然言語処理（NLP）：チャットボット、文書検索、議事録作成。
画像解析：不良品検出、危険箇所の特定、画像分類。
データ分析・予測：需要予測、異常検知、ターゲットマーケティング。
音声認識：書き起こし、音声コマンド対応システム。
強化学習：複雑な意思決定プロセスの最適化。
主な特徴
迅速なプロトタイプ開発：最短3日で成果を可視化。
高い柔軟性：業種や課題に応じたカスタマイズ対応。
一貫性のある支援：初期段階から運用までのフルサポート。
実績ある専門家チーム：AIエンジニア、データサイエンティストが担当。

「AI技術実装アドバイザリー」導入までの流れ

初期相談・ヒアリング
内容：
企業の現状や業務課題、解決したい目標についてヒアリング。
生成AIやAI技術が適用可能なユースケースの可能性を探る。
成果：
初期課題の明確化と適用範囲の仮決定。
現状分析・提案
内容：
現行業務プロセスやシステムの分析を実施。
AI導入のメリット・課題を定量化し、優先順位を設定。
導入後のROI（投資対効果）の見積りを提示。
成果：
ユースケースに基づく提案書（AIモデル、データ要件、導入プラン）。
PoC（概念実証）またはMVP（実用最小限製品）の開発
内容：
短期間でPoCやMVPを構築し、AI技術の実用性を検証。
必要な学習データの整備やモデル精度の検証を実施。
成果：
プロトタイプの完成。
技術的実現可能性とビジネス価値の検証結果。
本番開発・導入準備
内容：
本格的なAIシステムの開発を実施。
モデルのチューニング、データパイプラインの構築、環境設定（クラウドやオンプレミス）。
社内メンバーへの技術指導（OJT形式）。
成果：
高品質なAIシステムの開発。
チームのスキル向上と運用準備の完了。
実務導入・運用開始
内容：
AIシステムを実業務に組み込み、試験運用を開始。
実務の中で発見された課題をフィードバックし、改良を継続。
成果：
AIシステムの本稼働。
運用プロセスの安定化。
継続的なサポート・改善
内容：
導入後の運用をサポート（Q&A対応、トラブルシューティング）。
実務データを活用し、モデルの精度向上を継続。
新たなユースケースへの拡張提案。
成果：
長期的な成果の最大化。
チームがAIを内製化し、自立運用できる状態を実現。

▼導入までの期間
初期相談～PoC開発：2～4週間（内容や規模に応じて調整可能）。
本番開発～実務導入：2～3か月（カスタマイズの程度により変動）。

お客様の声

製造業
導入事例：不良品検出AIシステムの導入。
コメント：
「従来、人手に頼っていた不良品検査をAIで自動化することで、検査精度が大幅に向上しました。ジンベイのOJTサポートのおかげで、社内のエンジニアがAIの運用方法を習得し、さらにカスタマイズを進められるようになりました。」
小売・流通業
導入事例：需要予測モデルの構築。
コメント：
「AIで需要予測を行い、在庫管理が効率化しました。欠品や過剰在庫が減り、利益率が向上しています。プロジェクト中も迅速なフィードバックをいただき、スムーズに進行できました。」
医療・ヘルスケア
導入事例：診療データ分析AIの開発。
コメント：
「患者の診療データを基にしたリスク予測AIを導入しました。これにより、患者ケアの質が向上し、医療スタッフの業務負担も軽減。ジンベイのチームが丁寧にサポートしてくれたので安心して取り組むことができました。」
教育機関
導入事例：自動採点システムの開発。
コメント：
「学生のレポート採点にAIを活用することで、教員の業務負担を削減できました。ジンベイのサポートで、採点基準の明確化やモデルの調整もスムーズに行え、教育の質も維持できています。」
建設・建築業
導入事例：危険エリア検知AIの導入。
コメント：
「建設現場での危険箇所をAIでリアルタイム検知するシステムを導入しました。現場の安全性が向上し、労働災害のリスクが大幅に減少しました。ジンベイの迅速な対応と専門的なアドバイスに感謝しています。」
金融業
導入事例：クレジットスコアリングAIの構築。
コメント：
「お客様の信用スコアリングプロセスが迅速化され、審査時間を大幅に短縮できました。透明性の高いAIモデルを提供していただき、クライアントへの説明も容易になりました。」
小規模・中小企業
導入事例：「AI丸投げ」プランを利用したDX推進。
コメント：
「社内にDX人材がいない中、ジンベイの『AI丸投げ』サービスで営業資料作成や問い合わせ対応の自動化を実現しました。少人数のチームでも生産性が大きく向上しています。」

担当者の声

営業担当からのメッセージ
「ジンベイでは、生成AIを活用したソリューションを通じて、お客様のビジネス課題を迅速かつ確実に解決することを目指しています。営業担当として、お客様の声に耳を傾け、最適な提案をお届けすることに全力を注いでいます。AI活用の第一歩として、ぜひお気軽にご相談ください。」
開発担当からのメッセージ
「私たち開発チームは、最新の生成AI技術を用いてお客様の業務課題を解決することに情熱を注いでいます。プロジェクトを進める中で、単にAIを導入するだけでなく、実務での成果を最大化できるシステム作りを大切にしています。技術的な壁も一緒に乗り越え、貴社の成功に貢献します。」
代表取締役上田英介からのメッセージ
「ジンベイ株式会社は、『テクノロジーで退屈な仕事だけを奪う』をミッションに、企業の生産性向上と働きやすい環境づくりを支援しています。生成AI技術は進化のスピードが速い一方で、その導入には専門的な知識や経験が必要です。当社はこれまでに多くの企業でAI導入を成功に導いた実績を活かし、業務の効率化と価値創造をサポートします。ともに未来を創るパートナーとして、ぜひ私たちにお任せください。」

利用料金

利用料金: お問合せください

初期費用: お問合せください

無料プラン: お問合せください

無料トライアル: お問合せください

よくある質問

ジンベイの「AI技術実装アドバイザリー」はどのような企業に適していますか？

ジンベイのサービスは、AI開発を検討しているが、社内リソースやノウハウが不足している企業に最適です。特に製造業、小売業、医療機関など、具体的な課題を抱えた企業や、初めてAI導入に挑戦する企業からご好評いただいています。

導入までの期間はどのくらいかかりますか？

課題の規模や内容によりますが、概念実証（PoC）は最短3日で提供可能です。本番導入までの全体期間は、通常2～3か月程度を見込んでいます。詳細なスケジュールは初期ヒアリング後にご提案します。

既存システムとの連携は可能ですか？

はい、可能です。ジンベイでは、既存のCRMツール（HubSpot、Salesforceなど）、ERPシステム、クラウドサービス（AWS、Azureなど）とも柔軟に連携できます。導入環境や要件に応じたカスタマイズも対応します。

AI開発の経験がないチームでも導入できますか？

はい、可能です。ジンベイでは、既存のCRMツール（HubSpot、Salesforceなど）、ERPシステム、クラウドサービス（AWS、Azureなど）とも柔軟に連携できます。導入環境や要件に応じたカスタマイズも対応します。

コストがどれくらいかかるか不安です。予算に合わせた提案は可能ですか？

ジンベイでは、初期コストを抑えたプランからフルサポートのプレミアムプランまで、柔軟な料金体系をご用意しています。課題に応じた最適なプランをご提案しますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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製品概要

「ジンベイ AI技術実装アドバイザリー」サービス

製品説明: 「ジンベイ AI技術実装アドバイザリー」は、OJT形式でAI開発を支援するサービス。PoCから実務導入まで一貫サポートし、チームのスキル向上と成果創出を両立します。

カテゴリ

生成AI

目的

対象業界

規模

会社概要

ジンベイ株式会社

住所: 〒220-0023 神奈川県横浜市西区平沼1-40-17 モンテベルデ横浜1002

資本金: 200万円

設立年月: 2024年5月24日

従業員数: 20名

事業内容: ・生成AI技術を活用したAI・システム開発
・DX推進コンサルティング
・業務課題解決のための生成AIエージェント提供
・ジンベイAI丸投げサービスの提供
・ジンベイAI技術実装アドバイザリーサービスの提供

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