通常のシステム開発との違いは？

AIモデルの精度はデータ数だけでなく"質"にも依存します。AIが特徴抽出可能なデータでなければ、どれだけの数を収集しても意味がありません。また、例えば不良品判定を行うAIモデルを開発する場合、最初から全ての不良パターンのデータを網羅できていることはほぼありません。そのためスカイディスクでは、実装ゴールを「人が最終チェックを担う」形でプロジェクト設計し、運用しながら本番環境で学習データ収集を続けて、将来的な完全自動化に繋げていくアプローチをオススメしています。

どのくらいのデータ数が必要ですか？

必要なデータ数は解決したい課題などによって異なります。また、データ数の前に、AIが特徴抽出可能なデータであるかが重要です。スカイディスクではご提案の前に、お客様がお持ちのデータを無料診断させていただいております。お気軽にお問い合わせください。

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企業名:株式会社スカイディスクカテゴリ名: AIモデル作成製品名:AIカスタマイズソリューション

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製造業向け
AIカスタマイズソリューション

お客様との二人三脚による多種多様なソリューション実績
お客様のフェーズに合わせて AI実装までワンストップでサポート

課題整理からデータ取得、社内AI人材育成、
ハードウェア・設備を含めたワークフロー設計・開発まで

AIカスタマイズソリューション01

「とりあえずPoC（実証実験）」ではうまくいきません。
まず実装イメージを描いた上で、そのために必要な検証項目を明確にしましょう。

AIが特徴抽出可能なデータの質とは？必要なデータ数は？
そのデータは本番環境でどのように収集するのか？
検査工程の場合、AIは何秒以内に判定しなければならないのか？

「いま手元にあるデータでAIモデルを開発して精度を見る」だけではうまくいきません。
スカイディスクは300以上のプロジェクト経験を踏まえ、課題整理からデータ取得、社内AI人材育成、
ハードウェア・設備を含めたワークフロー設計・開発までワンストップでサポートします。

導入事例

AIカスタマイズソリューション02

AIカスタマイズソリューション03

AIカスタマイズソリューション05

利用料金

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無料トライアル: お問合せください

よくある質問

通常のシステム開発との違いは？: AIモデルの精度はデータ数だけでなく"質"にも依存します。AIが特徴抽出可能なデータでなければ、どれだけの数を収集しても意味がありません。
また、例えば不良品判定を行うAIモデルを開発する場合、最初から全ての不良パターンのデータを網羅できていることはほぼありません。
そのためスカイディスクでは、実装ゴールを「人が最終チェックを担う」形でプロジェクト設計し、運用しながら本番環境で学習データ収集を続けて、将来的な完全自動化に繋げていくアプローチをオススメしています。

どのくらいのデータ数が必要ですか？: 必要なデータ数は解決したい課題などによって異なります。また、データ数の前に、AIが特徴抽出可能なデータであるかが重要です。
スカイディスクではご提案の前に、お客様がお持ちのデータを無料診断させていただいております。お気軽にお問い合わせください。

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