データ準備＆ファインチューニング支援
Data Preparation & Fine-Tuning Support
高品質なデータ準備と専門的なファインチューニングにより、 お客様のビジネスに最適化されたAIモデルを構築
データがAIの品質を決める
優れたAIモデルの背後には、必ず高品質なデータがあります。 私たちは、データサイエンスの専門知識と豊富な実績を活かし、 お客様のビジネスデータを最大限に活用。 汎用モデルでは実現できない、業務特化型の高精度AIモデルを データ準備からファインチューニングまで一貫してサポートします。
Data Excellence for AI
データ準備の課題
📊
データ品質の問題
欠損値、ノイズ、不整合など 品質問題がモデル性能を大きく低下
🔐
プライバシー・セキュリティ
個人情報や機密データの 適切な処理とコンプライアンス対応
⚖️
データの偏り
バイアスのあるデータによる 不公平な予測結果のリスク
💰
コストと時間
大規模なデータ準備に必要な リソースと専門知識の不足
サービス内容
01
データアセスメント
既存データの品質評価と改善提案
- データプロファイリング分析
- 品質スコアリング
- 改善優先順位の策定
- 必要データ量の見積もり
02
データクレンジング
AIモデル学習に適したクリーンなデータセット構築
- 欠損値・異常値処理
- 重複データの除去
- データ正規化・標準化
- 形式統一・変換処理
03
データ拡張・生成
学習データの量と多様性を向上
- 合成データ生成
- データオーグメンテーション
- 少数クラスのバランシング
- ドメイン適応技術の活用
04
アノテーション支援
高品質なラベル付けデータの効率的作成
- アノテーションガイドライン策定
- 半自動アノテーションツール提供
- 品質管理プロセス構築
- クラウドソーシング管理
05
ファインチューニング実行
最適なモデルカスタマイズ
- ベースモデル選定
- ハイパーパラメータ最適化
- 学習プロセス監視
- 性能評価・検証
06
継続的改善
モデル性能の維持・向上
- 新規データの継続的統合
- モデルドリフト検出
- 再学習スケジュール管理
- A/Bテストによる検証
活用技術・ツール
データ処理基盤
Apache SparkDatabricksApache Airflowdbt
アノテーションツール
Label StudioProdigyAmazon SageMaker Ground Truth自社開発ツール
MLフレームワーク
PyTorchTensorFlowHugging FaceLangChain
モデル管理
MLflowWeights & BiasesNeptune.aiDVC
対応可能なファインチューニング
大規模言語モデル（LLM）
業界特化型チャットボット、専門文書生成
- GPT系モデルのカスタマイズ
- 日本語特化モデルの構築
- ドメイン固有知識の注入
- トーン＆マナーの調整
画像認識モデル
製品検査、医療画像診断、セキュリティ
- 物体検出・分類モデル
- セグメンテーション
- 異常検知システム
- OCR・文字認識
音声・音響モデル
音声認識、話者識別、感情分析
- 業界用語対応音声認識
- 方言・アクセント対応
- ノイズ環境での精度向上
- リアルタイム処理最適化
時系列予測モデル
需要予測、異常検知、金融予測
- マルチ変量時系列分析
- 季節性・トレンド対応
- 外部要因の組み込み
- 確率的予測の実装
導入効果
📈
精度向上
平均35%改善
業務特化型データによる大幅な精度向上
⏱️
開発期間短縮
60%削減
効率的なデータ準備プロセスで開発を加速
💰
コスト最適化
40%削減
必要最小限のデータで最大の効果を実現
🛡️
品質保証
99.9%
厳格な品質管理による信頼性の高いモデル
プロジェクト進行プロセス
Week 1-2
要件定義・データ調査
ビジネス要件の明確化とデータ現状調査
Week 3-6
データ準備・前処理
クレンジング、アノテーション、拡張処理
Week 7-10
モデル開発・ファインチューニング
最適なモデル構築と性能チューニング
Week 11-12
検証・デプロイメント
本番環境でのテストと導入支援
データの力でAIを進化させる
高品質なデータ準備と専門的なファインチューニングで、 お客様のビジネスに真に価値をもたらすAIモデルを構築します。
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