探している技術や疑問、お問合せするほどでもないのだけど「ちょっと聞きたい」ことにもお答えします。 （質問内容は委託ナビに送信されます）
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wavelogyが提供する音データ収集・解析技術は、音の可能性を最大限に引き出すための基盤技術です。音データを効率的に収集し、AIを活用してそのデータを詳細に解析します。これにより、機械の異常音検知、水道管の漏水調査、さらには森林の状態評価といった幅広い分野での応用を可能にしています。 具体的には、収集した音データから特徴量を抽出し、AIがそのデータに基づいて推論を行うことで、高精度な解析と効率的なソリューションを提供します。例えば、漏水調査では、集音した漏水音をAIが診断し、熟練の技術者に頼らずとも漏水箇所を特定できるシステム「SuiDo」を開発し、水道インフラの維持管理における人手不足解消や効率化に貢献しています。
・熟練オペレーター並みの音声AI まるで本物の人のような自然な声と対応力。安心のセキュリティ水準で、大手企業も導入。利用者/対応者双方の満足度も向上。 ・すぐ導入 まずは1ヶ月のトライアルから。小さく始めて成果を確認しながら、ムリなく広げていけます。コストもリスクも最小限に。 ・カンタン連携 API連携で、現在お使いのシステムとカンタン接続。面倒な手間なく、社内でそのまま使えます。
・自治体、大学、企業との積極的で有機的なマッチングを行う ・参画企業のサービスや技術の社会実装を我々自身が 担い手となり、ユーザーとなる ・補助金や助成金をできる限り参画企業と共同で申請する ・共同プロジェクトを創出し、シナジーを最大限に活用する ・創業や起業の相談や、人事、経理についての相談は随時受ける ・定期的な懇親会を実施して、構成員同士の意思疎通を図る
システムを作成することがお客様のためになると考える場合のみ、作成の提案をいたします。 お金をかけてシステムを作成したが、使い物にならなかったということがないように、何を作るのかを決める要件定義や、機能設計を丁寧に行います。 外部会社への再委託を行わず、社員と協力人員でシステムを作成いたします。 大まかな流れとしては以下のようになります。 無料相談 1 時間 ここでご要望やお困りごとを伺います。この段階でお役に立てそうにないと判断した場合や、うまくいく見込みが低いと判断した場合はその旨をお伝えします。その結果ご発注いただけない場合でも費用はかかりません。 ↓ ヒアリング・要件定義 前段階でお伺いしたご要望やお困りごとについて詳細に伺います。この過程で必要であれば業務フローなどのドキュメントを作成いたします。 ↓ 開発 形式は様々ですが、システムに詳しくない方でもイメージがしやすいように、画面イメージから作成してまいります。都度ご確認いただきながら、必要であれば修正します。 ↓ 納品・検収 作成したシステムを要件定義に沿っているかについてご確認いただきまして、OKであれば納品となります。その後、保守管理も是非弊社にお任せください。
・少量データでの高精度化 事前学習済みモデルを活用した転移学習やメタラーニング、Few-Shot学習により、数十～数百件程度のデータからでも高精度モデルを構築します。さらに、データ拡張・合成データ生成によるサンプル増強を組み合わせ、小規模データ環境での過学習を抑制します。 ・実績豊富なエンジニア体制 人工知能分野でトップクラスの国際論文誌掲載など多数の学術的実績を持つ大学講師を含むチームが、最先端アルゴリズムとドメイン知見を融合して開発をリードします。 ・伴走型コンサルティング 要件定義からPoC、本番環境への移行、運用・保守まで一貫してサポートし、継続的なモデル精度チューニングを実施します。 ・マルチモーダル対応 画像認識・物体検出、音声認識・感情分析、自然言語処理、IoTセンサーデータ解析など、複数データソースを統合したソリューションを提供。
Dify導⼊⽀援サービスでは、Difyに必要な要素をワンストップで提供可能です。 【Dify環境構築】 貴社専⽤のサーバーを構築し、セキュリティが担保された環境を構築します。 【Dify研修】 3段階のハンズオン研修（エントリー、アドバンス、エキスパート）を⽤意。 Difyを使いこなせる⼈材を育成します。 【コンサル / ワークフローの開発・提供】 効率化したい業務の要件定義、ワークフローの開発をします。
Bespoke（ビスポーク）は英語の "Be-Spoken" が語源で、職人がお客様と「話し合いながら」その人に合ったモノをあつらえることに由来します。お客様の要望をお聞きしながら、お客様が求める「あんなモノ、こんなモノ」を創る会社です。
今までは、定量的に把握する事ができなかったデータの周期性を、定量的に知る事ができるアルゴリズムを使用できます。 この新しい手法は定量的に評価可能なだけではなく、周期性を測る手法として知られる、統計学で用いられている自己相関では、低周期になるにつれ自己相関の値が低くなってしまう傾向がありますが、新しく開発した手法では、データの1/2の周期までは正確に周期の計算が可能です。
定量的なパターン抽出技術により、機械学習などのパターン認識と比較し、ホワイトボックスな解析結果が得られます。 また、比較の為機械学習のパターン認識なども可能です。
遮断容量を調整したり、過電流保護を追加したりと、お客様のご要望に従って柔軟に開発を進めることができます。試作は１つから、１００個程度まで承りますので、どうぞお気軽にご依頼ください。
探している技術や疑問、聞きたいことなどお気軽にお問合せください。
要件が複雑なので相談しながら最適な委託先を見つけたい。
時間や知見が無いので専門家に丸投げしたい。