サテライトオフィス・
AI学習 導入支援とは？

各企業様の独自AIを開発、運用するサービスになります。
独自AI学習やVertextAI/AzureOpenAIServiceでのAI利用、
オープンソースLLM(Llama/Microsoft@Phi/Google@Gemma等)のファインチューニング、
画像AI(Yolo）などのAI学習処理から運用までをサポートするサービスです。
汎用的なAIツールでは解決が難しい、各企業様別の固有ニーズにもお応えします。

独自AI学習

代表的なAIサービスの
チューニング利用

VertextAI

AzureOpenAIService

オープンソースLLMの
ファインチューニング

Llama

Microsoft@Phi

Google@Gemma

画像AI(Yolo)

AIを使ってできることの例

1.企業独自推論モデルの構築
(AI学習)

2.動画認識・解析

3.データ分析

4.音声認識・解析

5.データ生成

6.画像認識・解析

7.AI学習用アノテーション
データ作成サービス

8.LLMファインチューニング用
データ作成

9.その他

1.企業独自推論モデルの構築（AI学習）

内容

• ・オープンソースLLM→Llama/Microsoft@Phi4/
  Google@Gemma3をベースとした、
  企業独自＠推論モデルの構築LLM
• ・画像生成AIオープンソースYoloを使った画像処理独自AIモデルの構築
• ・社内データのRAG学習モデルの構築
• ・企業オリジナルAI_OCRモデル

活用例

• ・社内データ（ファイルサーバー、マニュアル、ドキュメント）のRAG学習
• ・社内請求書系の推論学習モデル
• ・人事評価の推論学習モデル
• ・アンケート情報の推論学習モデル
• ・業務分析の推論学習モデル
• ・金額査定AIモデル(不動産、車査定...）
• ・売上予測AIモデル、在庫/発注予測モデル
• ・ECサイト購入リコメンドAIモデル
• ・与信判定のAI学習モデル
• ・機械故障予測AI学習モデル/不良品予測AI学習モデル
• ・カメラを利用した、不良品チェックAIモデル
• ・カメラを利用した、防犯チェックAIモデル
• ・紙スキャンデータのAI学習モデル（請求書/名刺/論文/特許/ドキュメント...)
• ・動画解析/音声解析....

2.動画認識・解析

内容

• ・動画の文字起こし、タグ付け、チャプター作成
• ・動画データからの情報抽出

活用例

• ・会議・イベント動画の活用、情報整理
• ・交通量調査、交通インフラの最適化
• ・製造ラインの品質管理、異常検知
• ・監視業務の効率化、セキュリティ強化

3.データ分析析

内容

• ・社内ファイルサーバー、売上、商品、路線価、クラウドデータなどの分析

活用例

• ・業務効率化、生産性向上
• ・売上予測、マーケティング戦略の最適化
• ・リスク管理、意思決定支援

4.音声認識・解析

内容

• ・会議音声の文字起こし、分析
• ・音声データからの情報抽出

活用例

• ・議事録作成の効率化、情報共有の促進
• ・顧客対応の分析、サービス品質向上
• ・監視業務の効率化、異常検知

5.データ生成

内容

• ・Word/Excel/PDFデータ、論文、レポートなどの作成
• ・AI動画、音声、AIアバターの生成
• ・ニュース記事、SNSコンテンツの作成

活用例

• ・文書作成業務の効率化
• ・コンテンツ制作の効率化、多様化
• ・情報発信の自動化、効率化

6.画像認識・解析

内容

• ・AI-OCRによる文字認識、図面・データレイアウト分析
• ・不適切画像抽出、CADデータ解析
• ・医療・美容、不動産物件などの画像データ解析
• ・顔認識による体調管理

活用例

• ・請求書処理の自動化、書類のデジタル化
• ・品質検査の効率化、異常検知
• ・顧客分析、マーケティング活用
• ・セキュリティ強化、安全管理

7.AI学習用アノテーションデータ作成サービス

内容

• ・AI学習の為のアノテーションデータの作成

活用例

• ・画像/動画のアノテーションデータ作成
• ・OCR用アノテーションデータ作成
• ・領収書、レシート用アノテーションデータ作成

8.LLMファインチューニング用データ作成

内容

• ・オープンソースLLM（Llama,Phi,Gemma）などをファインチューニング用データ制作
• ・OpenAIクラウドLLM・GeminiLLMのファインチューニング用データ制作

活用例

• ・Llamaを利用した社内専用LLMの構築
• ・Dify＋Llamaを利用した専用LLMの構築
• ・ChatGPT/Geminiの汎用LLMのファインチューニング

9.その他

内容

• ・IoTセンサー連携、デジタルサイネージ連携
• ・オープンソースLLM（Llama、Phi、Gemmaなど）のローカル処理

活用例

• ・スマートシティ、スマートホームの実現
• ・顧客体験の向上、情報発信の強化
• ・高度なデータ処理、カスタマイズされたAIソリューション

※上記以外でも「こんなことがしたい」「こんなことはできるの？」といった内容でもけっこうですので、お気軽にお問い合わせください！