ソリューション

FutureCastは、課題発見から実装・運用まで、アカデミアの知見に基づく確実なプロセスでビジネスを次のステージへ導きます。

Our Approach

FutureCastのデータサイエンス

いきなりモデルを作るのではなく、まずデータを徹底的に可視化します。外れ値、欠損、分布の偏りを把握し、「データが何を語っているか」をビジネス視点で解釈します。

「なぜAIがその予測をしたのか」が分からないブラックボックスなモデルは採用しません。SHAP値などの指標を用い、意思決定の根拠となる要因を明確にします。

精度0.1%の向上よりも、現場での使いやすさや計算コストの軽さを重視する場合もあります。クライアントのシステム環境に合わせた最適なアルゴリズムを選定します。

導入までの流れ

経営課題や現場のオペレーションを深く理解します。KPIを設定し、AI導入の目的とゴール（ROI）を明確化します。

目安期間: 1〜2週間

貴社のデータを預かり、質と量を診断します。AI開発が可能か、どの程度の精度が見込めるかの初期レポートを作成します。

目安期間: 1〜2週間

スモールスタートで初期モデルを構築します。実際のデータを用いて精度検証を行い、ビジネスへのインパクトを試算します。

目安期間: 1〜2ヶ月

PoCで有用性が確認できたら、本番環境で稼働するシステムを開発。API化や既存システムへの組み込みを行います。

目安期間: 2〜4ヶ月

導入後も精度の監視（MLOps）を行います。データのトレンド変化に合わせてモデルを再学習させ、精度を維持します。

目安期間: 継続

参考費用・プライスリスト

※ データ量や複雑さにより変動

※ システム要件により個別見積

※ サポート範囲により変動

まずは無料相談から

どのようなデータをお持ちか、どのような課題を解決したいかをお聞かせください。
技術的な実現可能性や、概算のお見積もりを無料でご提案します。