Build-in 生成AI
貴社の生成AIの活用を企画から実装までワンストップで支援
貴社の生成AIの活用を企画から実装までワンストップで支援
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生成AIを自社のビジネスで適切かつ効果的に活用するために必要とされる一連のプロセスをNishikaが伴走支援する総合支援型のサービスです。
活用法の検討と具体化のコンサルテーションサービスと、独自データを活用したアプリケーションの開発と実装までのインプリメンテーションサービスを融合しています。
これまで生成AI活用やAI開発において、企画から実装まで豊富な支援実績を持つNishikaだからこそ提供できる独自サービスです。
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「AIクローン」は、特定の人物・職種・役割の方と同等の知識、経験、思考を持ったAIソリューション。
「AI経営者・AI役員」は、長年蓄積してきたマネジメント層の知識・経験を次世代へ継承することを目的に、専門的知識はもちろんのこと、過去に例のない事態にどう立ち向かうかの指針も示します。
「AI法務・税務・労務アドバイザー」は、専門的知識をもとに日々の業務を支援。過去の典型的な事例への対応方法とともに、アップデートされた法規制対応についても回答します。
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日々大量に仕入・販売される小売商品データの名寄せ作業を生成AIが実現。一口に名寄せと言ってもただ同じ表記にすればよいということではなく、中には言語化しづらい考え方・ルールがあります。
Nishikaが開発した生成AIによる名寄せシステムは、人間が修正した結果を見てルールを学び、使えば使うほど精度の高い名寄せを実現します。
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生成AIでは、Few-shot learningという少数の学習データを与えることで、オリジナルでは解決できなかったタスクを解決する手法があります。
これを活用し、化粧品などの製品の使用体験談に関する広告表現の中で、薬機法・景表法に抵触する表現（効果効能を謳う表現など）を自動で検出する生成AIアプリケーションを開発いたしました。
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物流オペレーションの効率化を目的に、生成AIを活⽤して品物が運搬可能であるかの判断作業を支援するアプリケーションを開発しました。
物流の担当者が運搬可否や記載⽅法に関する質問にAIが自動で回答できるチャットボットを構築。従来の手動でのFAQや社内ルールの確認、Webでの運搬物の調査による時間とコストの削減を実現。
「業務で生成AIを使いたいが、パブリックな環境でインターネット通信されるのが不安」というご要望を受けて、GPT-3.5クラスの性能を持つ大規模言語モデルを搭載したオフラインで動作する生成AIアプリケーションを提供。
日本語対応の大規模言語モデル「Elyza 8B」「Gemma 2 2B」を活用し、音声入力インターフェースも搭載したAIチャットボットや、Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技術を適用したAIコンシェルジュによって社内ナレッジを学習し、幅広い問い合わせに対応。
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コールセンターへの顧客の通話履歴をもとに、顧客の不満や購買に関する行動を定量・定性の両面で分析。
人手で通話履歴を読んで分析する、コストの大きな作業を生成AIで代替することで、従来はできていなかった潜在的な顧客単価向上の機会の発見を実現しました。
自社で蓄積してきた問合せ対応データを活用し、生成AIにより自動で問合せ対応を実現するアプリケーションを開発。GPT4を「質問と無関係な内容の除去」「複数趣旨がある場合の質問分割」に活用することで、類似検索AIと併用し高度な問い合わせ対応を実現。
生成AIによりチャットツール上の社内のチャット履歴を解析し、特定のプロダクトに関する質問と回答のペアを自動的に抽出し、組織化されたFAQを生成するサービスを開発しました。商品やサービスについて、類似・重複質問に対する担当者間での質問・回答に要する時間の効率化を実現。伝統的な複数の自然言語処理を組み合わせる手法とは異なり、生成AIを活用し一連のプロセスをシームレスに実行します。
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クライアントの現状を診断し、各社の状況やニーズに合わせて適切な進め方をご提案いたします。また、研修やワークショップなど社員の教育からのご支援だけではなく、生成AIと自社DBを連携させたアプリケーションの開発から始めるなど柔軟なご支援が可能です。
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山下達朗｜代表取締役 CEO
野村総合研究所に入社後、経営計画の立案や組織改革など100件超のコンサルティングプロジェクトを経験2019年に同社を退職し、Nishikaを創業。以降、AI開発プロジェクトを支援東京理科大学大学院、ニューヨーク大学 MBA 修了。
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松田 裕之｜代表取締役 CTO
野村総合研究所に入社後、主に海外進出支援等に従事。日本アイ・ビー・エムに入社後はデータサイエンティストとして人工知能Watson・機械学習技術を活用するシステムの技術検証を主導。2019年に同社を退職し、Nishikaを創業。東京大学および大学院、筑波大学大学院修士課程修了。Kaggle Expert。
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髙山 雄貴｜データサイエンティスト
早稲田大学卒業後、大手システムインテグレーターにてサーバー運用やアプリケーション開発に従事。大手外資系ベンダーにて、主にデータベースの設計、運用に従事する傍ら、データ利活用案件にも参画Nishikaに参画後はデータサイエンティストとして生成AI活用を含むAI開発プロジェクトに従事。Kaggle Expert。
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渡辺光太朗｜データサイエンティスト
中央大学卒業後、大手製造業の情報システム部にて、販売システムの刷新などに従事。その後、データサイエンス関連企業にてSNSデータの解析、アプリケーションや機械学習モデルの開発に従事。Nishika参画後はデータサイエンティストとして、データ分析業務やAI開発プロジェクトに従事。Kaggle Master。