- 01 · 予測
売上と在庫を予測する
自社の売上、仕入れ、在庫の履歴から学習する統計モデル。品目ごとに、それぞれのリードタイムで。
- 02 · レコメンド
適した商品を、適した顧客に
顧客一人ひとりの購入履歴にもとづく商品提案を、ショップの画面と配信メールの両方で。
- 03 · タイミング
ちょうどよいタイミングで自動化
在庫が切れそうな時期に合わせた再注文の案内と、利益が確保できるときだけ送る割引。
- 04 · 抽出
非構造データを構造化する
ウェブページ、書類、フィードを自社データベースへ。取得元ごとにパーサーを生成し、相手側の変更にも追従します。
- 05 · 言語
日本語と英語をまたいで
日本語名のふりがなまで含めて、ひとつのデータで両方の言語に対応します。
- 06 · アシスタント
自社データを AI アシスタントへ
自社のカタログやレコードを MCP サーバーとして公開し、AI アシスタントが推測ではなく直接参照できるようにします。
- 07 · 統合
別のタブではなく、システムの中で
モデルは業務が行われる場所で動きます。スタッフがすでに使っている画面の中であり、覚えなければならない別のツールではありません。
- 08 · 判断
統計で足りるなら、統計で
大規模言語モデルが、いつも最も安く確実な答えとは限りません。そのときはそう申し上げ、長く使える手法で構築します。
私たちの仕事の進め方
納品してからが、本当の仕事です。
当社がつくったシステムは、その後も私たちが見続けます。最新の状態に保ち、セキュリティ更新を当て、必要になれば機能を足していきます。
既製品ではなく、業務に合わせて
一つひとつのシステムを、今の業務の流れに合わせて構築します。
小さな変更は、その日のうちに
ちょっとした修正や調整は、ご依頼いただいた当日に反映することが多いです。
機能の追加は、いつでも
何年も前につくったシステムへの機能追加も、つくり直しではなく通常の作業です。
OS からライブラリまで、更新を
OS、アプリケーション、その下で動くライブラリまで、セキュリティ更新を適用します。
動いていたものが、黙って壊れない
システム全体を自動テストで覆っているため、一箇所の変更が別の場所を壊すことはありません。
バックアップは、オンサイトとオフサイトに
自動バックアップを、オンサイトとオフサイトの両方に安全に保管します。万が一システムが停止しても、データは守られます。