LLM を活用した社内ナレッジ基盤（RAG）、音声認識、物体検知・姿勢推定などの画像認識、カメラ映像による AI 転倒検知、フォークリフト用の AI 人検出システム、機械学習による予測モデルなど、AI を実務に組み込むシステムを開発してきました。
AI 開発で最も多い失敗は「PoC は動いたが、業務に組み込めない」ことです。精度の限界、誤検知時の運用、データの準備、コスト、セキュリティ。技術的リスクを最初に共有した上で、業務システムとしての設計（UI・権限・ログ・運用フロー）まで含めて構築します。
Problems
こんな課題に対応します
社内の文書・ナレッジを AI に答えさせたい
社内規程、マニュアル、過去の問い合わせ履歴などを検索対象にした RAG（検索拡張生成）チャットボットを構築。権限管理と回答の根拠表示まで含めて設計します。
定型的な文書作成・分類・要約を AI で効率化したい
OpenAI API などの LLM を使い、問い合わせの分類、レポートの下書き、議事録の要約などを既存の業務フローに組み込みます。
カメラ映像で人や物を検知したい
物体検知、人検出、姿勢推定、色識別。工場の安全対策、店舗の状況把握、検査の自動化などに、エッジデバイス（Raspberry Pi 等）での動作も含めて対応します。
過去データから予測・判定を行いたい
需要予測、異常検知、スコアリング。LightGBM などの機械学習モデルを構築し、ハイパーパラメータ最適化と再学習の仕組みまで用意します。
Offerings
提供内容
- 01
RAG / LLM を活用した業務支援システム
ベクトル検索 + LLM による社内ナレッジ検索、チャットボット、文書生成・分類・要約ツール。OpenAI API / Claude API など。
- 02
画像認識・映像解析システム
物体検知、人検出、姿勢推定、色識別、OCR。TensorFlow / OpenCV を用い、カメラキャリブレーションから業務クライアントまで一式。
- 03
音声認識・音声入力
現場での音声入力、会議の文字起こしと要約、音声コマンドによる操作。
- 04
機械学習による予測・判定モデル
データの前処理、特徴量設計、LightGBM / scikit-learn によるモデル構築、Optuna によるハイパーパラメータ最適化、API 化。
- 05
AI 導入の PoC 設計・評価
「まず試したい」段階から。評価指標の設計、データ準備、小さな PoC で見極めてから本開発に進みます。
Why namespace
namespace に頼む理由
「実運用まで」を前提に設計する
精度だけでなく、誤検知時の運用フロー、権限、ログ、コスト。業務システムとしての設計ができるから、PoC で終わりません。
リスクを先に言う
AI の限界、ハルシネーション、データ漏洩のリスク。できないことは最初に伝え、安全に使える範囲で設計します。
製造・介護・EC での実装経験
工場の安全対策、介護施設の転倒検知、景品の色識別、競馬予想。現場の制約の中で AI を動かしてきました。
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- Python
- OpenCV
- C#
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FAQ
よくあるご質問
「AI でこれはできる？」という段階で構いません。できること・できないことからお話しします。
初回のヒアリングは無料。2 営業日以内にご返信します。