AIをつくる企業へ、
モデルを育てる技術を。

AI開発会社・自社AIサービスを持つ企業に向けて、モデルの学習・評価・改善を支える技術を研究開発。学習データの設計、継続事前学習、ファインチューニング、品質評価の知見を、自社で改変・検証できる実装キットと評価資産として届けます。

モデルの学習・評価を相談する研究・製品を見る

DATA学習データ設計

PRETRAINING継続事前学習

FINE-TUNINGファインチューニング

EVALUATION評価・改善

RESEARCH TO PRODUCT

モデルの可能性を、
事業で使える能力へ。

自社モデルを育てる開発チームへ。データ、学習、評価をつなぎ、改善を繰り返せる技術資産を提供します。

学習データをつくる

社内文書や専門情報を構造化し、学習目的に合うデータへ。データの設計と品質確認から取り組みます。

モデルを育てる

継続事前学習やファインチューニングの手法を検証し、専門領域と利用目的に合うモデルの開発につなげます。

品質を確かめ、改善する

評価データで弱点と改善効果を確認。再現できる評価資産を整え、製品への採用判断につなげます。

EVIDENCE

確かな実績と、実務で培った経験。

成果は条件と評価方法を明らかにし、誇張せず示します。

HLE

高難度ベンチマークへの挑戦

参画したAI開発プロジェクトで、2025年に当時世界9位相当のスコアを確認しました。

SFT

700Bクラスの大規模モデルの学習経験

参画したLLM開発コンペで、大規模モデルの学習と強化学習に取り組みました。

Medical

医療特化モデルの研究開発

日本語医療特化LLMと独自コーパスを用いたAgentic RAGを評価・改善。モデルと検索を組み合わせたシステムについて、手元の評価で、当時のフロンティアモデルであるGPTと同等水準の正答率を確認しました。

Eval

実業務を起点にした品質改善

エンタープライズ環境で、評価データセットの構築、失敗分析、改善の検証に取り組んできました。

FROM CARE TO FRONTIER

人にやさしい社会を、技術で実装する。

おもいやりデザインは、家族の障害や病気と向き合った経験から始まりました。必要な配慮をデータとして捉え、コンサルティングに活用。そのデータを、人と配慮あるサービスをつなぐマッチングへと発展させ、映画館・宿泊・外食のプロジェクトに取り組んできました。そこで培ったデータ活用の知見を、生成AIの精度を高める研究開発へ。データを通じて人に役立つ価値を生むという原点を大切に、取り組みを広げています。