01BUILD
AI Product Engineering
要件整理からプロトタイプ、API・モデル統合、運用設計まで。AI機能を単発のデモではなく、実際に使えるプロダクトへ組み込みます。
- LLM / RAG
- AGENT WORKFLOW
- API / WEB APP
02
WHAT I BUILD
SOFTWARE WITH CONSEQUENCES
つくるのは、AIのデモではなく、
使われ続ける仕組みです。
モデルの選定だけでなく、入力、インターフェース、データ境界、失敗時の挙動まで。AIを取り巻くシステム全体を設計します。
小さく試し、実際のデータで測り、必要な場所だけクラウドを使う。技術の新しさより、目的に対する誠実さを優先します。
03
SERVICES
DEVELOPMENT FIELDS
構想と実装のあいだを、
ひとつの線でつなぐ。
02SEE
Vision & Spatial Computing
画像認識、OCR、物体検出、カメラ、3D・WebGPU。視覚情報を理解し、判断や体験につなげるシステムを設計します。
- COMPUTER VISION
- OCR / DETECTION
- 3D / WEBGPU
03LOCATE
Local-first AI Systems
機密性、応答速度、コストを考慮し、端末内推論とクラウドAIを適切に分担。データ境界が説明できる構成をつくります。
- ON-DEVICE AI
- PRIVACY
- EDGE / CLOUD
SYSTEM MAP / 04
01
MODEL
Local / Cloud02
INPUT
Text / Image / Sensor03
RUNTIME
Web / Mobile / Edge04
PROOF
Quality / Latency / Cost05
APPROACH
PROTOTYPE → PROOF → OPERATION
速さの前に、
確かさを設計する。
AI開発では「動いた」と「使える」の間に距離があります。最初から完成を装わず、段階ごとに不確実性を減らします。
- 01FRAME
輪郭を決める
目的、利用者、制約、成功条件を言語化し、作らないものまで明確にします。
↘ - 02PROTOTYPE
触れる形にする
不確実性が高い部分から、小さく動く縦のスライスを短期間で組み立てます。
↘ - 03PROVE
現実で確かめる
精度、速度、コスト、操作性を測定し、デモと実利用の差を見極めます。
↘ - 04OPERATE
運用へつなぐ
失敗時の挙動、人の承認、監視、更新方法を含め、続けられる仕組みにします。
↘
06
PRINCIPLES
HOW DECISIONS ARE MADE
データを外に出す前に、
出さない方法を考える。
クラウドAIは強力ですが、常に最初の選択ではありません。機密性、速度、費用を比べ、端末内処理との境界を決めます。
「できる」を、
測定結果に変える。
精度、遅延、費用、実機動作を分けて確認します。テストやシミュレータの結果を、現場での証明として扱いません。
自動化するほど、
人の判断点を明確に。
送信、削除、購入、機器操作など重要なアクションには、権限、承認、監査、取り消しの境界を設けます。
A GOOD FIT WHEN
まだ答えがない。
でも、試す価値がある。
AI機能を製品に組み込みたい実データで技術検証したい画像・カメラ・3Dを扱いたいローカルAIの可能性を知りたい
START WITH THE UNCERTAINTY
まだ整理されていない
相談から、
一緒に輪郭をつくります。
実現したいこと、現在の困りごと、試してみたい技術。決まっている範囲だけで構いません。
プロジェクトについて相談する↗