誰でも手軽に機械学習を始められるWebプラットフォーム

AIメーカー

https://aimaker.io/

  • ビジネスモデル

    SaaS

  • 業界・領域

    IT・ソフトウェア

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参考指標
  • 運営場所

  • サービス開始

    2018年07月

  • 月次稼働時間

    時間

  • 月次PV

    表記なし

  • 月次売上

    表記なし

  • 月次経費

    表記なし

  • 月次利益

    表記なし

サービスについて

誰でも手軽に機械学習を始められるWebプラットフォームです。
学習データを準備するだけで、サーバも面倒な環境構築も必要なく、以下の3ステップでご利用頂けます。

1. 学習データの準備
学習に使用するデータを準備してアップロード

2. 機械学習の開始
学習データをもとに機械学習を開始

3. 学習済みモデルを活用
学習を完了したモデルはWeb上で結果を試したり、APIを使えば別のシステムにも組み込めます

現在、サービスには以下の機能があります。

・画像認識
画像データにラベル付けして学習させることで、その画像が何かを認識して分類させることができます

・文字起こし
画像や音声、動画データから文字を抽出することができます

本サービスで使用している技術については、以下の記事を書いておりますので、ぜひこちらもご覧頂ければと思います。

・今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を作ってみた
https://qiita.com/2zn01/items/0d3147c9d9d804ad9880

・「AIメーカー」で画像・音声・動画ファイル、YouTube、録音から文字起こしを行う議事録AIを作ってみた
https://qiita.com/2zn01/items/97b4f6dcbbfc4119c282

・今注目のAIアプリを簡単に作れる、「AIメーカー」のAPIを公開しました!
https://qiita.com/2zn01/items/97b4f6dcbbfc4119c282

・画像認識AIを使ったLINE BOTの作り方
https://qiita.com/2zn01/items/7f7b8c57054f67ef9528

画像認識モデルの作成では、学習データを自動で収集する仕組みも用意しており、サクッとオリジナルの画像認識モデルを作成し、出来上がったモデルをすぐにWebで精度を試したり APIで利用することもできますので、特にPoC(画像認識を使ったアイディアの実証・検証)に使えるかと思います。
そのため、外部向けのサービスとしてはもちろん、社内向けのシステムとして利用するメリットもあるかと思います。

保守・条件について

クラウドサーバはAWSを使用しており、以下の技術スタックとなっております。
・フロントサーバ:PHP(Zend Framework)
・バックエンドサーバ:Python(Flask)、Caffe(Deep Learning Framework)
・データベース:MySQL(Amazon RDS)
・ストレージ:Amazon EFS(NFS)

システム構成の詳細につきましては、以下の記事をご覧頂ければと思います。
https://qiita.com/2zn01/items/0d3147c9d9d804ad9880

現状、AWSのマネージドサービスを利用しているため、御社のAWSへサービスを移行させて頂く形での引き渡しになるかと思います。
AWSではなく、オンプレのサーバーにサービスを構築したい場合、ご相談頂ければと思います。

必要な機能などあれば、別途有償とはなりますが、開発をご依頼いただくことも可能です。

その他にも開発したサービスは下記にございますので、気になるものがありましたら、お気軽にお問い合わせ頂ければと思います。
https://www.sukimanote.com/portfolio

運営者情報

2z / AIメーカー開発

購入までの流れ

1. 「売却の交渉をはじめる」をクリック

ボタンをクリックすると、売主との交渉が始まります。

2. 条件を交渉

サイトの交渉画面で、条件や価格などについて交渉します。

3. 売買を成約

条件が決定したら、サイトから契約書が送られてくるのでサインをします。

4. 入金、譲受作業へ

譲渡作業の前に価格の半分を入金し、サービスを譲受していきます。