-
ビジネスモデル
SaaS
-
業界・領域
IT・ソフトウェア
入札希望
- シェアする:
-
-
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
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。
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
2z / AIメーカー開発
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。