AurelQuant
aurelquant.com
金融リサーチ
企業分析、市場調査、ポートフォリオリスク、金融専門エージェントのための調査環境。出典、計算、レポートをまとめて確認できます。
- 出典データ
- モデルと専門エージェント
- レポートと人による確認
G-ATAIのエコシステム
金融リサーチ、医療シミュレーション、つながる物流。それぞれの目的に特化した3つの製品。
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企業分析、市場調査、ポートフォリオリスク、金融専門エージェントのための調査環境。出典、計算、レポートをまとめて確認できます。
aesoryx.com
開発中の医療シミュレーション基盤。MediVerseは没入型環境、役割を持つ人物、継続する患者情報をつなぎ、整形外科の試作から進めています。
logiwit.com
貨物、車両、施設を結ぶ物流デジタルツイン構想。障害シナリオ、経路のトレードオフ、ネットワーク計画を検討できます。
構想から実用へ
AI戦略、エージェント、自動化、ソフトウェア統合から具体的な課題を選び、範囲を定めた試験導入から始めます。
専門領域を知る
AI、開発、ガバナンス、研究をチームの業務につなげます。
AIエージェント、顧客体験、インテリジェントなプラットフォームを紹介します。具体的な業務から始め、必要なデータをつなぎ、人による判断と管理を設計します。
データパイプラインからクラウド展開まで、信頼できるソフトウェアの開発を紹介します。設計、統合、運用をチームの実務につなげます。
AIシステムのセキュリティ、テスト、運用を紹介します。品質確認、アクセス範囲、人によるレビューを開発と導入に組み込みます。
研究、知識システム、産業への応用を紹介します。技術的な発想を金融、医療、製造などの具体的な業務につなげます。
開発の進め方
01 / 業務と改善機会を整理する
業務、データ、意思決定を整理し、役立つ最初のリリースを定義します。
業務フロー図と、優先するユースケースの概要。
02 / データとアクセスを確認する
必要なデータの所在、品質、アクセス条件を確認し、試験導入に使える範囲を整理します。
データ一覧、アクセス計画、準備が必要な項目の一覧。
03 / 試験導入を具体化する
対象の業務、利用者、検証する内容を絞り、最初の試験導入に含める範囲を合意します。
試験導入の範囲、受け入れ基準、実施計画。
04 / 試作を構築する
目的を絞った試作を開発し、実際のタスクでチームと評価します。
合意した試験導入の範囲で動作する試作。
05 / 評価結果に基づいて判断する
代表的なタスクと例外ケースで試作を評価し、品質や運用上の課題を確認します。
評価結果、改善が必要な項目、次の段階への判断。
06 / 確認と承認を設計する
人が確認・承認する箇所を明確にし、例外や判断が難しい場合の対応手順を定めます。
承認フロー、担当者の役割、例外対応の手順。
07 / システムを接続する
既存システムへ統合し、導入を計画し、改善点を測定します。
連携インターフェースと管理機能を文書化した統合済み業務フロー。
08 / 管理された範囲で導入する
対象を限定して運用を始め、利用状況と課題を確認しながら導入範囲を広げます。
段階的な導入計画、監視設定、切り戻し手順。
09 / 継続運用に備える
担当者、運用手順、見直しのタイミングを整理し、チームが継続して管理できるようにします。
運用ガイド、担当範囲、合意した保守・確認計画。