# カスタムAI開発サービス

> 汎用ツールだけでは対応できない業務向けのAI開発です。既存モデル、知識検索、適応、専用の機械学習を比較してから方法を選びます。

[サービスの全ページを読む](https://www.g-atai.com/ja/custom-ai-development)

## このサービスが適した場面

文書理解、予測、分類、推薦、画像分析など、データと受入条件で解決策が決まるタスクに適しています。単純な方法が足りない場合に専用モデルを検討します。

## 対象範囲と成果物

- データ評価と基準モデル、AIを使わない方法の比較。
- 対象を限定したモデルまたは処理系、評価データ、エラー分析。
- 推論インターフェース、連携方針、監視要件。

## 成果の評価方法

デモだけでなく、学習から分離した代表的なデータで評価します。失敗例、業務品質、応答時間、想定負荷での推論費用を確認します。

## 初回相談で準備すること

- 入力例と利用者が正しいと判断する出力。
- データの入手性、利用権、ラベル品質、プライバシー。
- 想定負荷、連携箇所、応答時間と費用の上限。

## 要件整理から導入まで

### 業務課題を定義する

利用者、データへのアクセス、制約を整理します。モデルを選ぶ前に、現状の基準、受入条件、対象範囲を合意します。

### 限定した試験導入を評価する

実際のデータと利用者で代表的なタスクを検証します。利用範囲を広げる前に、品質、エラー、応答時間、運用費を確認します。

### システム連携と引き継ぎ

権限、導入、監視、人による確認を計画します。文書、研修、継続支援の範囲をプロジェクトで合意します。

## 開始前の確認事項

### AIプロジェクトの費用は？

業務、データの準備状況、連携先、セキュリティ、支援範囲により異なります。要件整理後、開発費とモデル・クラウド・外部サービスの運用費を分けて検討します。

### 既存のソフトウェアを使えますか？

はい。まずAPI、権限、データへのアクセスを確認します。限定的な連携や試験導入で対応できる場合もあります。実現性と納期は調査後に合意します。

### 人の確認なしでAIが動作しますか？

タスクとリスクによります。導入前に承認箇所、権限、障害時の代替処理、監査ログを定義します。

## 関連プロジェクト

掲載プロジェクトは機能や製品構想を紹介するもので、独立した検証済みの顧客成果や投資収益を保証しません。GARCには間取り生成のベータ版が含まれ、LogiTwinは物流の構想です。

- [NouriPav](https://www.g-atai.com/ja/nouripav)
- [GARC](https://www.g-atai.com/ja/garc)

## 導入を計画する

業務、既存システム、期待する成果をお聞かせください。相談の日時を選び、実現性、対象範囲、次のステップを確認できます。

- [戦略相談を予約する](https://www.g-atai.com/ja/booking/build-ai)

## 関連技術サービス

- [AIモデルの学習とチーム研修](https://www.g-atai.com/ja/training)
- [AIモデルの最適化と性能改善](https://www.g-atai.com/ja/optimizing)
- [企業向けAIコンサルティング](https://www.g-atai.com/ja/ai-consulting)
- [AIエージェント開発サービス](https://www.g-atai.com/ja/ai-agent-development)
- [AIによる業務自動化サービス](https://www.g-atai.com/ja/business-automation)
- [企業システムへのAI連携](https://www.g-atai.com/ja/enterprise-ai-integration)
- [インテリジェントソフトウェア開発](https://www.g-atai.com/ja/intelligent-software-solutions)