VNEXTが選ばれる3つのPOINT
POINT 01 
POINT 01 200件以上の豊富なAI開発実績
ChatGPT、生成AI
AI-OCR
画像処理
音声処理
データマイニング
自然言語処理
AI搭載システム／アプリなど
VNEXTが選ばれる3つのPOINT
POINT 02
POINT 02 プロジェクトは一気通貫
ベトナムTOPの優秀なAI開発チームが、コンサルティングからPoC、開発〜テスト、実装、運用・保守までをワンストップで提供します。
VNEXTが選ばれる3つのPOINT
POINT 03
POINT 03 AIラボ型開発により開発コストを40%削減
AIラボ型オフショア開発で、必要なスキルを持ったエンジニアを、必要な人数、必要な期間、 貴社専属の開発チームを弊社内に持って開発していきます。
AI開発・導入でよくある課題
AIに興味はあるが、 何からしたらよいかわからない
01
リソース・コストがかかる
02
AIでやりたいことはあるが実現できるか不安
03
VNEXTはこのような課題を解決します
SOLUTUON｜01
AI専門家によるコンサルティング
開発経験・知見・ノウハウが豊富なAI専門家がヒアリングでお客様のニーズを引き出し、コンサルティングをすることで、お客様に最適なAIソリューションを提供します。
SOLUTUON｜02
AIラボ型オフショア開発でコスト削減
豊富な開発リソースとAIラボ型オフショア開発により、必要なスキルを持ったエンジニアを必要な人数、必要な期間だけ貴社専属のチームをつくることで、日本企業で開発した場合と比較し、約40%のコスト削減が可能です。
SOLUTUON｜03
PoCで実現性を高める
VNEXTではPoCのみの対応も可能しております。検証結果を繰り返すことで実現性を高めていきます。
SERVICE
AIにおける幅広い分野に対応
ChatGPT
GPT開発
生成AI
大規模言語モデル (LLM）
AI-OCR
画像認識
音声認識
データマイニング
自然言語処理
チャットbot
データ分析・活用
AI搭載システム・アプリ
VNEXTの言語・フレームワーク・対応分野
言語
Python
C/C++
フレームワーク
TensorFlow
PyTorch
Keras
Caffe
Theano
画像分類
CNN based model: VGG, Resnet, Inceptionnet, …
Transformer based model: VIT, Swin-trans, Bert-VIT, …
Hybrid model: transformer ft cnn
物体検出
YOLO
Faster R-CNN
SSD (Single Shot MultiBox Detector)
Mask R-CNN
OpenCV based algothrim
DETR
画像分割
U-Net
FCN
Mask R-CNN
Deeplab
Transformer based model
OCR
Tesseract
Pytesseract
GOCR
Microsoft OCR
Paddel OCR
VietOCR
画像キャプション
ShowandTell
Neural Image Caption
NIC
Soft-Attention based model
DenseCap
画像生成
GANs
Variational Autoencoders (VAEs)
DCGAN
StyleGAN
StyleGAN2
BigGAN
大規模言語モデル（LLM）
GPT-3
BERT
RoBERTa
XLNet
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
LLama
AIラボ型開発
必要なスキルを持ったエンジニアを必要な人数、必要な期間だけ、貴社専属のチームを構築。 ブリッジSEを常駐させるこ
とで、日本語でスムーズなコミュニケーションを実現。
VNEXTのAI開発・導入事例
ChatGPT連携
既存システムにOpenAI GPT APIを 使用し、システム内にある大量のデータのデータ検索精度を向上。関連データリンキングも有効に。
独自のGPT開発
VNEXTが独自に開発した 「日本語に特化」した大規模言語モデル。 完全プライベート、インターネット接続 不要でセキュリティの懸念なし。
AI-OCR
独自の画像処理技術を搭載したAIで95〜99%の高精度なOCRエンジンを提供。請求書・帳票・検針票などだけでなく、手書きやパスポートといった複雑なノイズの多い情報も素早く正確に認識し、OCRに変換できます。
画像認識・解析
ディープラーニング技術を活用し、 店舗に設置したカメラの動画をもとに 来店者数や来客の年齢・性別、店内の 回遊状況などを解析・可視化し、 改善ポイントを効果分析。
音声認識
音声認識システムは音声アシスタントだけでなく、ミーティング時の議事録の自動作成、音声翻訳、ロボットとの対話等幅広い分野で利用されており、また日々その精度も向上してきています。
献立自動作成
病院の献立をAIで自動作成し、患者の 食生活上での様々な制約を満たせて 最適化します。また、大規模患者数の献立から必要な食材の発注書自動最適化し、自動発行を行います。
PROCESS
AI開発・導入までの流れ
STEP 01
ヒアリング・要件定義
お客様のご要望をヒアリングし、それを実現するための要件を整理します。弊社のコンサルタントとエンジニアが参画し、お客様と共に企画から進めていきます。
STEP 02
PoC（技術検証）
要件定義で定めた要求を満たせるかどうか、プロトタイプを開発し、PoCを実施することで、イメージを持たせ、実現性を高めていきます。
STEP 03
開発
要件定義・PoCによって決定した仕様に基づき、AIアルゴリズムの精度向上とシステムの開発を進めます。
STEP 04
テスト
開発したAIおよびシステムが要求が満たすかどうかをテストします。 開発されたプロダクトは、独立部署である品質管理部によりチェックされ、日本企業と変わらないクオリティを保証します。
STEP 05
本番リリース
テスト結果に問題がないことが確認できたら、いよいよAIを実際の業務で運用します。
STEP 06
運用・保守
要件定義・PoCによって決定した仕様に基づき、AIアルゴリズムの精度向上とシステムの開発を進めます。
お問い合わせ
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