ウェブファーマーの製品ラインアップ

当社は、機密情報をセキュアに保ちながら高性能な生成AIを用いたシステムを作成する『SLM/LLM強調システム』の開発を行っています。 Local LLMのみの完全セキュアな「完全Local LLMシステム」の開発も行っています。 セキュリティ上の制約により生成AIの導入が難しい環境においても 活用を可能にし、業務の高度化や効率化に貢献。 ローカルLLMのファインチューニングやRAG、ドキュメント前処理を 組み合わせることで、社内データをベースとした 専門領域に適応した高精度な応答生成を実現できます。 【強み】 ■10年以上のDeep Learning開発実績によるLLMの再学習・改善能力の高さ ■10年以上の画像系deep learning開発実績による画像や図に対する高精度な前処理 【特長】 ■機密情報を外部に出さないAIシステムを作成可能 ■ローカルLLMの再学習による業務特化対応 ■オンプレミス・クラウド両方に対応可能 ■導入から改善まで一貫した開発支援体制 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。

• その他運用管理ソフト

運輸業界におけるルート最適化では、燃料費の高騰、ドライバー不足、顧客からの納期短縮要求など、多くの課題が存在します。これらの課題に対し、最適なルート選定は、コスト削減、顧客満足度向上に不可欠です。SLM/LLM強調システムは、これらの課題解決に貢献します。 【活用シーン】 ・配送ルートの最適化 ・緊急時の迂回ルート提案 ・リアルタイムな交通状況への対応 【導入の効果】 ・燃料費の削減 ・配送時間の短縮 ・顧客満足度の向上

• その他情報システム

マーケティング業界では、広告の効果測定と改善が常に求められています。特に、多様化する広告媒体と複雑化する顧客行動に対応するため、迅速なデータ分析と柔軟な広告戦略が不可欠です。しかし、従来のAIでは、専門知識や業界特有の表現を反映することが難しく、効果的な広告運用が困難になることがあります。当社のSLM/LLM強調システムは、広告効果の最大化を支援します。 【活用シーン】 ・広告効果測定と分析 ・広告クリエイティブの生成 ・ターゲティングの最適化 【導入の効果】 ・広告運用の効率化 ・費用対効果の向上 ・顧客エンゲージメントの強化

• その他情報システム

採用活動において、書類選考や面接評価の効率化は、人事部門にとって重要な課題です。特に、応募者の増加や多様化が進む中で、適切な人材を見極めるための時間と労力は増大しています。SLM/LLM強調システムは、これらの課題に対し、機密性を保ちながら、高度な情報処理能力で採用業務を支援します。 【活用シーン】 ・応募書類の自動選考 ・面接評価の補助 ・候補者へのパーソナライズされた情報提供 【導入の効果】 ・選考時間の短縮 ・採用担当者の負担軽減 ・採用ミスマッチのリスク低減

• その他情報システム

IT業界では、開発効率の向上が常に求められています。特に、セキュリティを確保しながら、迅速にコードを生成できる環境は、競争力の源泉となります。SLM/LLM強調システムは、機密情報をLocal LLM（SLM）で扱い、安全性を確保しつつ、フロンティアLLMの高い推論性能も活用できるため、効率的なコード生成を可能にします。 【活用シーン】 ・セキュアな環境でのコード生成 ・社内ドキュメントに基づいたコード生成 ・既存システムとの連携 【導入の効果】 ・開発期間の短縮 ・セキュリティリスクの低減 ・開発コストの削減

• その他情報システム

不動産業界における物件評価では、正確な情報収集と分析が不可欠です。特に、物件の機密情報や、市場動向、法規制など、多岐にわたる情報を安全に扱いながら、高度な分析を行うことが求められます。SLM/LLM強調システムは、これらの課題に対応します。 【活用シーン】 * 物件の価格査定 * 賃料相場の分析 * 周辺地域の情報収集 【導入の効果】 * 情報漏洩リスクの低減 * 分析精度の向上 * 業務効率化

• その他情報システム

エンタメ業界では、多様なコンテンツを迅速かつ安全に制作することが求められます。特に、著作権保護や情報漏洩のリスクを考慮しながら、高品質なコンテンツを量産することが重要です。SLM/LLM強調システムは、機密情報をLocal LLM（SLM）で扱い、フロンティアLLMの高い推論性能も活用できるため、セキュリティと性能を両立したコンテンツ制作を可能にします。 【活用シーン】 ・シナリオ作成 ・キャラクター設定 ・台詞の生成 ・コンテンツの翻訳 【導入の効果】 ・情報漏洩リスクの低減 ・高品質なコンテンツの迅速な制作 ・コスト削減

• その他情報システム

法律業界における文書検索では、正確性と迅速性が求められます。 膨大な量の法的文書から必要な情報を効率的に見つけ出すことは、業務効率を大きく左右します。 誤った情報に基づいた判断は、重大なリスクにつながる可能性があります。 当社のSLM/LLM強調システムは、法的文書の検索精度を向上させ、業務効率化に貢献します。 【活用シーン】 ・法律事務所での判例検索 ・企業法務部での契約書検索 ・弁護士による訴訟資料の調査 【導入の効果】 ・検索時間の短縮 ・情報漏洩リスクの低減 ・業務効率の大幅な向上

• その他情報システム

製造業の品質管理においては、製品の欠陥を早期に発見し、不良品の流出を防ぐことが重要です。特に、製造プロセスが複雑化する中で、品質管理担当者は、膨大なデータから異常を検出し、原因を特定する必要があります。この課題に対し、SLM/LLM強調システムは、機密情報をLocal LLMで扱いながら、フロンティアLLMの高い推論性能も活用することで、品質管理業務を効率化します。 【活用シーン】 ・製造現場における異常検知 ・品質管理に関するレポート作成 ・製品仕様書やマニュアルの検索 【導入の効果】 ・品質問題の早期発見と対応 ・品質管理業務の効率化 ・情報漏洩リスクの低減

• その他情報システム

小売業界の顧客対応では、迅速かつ的確な情報提供が求められます。顧客からの問い合わせに対し、正確な情報を素早く提供することは、顧客満足度向上に不可欠です。しかし、個人情報や機密情報を含む顧客対応においては、情報漏洩のリスクも考慮する必要があります。SLM/LLM強調システムは、Local LLM（SLM）とフロンティアLLMを組み合わせることで、セキュリティを確保しつつ、高度な顧客対応を実現します。 【活用シーン】 ・FAQ対応 ・チャットボット ・問い合わせ対応 【導入の効果】 ・顧客対応の効率化 ・顧客満足度の向上 ・情報漏洩リスクの低減

• その他情報システム

個別学習の分野では、生徒一人ひとりの理解度や進捗に合わせたきめ細やかな指導が求められます。従来の画一的な学習方法では、生徒の学習意欲を低下させたり、理解不足のまま進んでしまうといった課題がありました。SLM/LLM強調システムは、生徒の学習データを分析し、個々のニーズに合わせた学習内容を生成することで、これらの課題を解決します。 【活用シーン】 ・生徒の質問に対する的確な回答 ・理解度に応じた問題の提示 ・学習内容の要約や復習 【導入の効果】 ・学習効率の向上 ・生徒の学習意欲向上 ・教師の負担軽減

• その他情報システム

金融業界では、不正取引による損失を最小限に抑えるため、高度な不正検知システムが求められています。特に、巧妙化する詐欺やマネーロンダリングの手口に対応するため、リアルタイムでの異常検知能力が重要です。従来のルールベースのシステムでは対応が難しいケースも、当社のSLM/LLM強調システムなら、過去のデータから学習し、新たな不正パターンを迅速に発見できます。 【活用シーン】 ・金融取引における不正検知 ・マネーロンダリング対策 ・与信審査におけるリスク評価 【導入の効果】 ・不正取引による損失額の削減 ・不正検知精度の向上 ・業務効率化によるコスト削減

• その他情報システム

医療分野における診断支援では、患者の機密情報保護と、最新の知見に基づいた正確な診断が求められます。特に、診断の精度向上と、個人情報保護の両立が重要です。当社のSLM/LLM強調システムは、Local LLM（SLM）で機密情報を扱いながら、フロンティアLLMの高い推論性能も活用することで、この両立を実現します。 【活用シーン】 ・画像診断支援 ・問診支援 ・診断レポート作成 【導入の効果】 ・診断精度向上 ・情報漏洩リスクの低減 ・業務効率化

• その他情報システム

【特徴】 １）セキュリティと高性能を両立 　機密情報はLocal LLM（SLM）側で扱いながら、必要に応じてフロンティアLLMの高い推論性能も活用できる構成です。 ２）業務・業界に特化した最適化 　社内文書、製品情報、業務フローなどの特定ドメイン知識を反映しやすく、一般的なAIでは難しい現場特有の要求にも対応しやすい点が特長です。 ３）Fine-tuningやRAGに対応 　用途に応じてLocal LLMの追加学習や検索連携を行い、回答精度・一貫性・再現性の向上を図れます。 ４）柔軟なシステム構成 　オンプレミス、クラウド、既存業務システム連携など、企業ごとの制約や運用条件に合わせた構成で導入可能です。 ５）受託開発ならではの伴走支援 　要件整理から試作、実装、評価、改善まで一貫して支援し、現場で使える形まで仕上げます。

• その他情報システム

旅行業界では、個々の旅行者のニーズに合わせた、柔軟な旅程作成が求められています。特に、多様な情報源からの情報収集、移動手段の最適化、宿泊施設の選定など、煩雑な作業を効率化することが重要です。LLFarMは、生成AIを活用し、これらの課題を解決します。 【活用シーン】 ・旅行計画の初期段階での情報収集 ・移動手段、宿泊施設の提案 ・旅程の最適化 【導入の効果】 ・旅行計画にかかる時間の短縮 ・多様な情報に基づいた、パーソナライズされた旅程の作成 ・旅行者の満足度向上

• その他情報システム
• その他受託サービス

不動産業界では、顧客のニーズに合った物件を迅速かつ正確に提案することが重要です。物件情報の多様化に伴い、膨大なデータの中から最適な物件を見つけ出す作業には、時間と労力がかかります。LLFarMは、生成AIを活用して、物件情報や関連ドキュメントを効率的に分析し、顧客への最適な提案を支援します。 【活用シーン】 ・物件概要書の分析 ・顧客ニーズに合わせた物件検索 ・類似物件の比較 ・提案資料の自動生成 【導入の効果】 ・提案時間の短縮 ・顧客満足度の向上 ・営業効率の改善

• その他情報システム
• その他受託サービス

小売業界では、顧客の購買行動を深く理解し、パーソナライズされたサービスを提供することが重要です。顧客データ分析においては、膨大なデータの中から、顧客のニーズや嗜好を正確に把握し、効果的なマーケティング戦略を立案する必要があります。LLFarMは、多様な形式の顧客データを分析し、顧客インサイトを発見することで、売上向上に貢献します。 【活用シーン】 ・購買履歴、Webサイトの閲覧履歴、アンケート回答などのデータ分析 ・顧客セグメンテーション、ターゲティング広告の最適化 ・パーソナライズされた商品レコメンデーション 【導入の効果】 ・顧客理解の深化による、マーケティングROIの向上 ・顧客満足度の向上とリピーター獲得 ・売上増加と利益率の改善

• その他情報システム
• その他受託サービス

教育機関における個別学習では、生徒一人ひとりの理解度に応じた学習支援が求められます。特に、多様な教材や資料を効率的に分析し、生徒の質問に的確に答えることが重要です。LLFarMは、生成AIを活用して、PDF、Word、画像など多様な形式の教材を分析し、生徒の学習をサポートします。 【活用シーン】 ・生徒の質問対応 ・学習資料の検索・要約 ・個別学習計画の作成 【導入の効果】 ・学習効率の向上 ・教員の負担軽減 ・生徒の理解度向上

• その他情報システム
• その他受託サービス

法律業界では、正確性と効率性が求められます。特に、契約書の作成においては、条文の正確性、過去の判例や類似事例の参照、そして迅速な対応が重要です。誤字脱字や解釈の誤りは、大きな法的リスクにつながる可能性があります。LLFarMは、生成AIを活用し、契約書作成プロセスを効率化します。 【活用シーン】 ・契約書のドラフト作成 ・過去の契約書からの情報抽出 ・条文の検索と参照 ・契約内容の要約 【導入の効果】 ・契約書作成時間の短縮 ・ミスの削減によるリスク軽減 ・ナレッジの有効活用 ・業務効率の大幅な向上

• その他情報システム
• その他受託サービス

医療業界では、正確な診断と迅速な対応が求められます。特に、患者の病歴や検査結果など、多様な情報を効率的に分析し、医師の判断を支援することが重要です。LLFarMは、これらの課題に対し、生成AIを活用したソリューションを提供します。 【活用シーン】 ・電子カルテや検査結果などの医療文書の分析 ・過去の症例や論文の検索と参照 ・診断支援のための情報提供 【導入の効果】 ・診断時間の短縮 ・医療ミスのリスク軽減 ・医師の負担軽減

• その他情報システム
• その他受託サービス

採用業務において、書類選考や面接評価は多くの時間と労力を要します。特に、応募書類の増加や面接官の負担増は、採用活動の質を低下させる可能性があります。LLFarMは、これらの課題に対し、生成AIを活用した効率化ソリューションを提供します。LLMとRAG、AI-Agentを組み合わせることで、採用業務の各段階を支援し、より質の高い採用活動を可能にします。 【活用シーン】 ・応募書類の自動選考 ・面接評価の補助 ・候補者とのコミュニケーション ・採用関連資料の作成 【導入の効果】 ・業務時間の短縮 ・採用担当者の負担軽減 ・採用精度の向上 ・コスト削減

• その他情報システム
• その他受託サービス

エンタメ業界では、魅力的なコンテンツを迅速に、そして多様な形で提供することが求められています。企画の段階でのアイデア出し、台本の作成、画像や動画の生成など、クリエイティブな作業は時間と労力を要します。LLFarMは、生成AIを活用することで、これらの課題を解決します。ドキュメント分析による市場調査、RAGによる情報収集、AIエージェントによるタスク自動化など、コンテンツ制作の各段階をサポートします。 【活用シーン】 ・企画立案における市場調査と競合分析 ・シナリオ、台本、構成案の作成支援 ・画像、動画、音楽などの生成 ・コンテンツの効果測定と改善 【導入の効果】 ・制作時間の短縮 ・多様な表現力の獲得 ・データに基づいた意思決定 ・コスト削減

• その他情報システム
• その他受託サービス

製造業の品質管理においては、製品の品質を維持し、不良品発生を抑制することが重要です。製品の品質に関する文書、マニュアル、検査記録などの情報を効率的に管理し、活用することが求められます。LLFarMは、これらのドキュメントを分析し、品質管理業務の効率化を支援します。 【活用シーン】 ・品質管理に関する文書の検索と参照 ・検査記録や不具合報告書の分析 ・品質改善のためのデータ分析 【導入の効果】 ・品質管理業務の効率化 ・不良品発生率の低減 ・品質問題への迅速な対応

• その他情報システム
• その他受託サービス

ECサイト業界では、商品の魅力を最大限に伝える高品質な商品画像が不可欠です。消費者は画像を通じて商品の情報を得て購入を決定するため、画像の質は売上に大きく影響します。しかし、商品撮影には時間とコストがかかり、常に新しい画像を用意することは容易ではありません。DiFarsionは、Diffusionモデルなどの先進技術を活用し、高品質な商品画像を効率的に生成します。 【活用シーン】 ・ECサイトの商品画像作成 ・商品のバリエーション画像作成 ・3Dモデルからの画像生成 ・広告用画像の作成 【導入の効果】 ・高品質な商品画像で顧客の購買意欲を高める ・商品撮影にかかるコストと時間を削減 ・多様な商品画像を迅速に生成し、販売促進に貢献 ・3Dモデルを活用した、より魅力的な商品表現を実現

• その他情報システム

ファッション業界では、オンラインでの購買体験を向上させるため、バーチャル試着の導入が求められています。消費者は、自宅にいながら様々な服を試着できることで、購入の意思決定をスムーズに行えるようになります。しかし、既存のバーチャル試着システムでは、3Dモデルの精度や、多様な体型への対応に課題がありました。DiFarsionは、これらの課題を解決し、よりリアルでパーソナライズされた試着体験を提供します。 【活用シーン】 ・ECサイトでのバーチャル試着 ・実店舗でのデジタルサイネージ ・SNSでのプロモーション 【導入の効果】 ・顧客の購買意欲向上 ・返品率の低下 ・ブランドイメージの向上

• その他情報システム

製造業におけるプロトタイプ開発では、製品の設計段階での可視化と検証が重要です。特に、3Dモデルや動画によるシミュレーションは、製品の機能性やデザインを早期に評価するために不可欠です。しかし、従来のプロトタイプ作成には時間とコストがかかるという課題があります。DiFarsionは、Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどの先進技術を活用し、高品質な画像生成、動画生成、3D再構成・生成システムを開発することで、製造業におけるプロトタイプ開発を効率化します。 【活用シーン】 ・製品デザインの3Dモデル生成 ・製造プロセスのシミュレーション動画作成 ・製品外観の高品質な画像生成 ・試作品のバーチャル検証 【導入の効果】 ・開発期間の短縮 ・コスト削減 ・設計品質の向上 ・早期段階での問題発見

• その他情報システム

観光業界のプロモーションでは、地域の魅力を効果的に伝え、観光客の誘致を図ることが重要です。魅力的な画像や動画、3Dコンテンツは、観光地の認知度向上や集客に大きく貢献します。しかし、高品質なコンテンツ制作には時間とコストがかかるという課題があります。DiFarsionは、画像・動画・3D生成AIに特化した受託研究・開発ブランドとして、これらの課題を解決します。 【活用シーン】 ・観光地のプロモーション動画制作 ・VR/ARを活用した観光体験コンテンツ ・3Dモデルによる観光施設のバーチャルツアー ・SNSキャンペーン用画像生成 【導入の効果】 ・魅力的なコンテンツによる集客力向上 ・制作コストと時間の削減 ・多様な表現による情報発信 ・最新技術による差別化

• その他情報システム

医療分野におけるシミュレーションでは、正確な画像や3Dモデルが不可欠です。特に、手術シミュレーションや病状の可視化においては、現実的で詳細な表現が求められます。DiFarsionは、Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどの先進技術を活用し、高品質な画像生成、動画生成、3D再構成・生成システムの開発を行います。これにより、よりリアルなシミュレーションを実現し、医療従事者のトレーニングや患者への説明を向上させます。 【活用シーン】 ・手術シミュレーション ・病状可視化 ・医療機器の3Dモデル作成 ・患者説明用動画作成 【導入の効果】 ・よりリアルなシミュレーションによるトレーニング効果向上 ・患者への分かりやすい情報提供 ・医療機器開発におけるプロトタイピングの効率化 ・研究開発におけるデータ生成の効率化

• その他情報システム

建築設計の分野では、設計図の視覚化やプレゼンテーションにおける表現力が重要です。3Dモデルや完成イメージを高品質に生成することで、クライアントへの訴求力を高め、設計の承認プロセスをスムーズに進めることが求められます。DiFarsionは、Diffusionモデルなどの先進技術を活用し、これらのニーズに応えます。 【活用シーン】 ・建築パースの作成 ・設計段階での3Dモデル生成 ・プレゼンテーション用動画の制作 ・改修後のイメージシミュレーション 【導入の効果】 ・設計イメージの可視化による合意形成の促進 ・高品質なビジュアルによるプレゼンテーションの強化 ・設計変更への迅速な対応 ・コスト削減と効率化

• その他情報システム

不動産業界では、物件の内覧において、顧客に物件の魅力を最大限に伝えることが重要です。しかし、従来の平面的な写真や動画だけでは、物件の広さや間取り、雰囲気を十分に伝えることが難しい場合があります。DiFarsionは、Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどの先進技術を活用し、高品質な3Dモデルを生成することで、まるで実際に物件にいるかのような臨場感あふれる内覧体験を提供します。 【活用シーン】 * 遠隔地からの内覧 * 未完成物件の内覧 * リフォーム後のイメージ確認 【導入の効果】 * 顧客満足度の向上 * 成約率の向上 * 物件情報の訴求力強化

• その他情報システム

教育業界では、生徒の理解を深め、学習効果を高めるために、視覚的に訴求力の高い教材が求められています。特に、複雑な概念や抽象的な内容を教える際には、動画や3Dモデルを活用することで、生徒の興味を引きつけ、理解を促進することが重要です。しかし、高品質な教材の作成には、時間とコストがかかるという課題があります。DiFarsionは、Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどの先進技術を活用し、教育現場で活用できる高品質な画像生成、動画生成、3D再構成・生成システムを開発します。 【活用シーン】 ・科学、技術、工学、数学（STEM）分野の教材 ・歴史、地理、社会科の教材 ・美術、デザインの教材 ・語学学習の教材 ・eラーニングコンテンツ 【導入の効果】 ・教材作成の時間とコストを削減 ・生徒の学習意欲と理解度を向上 ・多様な学習スタイルに対応 ・教育コンテンツの質を向上

• その他情報システム

ゲーム業界では、魅力的なゲーム体験を提供するために、高品質なアセットが不可欠です。特に、キャラクター、背景、アイテムなどの3Dモデルや画像は、ゲームのビジュアルクオリティを大きく左右します。しかし、これらのアセット制作には時間とコストがかかるという課題があります。DiFarsionは、Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどの先進技術を活用し、高品質な画像生成、動画生成、3D再構成・生成システムの開発を行うことで、ゲームアセット制作における課題を解決します。 【活用シーン】 ・ゲームキャラクターの3Dモデル生成 ・ゲーム背景の画像生成 ・ゲーム内アイテムの3Dモデル生成 ・ゲームプロモーション用動画の生成 【導入の効果】 ・アセット制作時間の短縮 ・制作コストの削減 ・高品質なアセットの実現 ・ゲーム開発の効率化

• その他情報システム

【概要】 DiFarsionは、画像・動画・3D生成AIに特化した受託研究・開発ブランドです。Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどの先進技術を活用し、高品質な画像生成、動画生成、3D再構成・生成システムの開発を行っています。研究段階の技術検証から実運用を見据えたシステム開発まで、一貫して対応可能です。 【特徴】 ・先進的な生成技術に対応 　Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどを活用し、画像・動画・3D生成に対応します。 ・最新モデルのリサーチと実装 　最新の生成AIモデルを継続的に調査し、実システムに組み込める形で実装します。 ・画像解析・3D解析技術を活かした高精度生成 　長年培ってきた画像解析・3D解析の知見をもとに、実用性と精度の高い生成AIシステムを提供します。 ・GAN時代からの豊富な知見 　GAN黎明期から業界をリードしてきた実績があり、初期には秀和システムからの執筆経験も有しています。

• その他情報システム

「AIFARM」の事例についてご紹介いたします。 2025年LLM・RAG・画像処理DNN・UIからなるシステムを 構築しました。 当社の強みである画像・動画のディープラーニング・モデルと 組み合わせ、高精度に対象物の属性等を取得できます。 【事例概要】 ■LLM・RAG・画像処理DNN・UIからなるシステムを構築 ■高精度に対象物の属性等を取得可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他の各種サービス
• その他 受託サービス

株式会社ウェブファーマーの開発実績についてご紹介いたします。 2015年ディープラーニングの独自フレームワーク「DeepFarm」の 開発を行い、2016年深層強化学習のDouble-DQNを研究開発しました。 2017年不動産向け不動産価格予想AIの研究開発や、動物行動分類 モデルを研究開発。 2024年医療系ベンチャー向けAIの研究開発を行い、2025年LLMを 用いたシステムの研究開発も行っています。 【開発実績(一部)】 ■2024年　Local-LLMを用いたシステムを研究開発 ■2024年　画像系生成AIを開発 ■2024年～　医療系ベンチャー向けAIを研究開発 ■2025年～　LLMを用いたシステムを開発 ■2025年　LLMを用いたシステムを研究開発 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他
• その他受託サービス

2024年以降、『LLFarM』ではLLMとRAG, AI-Agentを用いたシステムを短期間・低コストで作成しています。 【概要】 LLFarMでは、生成AIを活用し、PDF、Excel、Word、画像など多様なドキュメントを対象とした分析・活用システム、あるいは一般的なLLMシステムの受託開発を行っています。さらに、RAG（検索拡張生成）やAIエージェントを組み合わせることで、AzureやAWSなどクラウド上にシステムを構築します。 【特徴】 ・PDF、Excel、Word、画像など多様な形式に対応し、文書ごとに適した前処理を行うことで、表や帳票、画像内文字を含む情報を高精度に読み取ります。 ・社内マニュアルや仕様書などを検索・参照し、生成AIが根拠を踏まえて回答できる仕組みを構築し、ナレッジ活用や問い合わせ対応を効率化します。 ・GPT、Geminiなどの活用に加え、要件に応じてローカルLLMの活用やファインチューニングにも対応します。 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他情報システム
• その他受託サービス

当社で行っているAI受託開発・共同研究サービス「AIFARM」が選ばれる 理由を解説します。 Data生成からアプリ開発まで全工程を一貫して開発可能なことに加え、 少数精鋭なので低コストでクイックな対応が可能です。 また、POCフェーズで頻繁に発生する仕様変更にも柔軟に対応することが できます。 【AIFARMが選ばれる理由】 ■高度な研究によりAIを開発可能 ■Data生成からアプリ開発まで全工程を一貫して開発可能 ■少数精鋭なので低コストでクイックな対応が可能 ■POCフェーズで頻繁に発生する仕様変更にも柔軟に対応可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他
• その他受託サービス

株式会社ウェブファーマーは、AIシステムの受託開発・ 共同研究や、AI自社ソリューションの開発を行っております。 出版物として、GANディープラーニング実装ハンドブックや、 その他人工知能系、データ分析系の本で監修・レビューが多数 ございます。 ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。 【事業内容】 ■AIシステムの受託開発・共同研究　AIFARM ■AI自社ソリューションの開発　FAMMAL ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他
• その他受託サービス

2025年、E企業様の業務を効率化するため、AIエージェントを用いた システムを開発した。 AIエージェントが状況を理解し、使用するツールをプラニングする。 このプランに従ってLLMへの問い合わせやRAGが実行される。 結果により両者は繰り返し利用される。 最終的なoutputが求められるものとなるまで実行される。 使用した言語：Python3系 使用したライブラリ：Langgraph、Langchain Cloud：Azure ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 組込みシステム設計受託サービス

今回当社が参画した医療系システム開発のprojectにおいて、当社は AI部分の研究・開発・実装を担っております。 医療の現場で求められる精度・信頼性に応えるため、以下の業務を幅広く実施しています。 ■関連するAI技術のリサーチ ■モデルの設計・開発・実装 ■データを用いたモデルの学習 ■結果の検証とフィードバック これらのプロセスを通じて、医療に貢献するシステムの基盤を支えるAIを提供しています。 当社のAI開発で多くの命が救われることを願っています。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他

E社が運用するDiffusionモデルを用いた画像系生成AIモデルの改善を実施した。 Diffusionモデルは推論においてもモデルを複数ステップ回すので、 推論時間は一般的に長い。これはユーザのエクスペリエンスを低下させる一因である。 当社では長年培ったモデルのアーキテクチャに対する理解、およびdeviceへの理解があり、 これにより推論の精度を低下させることなく、高速化、軽量化を実現させた。(画像はDDIMより) ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他

2024年6月、ある企業様向けにLLMを作成した。 大企業では自社のシーズが大きくなり過ぎているため、そこから新規事業の アイデアを出すのは難しい作業となっている。今回は企業様の情報Aと別の情報Bを 用いてLLMが新規事業を提案するシステムを作成した。 LLMとしてオープンソースのLlama系を用いた。これにより、企業は外部に情報を出すことなく、 オンプレで作業を完結できる。 システムではアイデアの提案を効率的に行えるよう、RAGや、プロンプトの修正機能を工夫した。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他

2024年3月 半導体関連会社M社に対して、AIモデルを特定のエッジデバイスに 適応させるための軽量化を行った。 特殊なデバイスに適応させるよう、軽量化を実施。今回、推論するデバイスは モデルサイズでかなりの軽量化が必要であったため、ニューラルネットのアーキテクチャの 見直しから行った。その後、特定のデバイスに適応できるよう、量子化、pruningを行った。 その結果、特定のデバイスで速度、データ容量ともに要件を満たすものが得られた。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他

2022年9月 建設会社向けにDXを推進するシステム、及び業務における特定の文字を 読み取るAIシステムの開発を行った。 アノテーションツールの作成から推論システムまで。アノテーションツールの作成、 アノテーション、リサーチ、モデル実装、学習・評価、推論システム作成まで行った。 このうち文字読み取りAIに関しては一部でOCRサービスを利用したが、その前後で当社の 独自AIを用いて前処理、補正するものとした。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他

2022年 国内企業様の生体deviceから取得した情報に対して解析を行なった。 時系列データに対するリサーチから推論システムの構築まで。今回は対象が 時系列データであったため、それに対応するjournal、conferenceを選定し、 その論文から適切なNeural Networkモデルのアーキテクチャを選定した。 さらにモデル実装、学習・評価、推論システムの構築、結果の可視化を行なった。 結果のvisualizing。時系列データは可視化が難しいが、適切な可視化を行わなければ 結果の評価が困難となる。今回はいくつかの手法を用いて可視化を工夫した。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他