生成AIで個別学習を効率化。学習効果を高めるドキュメント分析。
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
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基本情報
【特長】 ・生成AIが根拠に基づいて回答する仕組みを構築 ・PDF、Excel、Word、画像など多様なドキュメントに対応 ・文書の内容やレイアウトに応じた前処理を実施 ・表、帳票、画像内文字を含む情報を高精度に抽出・分析 ・RAGにより学習資料を検索・参照 【当社の強み】 当社は、人工知能に関し、受託開発や自社プロダクトを展開しております。 2013年よりDeep Learningにシフトし、2014年に独自のディープラーニング・フレームワークをC言語で作成。2016年より日本で最大規模の人工知能コミュニティである全能アーキテクチャにおいて、主たるメンバーが集まった開発部で活動を開始。2016年7月、全能アーキテクチャ開発部にて Double-DQN モデルの実装に成功。2017年より大手企業N社様のAIシステムを開発。その後、製造業分野、医療分野などで多くのAIシステムを開発。 Award：2016年 第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ AIエッジコンテスト 銅メダル
価格情報
・価格は対象業務の内容や要件に応じて個別にお見積り ・扱うドキュメントの種類、量、必要なAI機能により変動 ・クラウド構成やUI開発の有無によって調整可能 ・PoC・試作開発から本番導入まで柔軟に対応 ・ご要望やご予算に応じた最適な構成をご提案 ・詳細はお気軽にお問い合わせください
納期
※仕様やボリュームによって納期は変動しますが、早急な対応が可能です。
用途／実績例
事例1：Local LLMを用いたセキュアなシステム開発 社外に出せない業務情報を扱うため、Local LLMを活用したセキュアなAIシステムを開発。社内利用を前提に、使いやすいUIまで含めて構築しました。 事例2：RAG・LLM・UIを含む総合的な開発 お客様独自データを活用し、RAG、GPTなどのフロンティアLLM、UI開発を組み合わせた業務支援システムを長期的に設計・開発しました。 事例3：特殊ドキュメントの高精度読み取り 特殊なPDFや帳票、画像文書から表・文字・画像を抽出し、前処理を組み合わせることで、LLMによる高精度なドキュメント解析を実現しました。 ※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。
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企業情報
当社は、人工知能に関し、受託開発や自社プロダクトを展開しております。 2013年よりDeep Learningにシフトし、CNNやRNNの改良に取り組む。 2014年に独自のディープラーニング・フレームワークをC言語で作成。（Preffered NetworkdのchainerやGoogleのTensorflowよりも先に発表） 2016年より日本で最大規模の人工知能コミュニティである全能アーキテクチャにおいて、主たるメンバーが集まった開発部で活動を開始。 2016年7月、全能アーキテクチャ開発部にて Double-DQN モデルの実装に成功。 2017年より大手企業N社様のAIシステムを開発。 その後、製造業分野、医療分野、農林水産業分野などで多くのシミュレーションモデル、およびロボット・モデルを開発。 Award： 2016年 第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ AIエッジコンテスト 銅メダル ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
