対象となる方
ローカル予測、意味検索、RAG、制御しやすいAI支援開発を検討する小規模チーム向けです。まず、より単純なソフトウェアで解決できるか確認します。
費用と権利
研究リポジトリはそれぞれのライセンスで公開しています。助言、統合、サポートは有償契約になる場合があります。着手前に範囲と料金を合意し、外部モデルのライセンスやインフラ費用は別途確認します。
進め方
- 改善する判断、利用可能なデータ、プライバシー条件、比較基準を決めます。
- 範囲を絞った試作を作り、失敗例も含む代表的な事例で評価します。
- 結果、限界、引き継ぎ内容をまとめ、追加統合の妥当性を判断します。
開発事例
MokuMLはPostgresデータからのローカル予測を、BlackBoxApproachはAI支援開発における人の判断とモジュール境界を研究しています。いずれも概念実証であり、本番成果や費用削減を保証するものではありません。
サポートと対応範囲
実現性はデータ品質、ハードウェア、モデルの制約、ライセンスによります。設計を決める前に、ローカルに残る情報と外部事業者へ送る可能性のある情報を説明します。試作の評価と本番導入の判断は分けて行います。
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