データの取得・統合

企業に蓄積していて活用されていない大量のデータ同士に横串を刺すことで、データを一括して管理できる状態を作ります。

データ分析

データ活用の目的に応じて、最適なAI やアルゴリズムを作成します。 なぜそのようなモデルを構築したのか、背景となる情報を伝達し、自立自走できる状態を支援します。

システム開発

仮説検証のための MVP を最短で開発します。 変化のサイクルが加速度的になっている昨今では、いかに早くコンセプトを市場で試せるかが勝負の分かれ目になります。

ビジネス創出

データの分析も、AI の活用も、利益創出のための手段にすぎません。 モデルを作って終わるのではなく、マーケットに受け入れられるステージまで併走します。