データはあるが業務成果につながらない
BIや集計は進んだが、需要予測や異常検知など意思決定への活用に踏み出せない。
需要予測
最適化
画像解析
MLOps
ISSUE
そのデータ、ビジネス成果になっていますか？
モデルの新しさよりも、業務理解・データ整備・本番運用の3点が揃わないとデータサイエンスは成果になりません。
PoCモデルが本番運用に乗らない
精度検証までは終わっても、業務システム連携・再学習体制が整わず本番化できない。
モデル精度が頭打ちで改善方法が見えない
特徴量・モデル選定・前処理のどこに改善余地があるか判断できず止まっている。
MLエンジニアが社内におらず属人化
一部の担当者に依存し、引き継ぎや再現性のあるモデル運用ができていない。
FEATURE
業務成果を生む、データサイエンス開発の3つの強み
業務課題の数理化から本番運用まで一気通貫
業務ヒアリングから数理問題への落とし込み、モデル開発、本番デプロイまで自社で完結。「PoCで終わるデータサイエンス」を脱却します。
予測・最適化・推薦・画像解析の幅広い領域
需要予測、推薦システム、異常検知、画像認識、配送最適化など、業界・業種を超えたデータサイエンス案件の実績で対応します。
MLOps基盤と継続再学習までの運用設計
モデルのバージョン管理、A/Bテスト、再学習パイプライン、モニタリングまで含めた本番運用設計で、精度と業務成果を継続的に維持します。
CONTENTS
支援領域
業務課題の数理化から、データ整備・モデル構築・本番デプロイ・継続再学習まで、必要な範囲を組み合わせて支援します。
業務課題の数理化・問題定義
業務ヒアリングを通じて目的変数・特徴量候補・成功条件を整理し、解くべき数理問題に落とし込みます。
データ整備・特徴量設計
欠損補完・外れ値処理・名寄せ・特徴量生成までドメイン知識を踏まえて整備し、モデル精度の土台を作ります。
モデル選定・チューニング
線形モデル・勾配ブースティング・ニューラルネット・最適化問題まで、課題特性に合う手法を比較選定します。
評価設計・解釈性確保
オフライン精度指標と本番KPIの両面で評価設計し、SHAP等の解釈手法で業務側にも納得感のある説明を提供します。
本番デプロイ・MLOps基盤構築
AWS SageMaker / GCP Vertex AI / 自社オンプレ等への本番デプロイと、モデル管理・推論基盤まで設計します。
モニタリング・継続再学習
データドリフト検知、A/Bテスト基盤、定期再学習パイプラインまで含めて運用品質を継続的に維持します。
USE CASE
活用シーン
需要予測・在庫最適化販売実績・季節要因・外部指標から将来需要を予測
異常検知（運用ログ・センサ）時系列データから障害予兆や品質異常を早期検知
画像認識（不良検知・安全管理）製造ラインの不良画像や作業安全映像を自動判定
最適化（配送・スケジューリング・梱包）組合せ最適化問題を数理計画法とヒューリスティクスで解く
予測モデル（価格・離反・与信）不動産価格、顧客離反、与信スコアなど数値予測タスク
推薦システム（コンテンツ・商品）行動履歴と属性から個別最適なレコメンドを実装
WHY LIBERCRAFT
リベルクラフトが選ばれる理由
業務理解×数理モデル両方の解像度
業務ヒアリングと数理モデリングの両方に強く、課題定義から実装までを一気通貫で担えます。
PoCから本番運用までの実装力
モデル開発だけで終わらず、API化・MLOps・モニタリングまで自社で構築し、業務システムに組み込みます。
生成AI／LLMとのハイブリッド設計
クラシカルなモデルと生成AIを組み合わせた設計で、それぞれの強みを活かした最適解を提示します。
PRICE
料金プラン
モデル開発の段階に合わせて、相談から本番運用・MLOps構築まで柔軟に支援します。
アドバイザリー
月額 ¥200,000~
業務課題のヒアリング、モデル方針の整理、データ整備の進め方をご相談いただけます。
モデル開発プラン
¥3,000,000~
データ整備・特徴量設計・モデル構築・評価までを一括実装します。
本格導入・MLOps構築
個別お見積り
本番デプロイ、MLOps基盤、継続再学習、運用伴走まで継続支援します。
FREE CONSULTATION
無料相談で整理できること
データはあっても活用方法が見えない段階でも、業務成果につなげる論点を一緒に整理します。
- データサイエンスで成果が出やすい業務テーマの棚卸し
- モデル開発に必要なデータ整備の優先順位
- 予測・最適化・推薦などタスク別のモデル方針
- PoC範囲・本番運用・MLOpsまでの進め方
FLOW
導入の流れ
お問い合わせ現状の課題・データ・制約を整理して伺います。
課題整理対象業務、データ、目的変数を整理します。
設計モデル構成・評価指標・運用方針を設計します。
PoC実データで精度と業務インパクトを確認します。
運用・内製化本番デプロイ・継続再学習を回せる状態に整えます。
FAQ
よくあるご質問
PoCだけ依頼し、効果が薄ければストップできますか？
はい、可能です。PoCは「期間・費用を限定したモデル検証パッケージ」として、業務インパクトを評価する最小構成でご提供し、本開発の判断材料にできます。
社内のデータ整備から対応してもらえますか？
はい。データ棚卸しから対応します。欠損・偏り・スキーマ整備などモデル開発前のデータ整備フェーズも見積もりに含めてご提案します。
生成AIではなく従来型の機械学習で十分でしょうか？
課題によります。需要予測・異常検知・最適化は従来型機械学習が強く、自然言語の解釈や生成タスクは生成AIが強いです。両方を組み合わせる設計もご提案します。
開発したモデルの精度はどう保証されますか？
オフラインの評価指標（精度・再現率・MAE等）と本番KPIの両面で評価設計します。期待精度を下回る場合は原因切り分けまで責任を持って対応します。
CONTACT
データの中に眠る価値を、
業務成果に変えます
需要予測・最適化・画像解析・MLOpsについて、御社のデータと業務に合わせて構成と進め方をご提案。