開発実績
実際に構築したシステムを、担う仕事ごとに分類しています。多くは当社自身のプロダクトで、各カードのバッジで、お試しいただけるかどうかをお示ししています。
自社で保有するハードウェアで動くAI
ハードウェアの選定と実測、モデルの出力の検証、そしてデスクサイドのマシンからスマートフォンまで動かせる小型モデルの学習を手がけます。
当社が学習させたモデル
いずれも一つの仕事のために学習させ、その仕事の現場にあるハードウェアで動かしています。デスクサイドのマシンから、プレイヤーのスマートフォンまで対応します。
Judgment QC Gate
自社で承認した判断をもとにファインチューニングした4Bレビューモデル
Qwen3-4Bを、自社で承認したレビュー判断でファインチューニングし、デスクサイドのAMDマシンで動くよう量子化しました。コーディングエージェントの作業を、返信が出る前に確認し、不合格の判定が出た場合は作業が差し戻されて修正されます。7月から、自社エージェントの本番ゲートとして稼働しています。重みはApache-2.0で公開しており、モデルカードには小規模な検証セットの限界を記載しています。
- 検出
- 12 / 12
- 誤ブロック
- 0 / 30
- ビルドサイズ
- 4.3 GB
MiniHood Pet Model
スマートフォンのブラウザ内で動くよう、32Bモデルから蒸留した0.5Bチャットモデル
ブラウザゲームMiniHoodのペットは、話し返してくれます。32Bモデルにペットの会話を書かせ、それでQwen2.5-0.5Bを学習(蒸留)させ、290 MBのビルドにまとめました。スマートフォンが一度ダウンロードすればWebGPUでブラウザ内で動き、返事はプレイヤー自身の端末上で生成されます。取り分けた40件の会話でブラインド採点したところ、平均は5点満点中4.5点で、標準モデルの2.2点を上回りました。
- ブラインド採点
- 4.5 対 2.2
- ダウンロード
- 290 MB(初回のみ)
- 動作環境
- プレイヤーのスマートフォン
Singapore Image Model
シンガポールの日常の見た目を学習させた画像LoRA
既存の画像モデルは、シンガポールらしく見えないシンガポールの情景を描き続けました。そこで、オープンライセンスのシンガポールの写真1,851枚で、Qwen-Imageにランク32のLoRAを学習させました。レンタルのH100 1枚で3時間未満で完了し、短いニュース動画の場面画像用に自社マシンで動かしています。ベンチマークでの採点は行っていません。
- 学習用の写真
- 1,851枚
- 学習費用
- 約12米ドル
- 動作環境
- 自社マシン
仕事をこなすエージェント
受信箱を読み、返信を下書きし、求人を照合し、買い物客に答え、予約を受け付けるエージェントです。
非公開Lyra
Altronis自身の運営に使うエージェント駆動型CRM+ERP
FastAPI+Reactで構築され、AIエージェントによる運用を前提に、すべての書き込みに監査証跡を残す設計です。メールを取り込み、スレッド全体を見ながら返信を下書きし、下書きをOutlookに置き、会議の準備を前日に行い、支払い済みにする前には必ずオーナーの承認を求めます。当社自身のサーバー上で動いています。
- ホスティング
- 自社サーバー
- 会議の準備
- 前日に実施
- 監査証跡
- 全書き込み
非公開Lyssa
レストラン向けAI予約システム
業種: 飲食WhatsApp上でお客様に自然な言葉で応対し、予約を受け付け、会話の途中で気が変わっても対応する予約アシスタントです。店舗ごとに専用のFirebaseプロジェクトを持つため、お客様のデータは店舗ごとに分かれ、機微な項目は保存時に暗号化されます。シンガポールの飲食事業者向けに構築しました。
- チャネル
- お客様データ
- 店舗ごとに分離
- 機微な項目
- 保存時に暗号化
調べて、わかりやすく説明するアシスタント
機械学習、株価の動き、宇宙といった分野で、調べものを引き受け、答えを平易な言葉で説明するアシスタントです。
企画から公開まで自社で手がけたアプリ
デザインからホスティングまで、企画から公開まで自社で手がけたアプリです。
以前の開発実績
現在のラインナップより前のツールを、記録として残しています。
AI Foundry
エンタープライズAI施策管理
全社の部門を横断してAI施策を管理するエンタープライズグレードのプラットフォームです。構想から導入、運用定着まで、AIライフサイクルをエンドツーエンドで可視化します。
自動化の対象領域
誰も手作業ではやりたくない業務のための、エンドツーエンドのAIシステムです。
文書処理
請求書、見積書、契約書。OCR、データ抽出、振り分けを人手を介さずに行います
顧客コミュニケーション
WhatsApp、Telegram、メール。AIがメッセージに自律的に応答・振り分け・対応します
スケジューリング・予約
アポイントメント、予約、シフト管理。チャットチャネル経由の自然言語で操作できます
ワークフロー自動化
データ入力、レポート作成、フォローアップ、コンプライアンスチェック。反復作業をなくします
プライベート/ローカルAI
オンプレミスでのLLM導入。データがネットワークの外に出ることはありません。1,220億パラメータ級のモデルをローカルハードウェアで稼働させます
サプライチェーン業務
受注追跡、サプライヤーとの連絡、調達の自動化。ヘッドレスエージェントが24時間365日稼働します
進め方
初回のご相談から本番稼働まで、通常8〜10週間です。
ディスカバリー
業務フローを整理し、ボトルネックを特定し、自動化の対象範囲を定めます。無料で、契約義務はありません。
構築
AIエージェントまたはパイプラインを構築します。テスト済みで、既存ツールと連携し、そのまま本番稼働できる状態でお渡しします。
導入
導入、監視、改善まで行います。提案書やデモではなく、実際に動くシステムをご提供します。
技術スタック
本番運用に耐えるツールのみを使用します。実験的なスタックもベンダーロックインもありません。