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STANDARD

ここでは「AI開発で失敗したくない」とお考えの担当者様のために、AI開発で実績を持つSTANDARDの魅力をご紹介。開発事例や主な対応領域などもご参考にしてください。

STANDARDのAI開発事例

対応業界:運輸・運送

STANDARDのAI開発事例
引用元:STANDARD
https://standard-dx.com/post_case/yamatosystem

運送業大手として知られる企業で、デジタル技術顧問サービスを導入。AIやDXのプロジェクトに関して、やりたいことは決まっていたものの、それを実現するための技術的なリソースがなく、また学習時間も取れないような状況でした。サービスを導入したことで、開発期間の大幅な短縮に成功。検証スピードがアップしました。また、開発を一緒に行ったことで、開発したプロダクトの要件やノウハウなどが社内に蓄積され、以降の運用の難易度も下がりました。

対応内容:AI実装支援

業界別で見るAI導入事例を見る

STANDARDはどんなAI開発ベンダー?

企業のDX化を一気通貫でサポート

2017年の設立以来、業種業界を問わずさまざまな企業のDX推進をサポートしています。

「ヒト起点のデジタル変革」をテーマに、単に戦略策定や技術開発、ツール導入を行うだけでなく、実際にDXを遂行するヒトや組織づくりを支援している点が特徴。数多くのエンジニアを輩出する「東大人工知能開発団体 HAIT Lab」や大手コンサルティングファーム出身者、起業経験者などが集結し、半年~1年という短期間でDX化、収益化までを実現しています。

AI開発を内製化できるように支援

AI受託開発では、AIモデル構築、プロトタイプ開発から、最終的な事業ローンチや社会実装までをサポートしています。

単なる構築支援ではなく、AI開発を内製化できるよう、経験豊富なエンジニアが丁寧に独り立ちを支援。社内体制およびノウハウを残すことで、企業の課題解決に貢献しています。また、プロジェクトの停滞/遅延につながりやすい、技術知見を含む実装上の課題に対しての技術アドバイザリーサービスや、AI人材の短期間での育成をサポートする「AI_STANDARD」なども提供しています。

STANDARDはこんな企業におすすめ

AIの構築支援だけでなく、AI開発を自社でできるような人材育成や収益化までをサポートしているSTANDARD。「開発リソースや技術力が不足しておりプロジェクトが上手く進まない」「開発を外注しており、社内にノウハウが溜まらない」「自社開発したいが、技術知見が足りない」「AIプロジェクトを推進できる人材がいない」「エンジニアを採用できない」など、企業のさまざまな課題解決を一気通貫で支援しています。

「ただシステムを開発・導入するだけでなく、人財育成や収益化までサポートして欲しい」「AI開発は自社で行いたいので、エンジニアの育成をサポートして欲しい」という企業におすすめです。

顧客の課題解決に寄り添う
AI受託開発ベンダー3選を見る

STANDARDのAI開発における主な対応領域

画像認識・検出 公式HPに記載なし
人物認識・検出 公式HPに記載なし
音声認識・検出 公式HPに記載なし
需要予測 公式HPに記載なし
購買予測 公式HPに記載なし
マッチング 公式HPに記載なし

STANDARDの会社情報

顧客の課題解決に寄り添う
人材・サポート体制を築くAI受託開発ベンダー3選
AI導入の企画・要件定義から導入・運用までワンストップで対応し、公式ホームページで導入事例や取引実績を公表しているAI受託開発ベンダーを厳選(※)。その中で企業の課題解決のために特徴的な人材・サポート体制を築いている企業を紹介します。

※Google検索で「AI受託開発 ベンダー」と検索し、表示される企業をピックアップし、公式HPに導入事例・取引実績を掲載している企業を選出しています
(2022年8月29日時点)

要件定義が決まっているなら
Laboro.AI
Laboro.AI
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/service/
こんな方におすすめ
  • 具体的なAI開発案件が定まっている
  • 一度AI開発に失敗してしまった方
主な対応領域
画像認識・検出
人物認識・検出
音声認識・検出
自然言語
処理
需要予測
購買予測
マッチング

Laboro.AIの
HPを見る

Laboro.AIの
特徴や事例を詳しく見る

大手コンサルティング会社に
依頼したいなら
Accenture(旧Albert)
Albert
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/
こんな方におすすめ
  • 大手コンサルファームに任せたい
  • 自社データの分析活用をしたい
主な対応領域
画像分類
物体検出
異常検知
自然言語
処理
需要予測
購買予測
分析基板
構築

Accenture(旧Albert)の
HPを見る

Accenture(旧Albert)の
特徴や事例を詳しく見る

低コスト開発を検討しているなら
KICONIA WORKS
KICONIA WORKS
引用元:KICONIA WORKS
https://www.kiconiaworks.com/
こんな方におすすめ
  • AI導入自体が初めて
  • なるべく安く導入したい
主な対応領域
画像認識
自然言語
処理
需要予測
最適化

KICONIA WORKSの
HPを見る

KICONIA WORKSの
特徴や事例を詳しく見る

【選出理由】
Laboro.AI:調査した40社のうち、業界知識を持ち、ビジネスコンサル経験豊富な担当者が要件定義・PoCの段階から保守・運用まで対応してくれるという、「伴走」が期待できる記載があったため。
Accenture(旧Albert):調査した40社のうち、最もデータサイエンティストの在籍数が豊富で、統計学や金融学といった分野の研究も行なっているという「データ分析・活用」が期待できる記載があったため。
KICONIA WORKS:調査した40社のうち、最も社員在籍数が少ないながらも、少数精鋭で早期に顧客価値を生み出す、無駄なコストを削減といった「スピード対応・低予算」が期待できる記載があったため。

※「主な対応領域」は各社HPで確認できる情報をもとに作成しております。