タイ発の技術・ソフトウェア・AI 総合開発会社

実務で使えるAIソフトウェアを開発します

SEAN SOLUTIONSは、AIを内部に組み込んだWebプラットフォーム、モバイルアプリ、クラウドシステムを開発します。デモで止まる試作ではなく、運用し続けられるシステムを必要とする企業のための開発です。

  • 01AIを組み込んだWebプラットフォームとプロダクトWeb
  • 02iOS / AndroidアプリケーションMobile
  • 03クラウド、データ、MLOpsCloud
スクロール

進め方

つくる

見栄えだけのデモではなく、合意した範囲から始めます。

はかる

すべてのモデルに再現可能なテストセットと指標を用意します。

わたす

コード、文書、テスト、すべての権限をお客様のチームへ。

サービス提供国
2
納品プロジェクト
12+
開発時間
850+

サービス

4つの領域を一貫して担当します

各案件は、コードを書き始める前にスコープ、価格、担当チームを明確にします。

01

AIエンジニアリング

AI Engineering

機械学習とLLMを、人が実際に使うプロダクトへ組み込みます。社内文書からの検索・回答、データの分類と抽出、予測まで対応し、いずれも納品前に評価工程を設けます。

AIエンジニアリング

02

AIプロダクト開発

AI-powered Products

AI機能をプロダクトの中核に据えたWebプラットフォームです。ページの末尾に貼り付けたデモではなく、アシスタント、検索、ランキング、業務プロセスの自動化として実装します。

AIプロダクト開発

03

モバイルアプリケーション

Mobile Apps

iOSとAndroidのアプリを、ネイティブまたはReact Native / Flutterによる単一コードベースで開発します。AIは用途に応じてオンデバイスとAPIを使い分けます。

モバイルアプリケーション

04

クラウドとMLOps

Cloud & MLOps

AWS、Azure、GCP上でのアーキテクチャ設計と自動化を、コンテナ、CI/CDからモデルの配信、モニタリング、稼働後のdrift検知まで担当します。

クラウドとMLOps

内部の仕組み

生データから、チームが毎日使うシステムへ

スクロールして、すべての案件で作る3つの層(データ・モデル・プロダクト)をご覧ください。

01
第01層 — データ

集め、整え、権限を最初に設計する

既存の文書・データベース・API からデータを集約し、使える形に整えます。ロール別のアクセス制御は最初から。データに到達できず信頼できなければ、モデルの良さは意味を持ちません。

第02層 — モデル

流行ではなく、業務に合う方式を選ぶ

まず検証可能なルールから。答えが文書にあるなら検索+言語モデル。データ量が多く精度が要るなら専用モデル。どの方式にもテストセットを用意します。

第03層 — プロダクト

試作ではなく、稼働するシステムを納品

品質・コスト・エラーを監視するダッシュボードと共に本番稼働。コード、文書、テスト、すべての権限をお渡しします。自社運用も、継続支援も選べます。

選ばれる理由

小さなチームだからこそ得られるもの

何層もの承認が必要な大企業ではありませんが、検証できる工程と納品基準を備えています。

小さなチームで、素早い判断

コードを書く本人と直接話せます。何段もの伝達を挟みません。

毎週、進捗が見える

短いサイクルで納品し、途中でも実物を試せます。ローンチまで待たせることはしません。

AIを信じる前に、測る

AI機能には必ずテストセットと指標を用意します。モデルが費用対効果に合わなければ、率直にお伝えします。

納品後もサポートする

稼働後のサポート期間を設け、コード、ドキュメント、権限はすべてお客様に引き渡します。

進め方

各段階を検証できる4つのステップ

作業を短いサイクルに分け、明確なチェックポイントを設け、プロジェクト全体を通して進捗を共有します。

ステップ1

ヒアリングで課題を理解する

目標、制約、予算について短時間でお伺いします。AIが本当にこの課題に適しているかも、あわせて検討します。

ステップ2

コードを書く前に設計する

アーキテクチャ、データ、画面を机上で決めてから着手します。モデルを使うかルールで足りるかの判断もここで行います。

ステップ3

短いサイクルで開発する

数週間で動くソフトウェアをお届けします。システムに組み込むすべてのモデルにテストセットを用意します。

ステップ4

リリースと継続運用

稼働後の運用まで担当します。リリース後も連絡できる体制と、モデルの長期的な保守計画を用意します。

ユースケース

よくご相談いただく課題

よくある支援のかたち。根本課題・構築するもの・効果の測り方をセットで示します。

社内ナレッジ01

マニュアルと契約書から回答を探す

課題
1つの条項を探すために数百ページを開き、担当者ごとに答えが違う。
構築するもの
すべての回答に出典を付ける RAG 検索。ロール別のアクセス制御つき。
測り方
社内テストセットでの正答率 + 回答までの平均時間。
カスタマーサポート02

問い合わせの分類と要約

課題
メール・チャット・フォームに分散し、優先順位づけが難しい。
構築するもの
分類・要約・返信ドラフトを作成し、人が確認してから送信。
測り方
分類精度 + 初回応答時間。
需要計画と在庫01

需要の先行予測

課題
過去平均だけで計画するため、過剰在庫と欠品が繰り返される。
構築するもの
季節性・販促・外部要因を織り込んだ週次予測モデル。
測り方
現行手法と比較した予測誤差(MAPE)。
品質検査03

製造ラインの画像検査

課題
目視検査は時間がかかり、シフト間で判定がばらつく。
構築するもの
撮影して自動判定するモバイルアプリ。不確実な案件は人へ回す。
測り方
欠陥検出率 + 誤検知率。

ユースケース →

よくある質問

お客様からよくいただく質問

AIはどんな業務に向いていますか

言語や大量のデータを解釈する必要がある業務です。社内文書からの回答検索、ファイルやメールからのデータ抽出、問い合わせの分類、傾向の予測などが該当します。まず評価から始め、簡単なルールや業務プロセスの見直しのほうが有効であれば、そう提案します。

プロジェクトはどう始めますか

まずはお話から始めます。課題、希望するスケジュール、想定予算をお知らせください。何をすべきか、何を見送るべきか、どの程度の予算感かを率直に評価してお返しします。適切であれば、そのままスコープ定義に進みます。

他社が作った既存コードも引き継げますか

多くの場合は可能です。既存のコードとシステムを、アーキテクチャ、データ、セキュリティ、デプロイの観点から確認し、拡張するか、リファクタリングするか、作り直すかを明確にご説明します。

納品後はどうなりますか

すべてのプロジェクトに、不具合対応と効果測定のための稼働後サポート期間を設けています。AI関連の案件では、その後も品質とdriftのモニタリングを継続します。月額の保守契約を選ぶことも、コード、ドキュメント、設定一式とともに自社運用へ戻すこともできます。

解決したい課題はお決まりですか

どんなプロジェクトか、簡単にお聞かせください。実務に使えるご意見を添えてお返事します。

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