DXに対する考え方

AI技術は日進月歩で進化を続けています。

特に昨今、膨大な学習量により圧倒的なパフォーマンスを発揮した生成系AIが大きな話題となっています。

例えばOpenAI社のchatGPTは士業コンサルタントなど、様々なホワイトカラーの職業を代替し得る可能性を指摘されています。

学習量とパフォーマンスが比例する生成系AIは、膨大なデータにアクセス可能な企業が強みを発揮する領域のため、非常に参入障壁が高く、今後も少数のグローバル企業が独占的にビジネスを行っていくことが想定されます。

膨大なデータでの学習済みAIの公開によって、AI関連市場の競争環境は独占市場になったと言えるでしょう。

そこでSphiaでは、MLOpsにフォーカスしアプリやサービス開発を行っていきます。

MLOpsとは現場の業務において優れた機械学習システムを実現・導入するための手法のことです。

日進月歩で進化・変化するAI技術を、企業の課題や社会課題の解決のために素早く効果的に利活用するためのアプリやサービス開発を目指します。

強みである技術力とAIの業務利活用支援の実績にベンチャー企業ならではの機動力を掛け合わせ、AIの業務利活用における阻害要因を特定し、スピーディーにソリューション化します。

例えば、SphiaではAIの業務適用において課題となるアノテーションや検収（予測結果の確認作業）を最適化するための特許を取得しています。

複数のAI業務利活用支援を経て課題を特定し、スピーディーに特許を取得しました。

コンサルティング部門で得る企業の課題などの情報と、研究開発部で得る技術シーズを組み合わせ、AIの業務利活用における阻害要因を特定し、スピーディーにソリューション化します。

さらに、AI等の技術革新によりニーズの高まるリスキリング・教育事業も企画開発予定です。

CIO件CEO：鈴木光悠

経歴・実績

　データ利活用のコンサルティングから実装まで一気通貫で実施（特に自然言語解析）

　- 統計学と機械学習を組み合わせた、ビジネスプロセス改善に特化した分析手法を開発（特許取得済み）

　- SNSを活用した患者ニーズ分析などのソリューションの戦略策定～実装

　- テキスト分析AIアプリケーションの要件定義・設計～開発管理

CISO件COO：鈴木那奈

経歴・実績

　社内オペレーションの設計実装および社外コミュニケーションの実施