会社情報 パルテア

1. 開発プロセス
AI・データ活用系のシステム開発は、通常のシステム開発と異なり データ収集・前処理・モデル学習 の工程が大きな特徴です。
1. 要件定義
• 解決したい課題を明確化（需要予測、顧客離反分析、画像認識、自動応答など）。
• AI導入による効果（効率化、コスト削減、売上増加）を数値化して目標設定。
• 利用するデータの種類（構造化データ／非構造化データ）を定義。
2. データ収集・前処理
• データベース、ログ、IoTセンサー、外部APIからデータを収集。
• ノイズ除去、欠損値補完、正規化などの前処理。
• 教師あり学習用のラベル付け（アノテーション）。
3. AIモデル設計・学習
• 機械学習（回帰、分類、クラスタリング）やディープラーニング（CNN、RNN、Transformerなど）を選定。
• モデル学習・評価・ハイパーパラメータ調整。
• 精度・再現率・F値などの指標で評価。
4. システム実装
• AIモデルをAPI化して業務システムへ組み込み。
• データ基盤と連携してリアルタイム推論やバッチ処理を実装。
• 生成AI（ChatGPTや社内専用LLM）の活用ではプロンプト設計・チューニングも重要。
5. 運用・改善
• モデルの精度劣化（データドリフト）をモニタリング。
• 新しいデータを継続的に学習（MLOps：機械学習の運用基盤）。
• フィードバックを反映して改良。

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【開発ツール・技術スタック】

データ収集・前処理
• ETL/データ基盤：Apache Kafka, Apache Spark, Talend, Airflow
• データベース：PostgreSQL, MySQL, MongoDB, BigQuery, Redshift
• データ前処理：Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), R

モデル開発・学習
• 機械学習：Scikit-learn, XGBoost, LightGBM
• ディープラーニング：TensorFlow, PyTorch, Keras
• 自然言語処理：Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK
• 生成AI：OpenAI API, LangChain, LlamaIndex

インフラ・クラウド基盤
• クラウドAIサービス：AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning
• MLOps/モデル運用：Kubeflow, MLflow, DVC, BentoML
• コンテナ/仮想化：Docker, Kubernetes

　セキュリティ・ガバナンス
• データ匿名化ツール、アクセス制御（IAM）、ゼロトラスト環境
• モデル監査（Explainable AI, SHAP, LIME）

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