Technology

複合的な技術要素の組み合わせで最適なワークフローを構築

単一のAIモデルでは解けない課題をAITechが持つ複合的な技術要素の組み合わせで実務にあった形に落とし込みます。

Architecture

データから業務成果まで設計

単体のAIモデルではなく、入力・理解・推論・出力・安全な運用までを 業務フローに合わせて組み合わせます。

01 / Input文書・図面・写真・映像詳細を見る 02 / UnderstandOCR・NLP・図面解析詳細を見る 03 / ReasonRAG・マルチモーダルAI詳細を見る 04 / Deliver検索・判定・生成・予測詳細を見る 05 / Operate権限管理・継続改善詳細を見る
Technology Stack

AITechの６つのコア技術

Construction Data建設データを中心に、知識・認識・信頼の3層を接続
01 / Knowledge

知識を探し、条件を理解する

文書・法令・過去知見

01 / KnowledgeRAG（検索拡張生成）根拠付き回答 ・ 社内文書検索 ・ ナレッジ活用技術詳細 02 / Language建設業界特化NLP専門用語理解 ・ 法令チェック ・ 要約・分類技術詳細
02 / Perception

図面と文書の構造を読み取る

線・文字・レイアウト

03 / Vision図面解析AI図面読取 ・ 部材・記号認識 ・ 数量抽出技術詳細 04 / Multi-modalマルチモーダルAI画像×文書理解 ・ 整合性判定 ・ 複合推論技術詳細 05 / DocumentドキュメントAIOCR ・ 表・項目抽出 ・ 自動構造化技術詳細
03 / Trust

安全に運用し、改善を続ける

権限・監査・品質評価

06 / SecurityセキュアAI基盤閉域・オンプレ ・ 権限管理 ・ データ保護技術詳細
Research & Development

研究開発

Field-driven R&D

技術選定で終わらず、実務での評価を次の改善へ戻します。

  1. 01Field Data

    現場データで検証図面・文書・業務フロー

  2. 02Evaluate

    実務で評価精度・安全性・継続利用

  3. 03Implement

    要件に合わせて実装生成AI・LLM・画像解析

  4. 04Improve

    利用結果から改善フィードバック・再評価

技術キーワード

RAG (Retrieval Augmented Generation)LLM (Large Language Model)NLP (Natural Language Processing)Computer VisionDocument AIOCR (Optical Character Recognition)Knowledge GraphMulti-modal AITransformerFine-tuningEmbeddingVector Database

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