「AIを入れたが精度が足りない」を、測定できる改善プロジェクトへ。
Link Fieldは、既存モデルの誤り分析、データ・ラベルの見直し、ファインチューニング、量子化・エッジ実装を支援します。最初から大規模開発を行わず、小さな評価セットとPoCで改善余地を確認します。
このような相談に対応します
- 汎用の物体検出モデルでは、自社の対象物を見逃す
- 誤検出が多く、確認作業を減らせない
- 学習データはあるが、精度の上げ方が分からない
- LLMの出力形式や専門用語を業務に合わせたい
- RAG、プロンプト改善、ファインチューニングのどれを選ぶか迷っている
- 高精度モデルをJetson、PC、ブラウザ等で動くサイズへ軽量化したい
- 改善前後を同じ条件で測り、次の投資判断に使いたい
ファインチューニングは改善手段の一つです
精度不足の原因がデータや評価方法にある場合、追加学習だけでは解決しません。次の選択肢を同じ評価セットで比較します。
| 改善領域 | 対応内容 |
|---|---|
| 評価設計 | 業務KPI、Precision・Recall・F1、個数誤差、形式遵守率、速度・メモリ |
| データ | データ監査、重複・偏り確認、ラベル基準、難例の追加、データ拡張 |
| モデル | モデル比較、転移学習、SFT、LoRA・QLoRA、しきい値・後処理調整 |
| システム | RAG、ルール処理、古典画像処理とのハイブリッド、Human-in-the-loop |
| 配備 | 量子化、蒸留、ONNX・TensorRT変換、ブラウザ・Jetson・ローカルPC実装 |
| 運用 | 失敗例の収集、再学習条件、モデル・データの版管理、評価レポート |
モデルの重みを変えなくても、入力の正規化、RAG・データベース検索、古典画像処理、ルール、出力検証、再試行、人による確認を組み合わせたパイプラインの設計で改善する可能性があります。追加学習ありきにせず、同じ評価セットで費用対効果を比較します。
「ファインチューニングを実施すること」ではなく、業務上の失敗を減らし、その結果を再現できることを目的にします。
対応領域
画像・映像AI
- 物体検出、画像分類、セグメンテーション
- 現場写真、設備、林業、測量・建設分野の画像
- YOLO系モデル等の転移学習と評価
- 小物体、重なり、逆光、背景誤検出への対策
- エッジ端末向け軽量化と推論パイプライン
LLM・文書AI
- 業務評価セットの作成
- プロンプト、RAG、ツール実行の比較
- SFT、LoRA、QLoRAによる振る舞い調整
- JSON等の構造化出力、分類、情報抽出
- ローカル環境での検証と量子化
エッジAI・現場実装
- ブラウザ、PC、Jetson、Raspberry Pi等への配備検討
- オフライン・データを外へ出さない構成
- 精度、速度、消費メモリの比較
- 人が確認・訂正できる画面設計
公開している改善事例
丸太断面の写真から本数と直径を検出する際、汎用手法では見逃しや背景の誤検出が残りました。
古典画像処理と複数の汎用モデルを比較し、独自データでYOLOを追加学習。前処理・後処理と手動補正UIも組み合わせました。
学習に使っていない69枚・丸太8,304本をconf=0.5で評価し、本数Recallを0.42から0.95、Precisionを0.77から0.84へ改善。ブラウザデモと学習条件を公開しています。
これは顧客導入事例ではなく、自主検証です。この数値は公開データを用いた特定の評価条件での結果で、材積誤差は未評価です。樹種、撮影角度、照明、重なり、背景が変われば精度も変わるため、正式な木材検収を代替するものではありません。デモには信頼度表示、既知の限界、手動補正を残しています。
小さく依頼できる入口：AI精度診断
本格的な追加学習の前に、対象を一つに絞った有償診断から始められます。初回相談でデータの概要と確認範囲を整理し、お見積もり後に着手します。
- 現行モデルまたは手作業のベースライン測定
- 学習データと評価データの分離状況を確認
- 見逃し・誤検出・形式違反などの失敗例を分類
- ラベル、しきい値、前後処理、モデル変更、追加学習の候補を比較
- 必要なデータ、計算資源、実験回数、ライセンス上の確認事項を整理
- 改善PoCの優先順位と、見込める範囲・分からない範囲をレポート
診断だけで終了しても構いません。追加学習を先に発注するのではなく、費用をかける場所を判断するための入口です。
支援の進め方
無料相談・課題の言語化
何を検出・生成し、どの失敗を減らしたいか確認します。
データと利用条件の確認
件数、形式、ラベル、利用権、機密性、配備先を整理します。
ベースライン診断
現行手法または既存モデルを固定評価セットで測り、誤りを分類します。
小規模な改善PoC
データ改善、手法変更、追加学習など、効果が見込める案を比較します。
配備・運用設計
採用条件を決め、推論環境、確認画面、更新サイクルを整えます。
各段階で結果を共有し、改善が見込めない場合も理由と次の選択肢を報告します。
費用と期間を左右する要素
- データ件数、形式、利用権、正解ラベルの状態
- 現行モデル・コード・評価手順を再現できるか
- 比較する手法と実験回数
- 画像解像度、モデル規模、入力長、必要メモリ
- 目標とする精度、速度、対象端末、同時利用数
- 機密性、クラウド利用可否、成果物の知財・ライセンス条件
同じ「ファインチューニング」でも作業範囲が異なるため、モデル作成だけの一律料金ではなく、評価方法と納品物を先に合意します。
納品・共有するもの
- 目的、評価指標、合格条件
- データ監査と誤り分析
- 改善前後の比較表
- 実験条件と判断理由
- 学習済みモデル（ライセンス上可能な場合）
- 推論コードまたはAPI・画面
- 再現手順と実行環境
- 既知の限界と人が確認する条件
- 次に収集するデータと改善計画
モデルだけでなく、次の担当者が検証を続けられる情報を残します。
計算環境と拡張方針
初期検証には、NVIDIA RTX A6000（48GB GDDR6 ECC）を使用します。画像AIの反復学習や、パラメーター効率のよいLLM調整など、小〜中規模PoCの試行に活用します。
必要な計算量は、モデル、入力長、バッチサイズ、学習方法で大きく変わります。相談時に小規模ベンチマークを行い、ローカル環境を超える場合は、クラウドGPU、追加GPU、大容量メモリ機の利用を費用とデータ条件を含めて事前に提案します。承認なく外部環境へデータを送ることはありません。
お受けしにくい内容
- 精度や売上など、検証前の数値保証
- 権利や取得経緯を確認できないデータの学習
- 医療診断など、当方の専門資格外の最終判断
- 人の確認なしで安全上重要な判断を完全自動化するもの
- 大規模基盤モデルをゼロから学習する案件
- 目的・評価方法を決めず、モデル作成だけを求める案件
対応が難しい場合も、データ整備、評価設計、外部計算資源の利用など、切り分け可能な範囲をお伝えします。
よくある質問
データが少なくても相談できますか？
はい。少ないデータで何が確認できるかを整理し、既存モデル、古典手法、データ追加のどれが有効かを小さく試します。精度を保証できる件数は課題ごとに異なるため、固定の最低件数は設けません。
ファインチューニングとRAGのどちらがよいですか？
最新の社内情報を参照させるならRAG、出力形式や繰り返すタスクの振る舞いを変えるならファインチューニングが候補です。実際にはプロンプトやルール処理も含め、更新頻度と評価結果で決めます。
機密データを外部へ出さずに進められますか？
ローカルで完結できる範囲を先に確認します。計算量の都合でクラウド利用が必要な場合は、対象データ、保存・削除方法、費用を説明し、承認を得てから進めます。
相談時に何が必要ですか？
困っている誤りの例、現在の作業、使えるデータ、利用端末が分かると診断が早くなります。整理されていなくても、初回相談で一緒に棚卸しできます。
まず、改善できる状態かを確認します
現在のモデルがなくても、手作業の流れや数件のサンプルから相談できます。お問い合わせでは「AIモデル改善・ファインチューニング」を選び、分かる範囲で次の内容をお知らせください。
- 現在困っている誤り
- データの種類と件数
- 正解ラベルの有無
- 目標とする精度・速度
- 利用予定の端末や環境