ニューラルネットワーク（NN）、ディープラーニング（DL）、ランダムフォレスト（RF）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、ResNetなど、課題に応じて最適な機械学習手法を柔軟に採用し、効果的な解決策を提供します。TensorFlow、PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learnなど、幅広いフレームワークやライブラリに対応しており、要件に応じた柔軟なモデル開発が可能です。

数学的知識と工学的知見を活かし、データの特性に応じた特徴量設計や学習アルゴリズムの検討・選定を行います。これにより、モデルの精度を最大化し、実際の課題に的確に対応するAIソリューションを構築します。大量な学習計算を効率的に行えるツールを独自に開発し、パラメータ最適化やデータ前処理を自動化することで、AI開発の効率化を図ります。

各種センサーデータをAIで分析し、監視対象の異常検知や予測メンテナンスを実現します。洪水や地震などの自然災害に対し、気象水文データや衛星画像データを使ってリアルタイムで災害発生リスクの予測や被災規模の推定を行います。また、構築したAIモデルをエクセルツールやスマートフォンアプリとして実装し、現場での利便性を高めています。