機械学習・自然言語処理で、企業内文書と知識資産を実装可能なAIへ。
RAG・企業内文書検索・自動分類・PoCから本番運用まで。 Snowla Technologies は AI の社会実装を、一気通貫で支援します。
Enterprise RAG、ハイブリッド検索、セマンティック検索、構造化抽出、意思決定支援や知識発見・推薦システムまで。
Services
「作る」だけでなく「使われ続ける」ことを前提に、PoCから運用まで設計します。
社内文書・FAQ・マニュアルを即戦力化。評価設計→改善→運用まで。
- 検索精度評価
- 権限/監査ログ
- 運用・更新設計
PDF/Word/メール/議事録を対象に、分類・抽出・要約を業務へ組み込み。
- 分類/タグ付け
- 情報抽出
- 業務フロー統合
研究開発データの解析・パイプライン整備・モデル構築の実装支援。
- 解析パイプライン
- 実験管理
- 再現性・保守性
Use cases
特定の事例に依存せず、複数の業務・組織に適用可能なユースケースを通して、 再現性のあるAI活用の形を提示します。
部署横断の文書を検索し、根拠付きで回答。権限と監査に対応。
カテゴリ分類・優先度付け・担当振り分け。分類根拠も残す。
契約書・申請書・報告書から項目を抽出し、台帳へ反映。
再現性ある実験管理とPython実装で、継続改善できる形に。
Process
PoCで終わらせず、運用に載せるまでの進め方。
精度の定義、データ棚卸し、成功条件（KPI）を最短で固めます。
RAGなら検索・埋め込み・再ランキング・プロンプトまで横断的に改善。
権限・ログ・監視・更新。継続改善できる運用を含めて本番へ。
Products / Social Experiments
受託だけでなく、自社サービスと社会実験で “AIの社会実装” を継続的に検証します。
小規模・自動運用可能なサービス検証を通して、AIの社会実装とフレームワークを磨きます。
RAG、文書処理、評価設計、運用設計。現場に効く構成をテンプレート化して提供します。
最短で、次の一手を明確にします
「RAGの精度」「文書分類」「PoC→本番化」など、 一方的な提案ではなく、 現状とゴールを共有しながら現実的な選択肢を提示します。