データを、本当の
経営判断に変える。
ML 実装 / 業務自動化 / データ分析基盤 / 生成 AI 業務組み込み。米国 UC Berkeley での研究背景を持つ代表のもと、Engineer × Data Scientist × Computer Scientist チームで本格 DX を伴走。
初期投資ゼロで
スタートできます。
AI 開発専業会社は PoC で数百万、本開発で数千万のレンジ。中小企業には心理的・予算的ハードルが高い領域です。
Nortiq Labs は Web 制作 30 万円〜という低い入口から始められます。AIチャットボット導入 → DX/ML と段階展開し、検証しながら投資配分を決められるのが本質的な強みです。
技術領域、明示します。
守秘範囲では具体名を出せないものもありますが、対応技術の解像度を明示することで「ChatGPT を使ってるだけ」の会社と差別化します。
検証して、判断して、進める。
一括契約ではなく、フェーズごとに検証して GO/NO-GO 判断ができる構造にしています。
Hearing
課題の言語化、データの棚卸し、対象業務の特定。
PoC
技術検証、フィージビリティ確認。終了時に GO/NO-GO 判断。
Implementation
本実装。アジャイル開発でマイルストーンごとにリリース。
Operation
運用・監視・改善。MLOps による継続的な性能向上。
初期投資ゼロ で Web/Chatbot から開始し、リソースが整ってから PoC へ。この段階性が、Nortiq Labs の最大の強みです。
技術背景を、隠しません。
米国 UC Berkeley での研究背景を持つ代表のもとに集まった技術チーム。Engineer / Data Scientist / Computer Scientist の三職能が連携します。
Founder · 代表
Renta Oshima
米国 UC Berkeley で AI 研究。日本の中小企業向け DX 支援を起業。
Data Scientist
D.S.
AI のコア部分を担う。統計モデリング・ML 実装のエキスパート。
CTO · Computer Scientist
C.S.
計算理論・分散システム。VetoNet とテニス分析 SaaS の開発主担当 兼 CTO。
個別見積、ただし透明に。
プロジェクトの内容によりレンジが広いため、目安として記載します。
技術検証フェーズ
- 要件定義
- データ前処理
- プロトタイプ実装
- フィージビリティレポート
- GO/NO-GO 判断
本実装フェーズ
- 本番品質の実装
- MLOps 構築
- 監視・アラート設定
- ドキュメント整備
- 社内研修
- 3ヶ月の運用支援
継続運用
- モデルの監視・再学習
- 週次レポート
- 改善施策の実装
- 緊急対応
まずは初回ヒアリング (無料) から。
営業日 24時間以内に担当者よりご返信します。