Solutions
Recursiveは、複雑な問題に対するシンプルなソリューションを開発し、実世界にインパクトを与えることに情熱を注いでいます。
共同研究開発
私たちはいくつもの著名な学会やジャーナルで論文を発表している経験があります。AI技術を使ったデータファーストの研究開発を行うことができます。
Recursiveのソリューション
AI開発
AIを応用したアプリケーションは、従来のソフトウェア開発と比べて全く違うプロセスで開発されます。私たちは、最新の技術を用いて、データ管理からユーザーインターフェースまで一気通貫でAIソリューションを提供します。
AI/SDGsコンサルティング
世界の革新的な企業にAIソリューションを長年提供してきた私たちのチームだからこそ、最新のAI技術を使ってスピードアップできるプロセスを特定し、適用することができます。
新規事業開発
新規事業開発
私たちはAIやSDGsに関連したいくつもの新規事業を立ち上げた経験があります。お客様のビジネスを深く理解しながら、お客様のサステナビリティ目標の達成をサポートします。

私たちのアイディエーション・プロセスは、お客様のビジネスの中核となる活動や競合他社を調査し、AIが最も影響を与えうるポイントを理解することから始まります。私たちは、最新の論文や産業文献を調査し、お客様の組織が直面している問題に最も適した技術を見つけ出します。これらの情報をもとに、デザイン思考の原則を適用して、サステナビリティを最優先にしながら、組織と顧客に利益をもたらすことができる新しいビジネスモデルとソリューションを提案します。
私たちはAIやSDGsに関連したいくつもの新規事業を立ち上げた経験があります。
お客様のビジネスを深く理解しながら、お客様のサステナビリティ目標の達成をサポートします。

私たちのアイディエーション・プロセスは、お客様のビジネスの中核となる活動や競合他社を調査し、AIが最も影響を与えうるポイントを理解することから始まります。私たちは、最新の論文や産業文献を調査し、お客様の組織が直面している問題に最も適した技術を見つけ出します。これらの情報をもとに、デザイン思考の原則を適用して、サステナビリティを最優先にしながら、組織と顧客に利益をもたらすことができる新しいビジネスモデルとソリューションを提案します。

私たちの技術
私たちの技術
画像・映像解析
最新の転移学習技術を用いて、10倍少ないデータ量で最先端の画像分類や物体認識を実現します。また、オンライン学習アルゴリズムを活用することで、モデルのパフォーマンスを継続して向上させることができます。
自然言語処理
構造化されていないドキュメント、レポート、Webページからインサイトを抽出します。当社のモデルは、ユーザーとの対話によって自動的に予測精度を改善することができます。会話型インターフェースにより、データに基づくインサイトへの直感的なアクセスができます。
強化学習
ロボット工学から複雑なプロセスオートメーションまで、強化学習によってAIシステムは不確実な環境下でも最適な学習ができるようになります。強化学習システムは、データの分類にとどまらず、複雑な行動を学習することができます。
システムの最適化
需要予測と自動分散処理は、複数の産業においてエネルギーと資源の効率を向上させるための重要な技術です。時系列予測やグラフベースのトポロジーモデリングなどの最新技術を用いて、過去のデータに基づいた正確な予測モデルを開発することができます。
シミュレーション
AIモデリング技術を用いることで、次世代の技術革新が可能になります。ニューラルネットワークを利用した材料シミュレーションから、新薬開発のためのジェネレーティブモデルまで、複雑なシステムの設計と最適化をサポートします。
自己教師あり学習
多くのアプリケーションでは、データ量が限られているため、AIの導入は難しいと見られています。大量のラベルのないデータでシステムを事前にトレーニングし、ドメインの専門知識を取り入れることができるアルゴリズムと組み合わせることで、中小企業、ヘルスケアアプリケーション、災害対応ツールのためにAIを解放することができます。
画像・映像解析
最新の転移学習技術を用いて、10倍少ないデータ量で最先端の画像分類や物体認識を実現します。また、オンライン学習アルゴリズムを活用することで、モデルのパフォーマンスを継続して向上させることができます。
自然言語処理
構造化されていないドキュメント、レポート、Webページからインサイトを抽出します。当社のモデルは、ユーザーとの対話によって自動的に予測精度を改善することができます。会話型インターフェースにより、データに基づくインサイトへの直感的なアクセスができます。
強化学習
ロボット工学から複雑なプロセスオートメーションまで、強化学習によってAIシステムは不確実な環境下でも最適な学習ができるようになります。強化学習システムは、データの分類にとどまらず、複雑な行動を学習することができます。
システムの最適化
需要予測と自動分散処理は、複数の産業においてエネルギーと資源の効率を向上させるための重要な技術です。時系列予測やグラフベースのトポロジーモデリングなどの最新技術を用いて、過去のデータに基づいた正確な予測モデルを開発することができます。
シミュレーション
AIモデリング技術を用いることで、次世代の技術革新が可能になります。ニューラルネットワークを利用した材料シミュレーションから、新薬開発のためのジェネレーティブモデルまで、複雑なシステムの設計と最適化をサポートします。
自己教師学習
多くのアプリケーションでは、データ量が限られているため、AIの導入は難しいと見られています。大量のラベルのないデータでシステムを事前にトレーニングし、ドメインの専門知識を取り入れることができるアルゴリズムと組み合わせることで、中小企業、ヘルスケアアプリケーション、災害対応ツールのためにAIを解放することができます。
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