Feyn
Spring 2025活動中自社データでトレーニングするカスタムモデル
- サマリー
- 自社データを使う企業向けに、業務特化型のcustom modelを構築・提供する
- 課題
- 既存モデルでは製品固有の動作や、失敗コストの高い稀なケースに対応しにくい
- 解決策
- 現行業務と品質基準を確認し、自社データでモデルを訓練して運用中の新規ケースで継続改善する
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA
- チーム規模
- 3 人
事業内容
Feynは、手元のデータからカスタムモデルを構築するエンドツーエンドのサービス。プロダクトが実際にどのように機能するかを学習し、間違えると大きなコストにつながる稀なケースにも対応し、稼働時間が長くなるほど精度を高めていく。 まず、現在の構成を確認し、ワークフローにおける品質の定義をすり合わせる。そのうえで、データを使ってモデルをトレーニングする。リリース後は、新たなケースをトレーニングに反映し、モデルを継続的に改善していく。 その結果、より高速に動作し、使うほど改善され、所有権も自社に帰属するモデルを実現する。