自社工程に合う予測が必要なら。

顧客や研究パートナーがモデルを持つ場合はNAZAREへの連携から検討。新規モデルが必要なら品質予測・異常検知・条件推薦などの課題と検証データを定め、選択型の別開発として進めます。基盤供給・モデル開発・システム連携・運用支援を分けて範囲を合意します。

中心は製造AIのデータ基盤です。NAZAREがデータとモデル運用、NAVISが知識とツールを担当し、特化ML開発は個別相談で提供します。

既存モデルやパートナーモデルの連携・配信も検討できます。

1. 予測対象と業務判断が明確か。
2. 正常・異常・品質判定を検証できるか。
3. 結果に対する対応があるか。
4. 時間・品目差を含め評価できるか。

ラベルや異常例が不足する場合は準備・探索から始めます。

入力・特徴・学習評価分離・版・遅延・結果保存を確認します。運用で変化や誤検知を収集し、精度に加え対応可能性を再評価します。

データ準備、モデル・コード、評価、配備、引継ぎ、保守を分け、権利・所有・再学習を契約で定めます。適用例は性能保証ではありません。