トレーニング・コンサルティング
アカデミックラボからエンタープライズR&Dユニット、スタートアップまで、チームのレベルと目標に合わせた3つのトレーニング・コンサルティングトラックを提供しています。オンラインまたは対面で対応。
生成AI統合
プロンプトエンジニアリングの基礎から、小規模言語モデル（SLM）のファインチューニング、ドキュメントに対するRAGパイプラインの構築まで。深さとツールは対象者に完全に依存します：幹部には戦略的概要、エンジニアにはモデル展開の実践、研究チームには専門パイプラインの構築を。CoGenAIプラットフォームは、独自の安全でカスタマイズされたAI環境を求めるラボや企業のリファレンス実装として機能します。
- プロンプトエンジニアリングの基礎
- SLMのファインチューニングと展開
- ドキュメントに対するRAGパイプラインの構築
- モデル出力の評価とランク付け
- 意思決定者のための戦略的概要
- エンジニアリングチームのための実践的展開
信号処理とウェアラブルシステム
研究方法論とエンジニアリング実行の橋渡しをします。実践的な技術スタックに加えて、調査可能なR&D質問の定式化、厳密な実験設計、文献ベースのギャップ分析、仮説駆動型開発サイクルの構築方法をチームに教えます。研究質問の定式化とセンサー選択から、組み込みファームウェア、DSPパイプライン、検証プロトコルまでの全チェーンをカバー。コンセプトからプロトタイプへの移行を目指す研究ラボ、および社内の生体信号R&D専門知識を強化する必要がある業界チーム向け。ライブデモンストレーションとチームの現在の問題への直接作業を含みます。
- R&D質問の定式化と仮説駆動型開発
- 文献ギャップ分析と最新技術の位置付け
- 実験設計、データ収集プロトコル、バイアス制御
- センサー選択と信号取得
- DSPパイプライン：フィルタリング、特徴抽出
- アルゴリズム設計とベンチマーキング
- 組み込みファームウェアとエッジ展開
- 検証プロトコルとドキュメンテーション
- ライブデモンストレーションとチーム問題解決
AIツールとワークフロー統合
スタートアップ、企業、研究ラボがAIツールを単なる実験ではなく、日々のワークフローに意味のある形で統合するための実践的コンサルティング。ノイズを排除し、具体的ですぐに適用可能な例を用いて、各状況に適したツールの採用を支援します。AI支援コーディング（バイブコーディング）、自動ドキュメント作成、文献統合、会議要約、メール作成、データ分析コパイロット、ノーコード/ローコードAIプラットフォームによるカスタム内部ツールが含まれます。目標は誇大広告ではなく生産性です。
- AI支援コーディング：バイブコーディング、Copilot、Cursor、Claude Code
- 自動文献レビューと研究統合
- 会議要約とナレッジベース構築
- ノーコード/ローコードプラットフォームによるカスタム内部AIツール
- データ分析コパイロット：データへの自然言語クエリ
- ワークフロー監査：AIが実際に時間を節約する場所とオーバーヘッドを追加する場所を特定