自己紹介
家電・車載LLM開発に。AIの暴走を防ぎ「配慮」を実装するRAG/学習データ設計
【センサー検知に基づく「状況判断」と「配慮」を実装するロジックデータ設計】
はじめまして。
センサー検知データと連携する「状況認識・行動判断ロジック」の設計・データセット制作を行っております。すでに日本人がもつ空気を読む文化や配慮、おもてなしと言ったAIがまだ手に届かない領域のデータを独自の定義で10000件作りました。10000件はAIがデータとして読み込むには十分過ぎる数です、このデータは様々な状況でカテゴライズされているので特定の製品や場面でお求めの場合でも十分に使用できます。
対話テキストに限らず、カメラや各種センサーが検知した情報から「文脈」を読み解き、日本的な「配慮（おもてなし）」や「安全性」に基づいた最適なシステム挙動を定義します。
■ 提供できる価値
センサーが検知した物理的な情報（人感、画像、位置、バイタル等）に対し、単なる数値処理を超えた「人間らしい解釈」と「リスク判断」を付与します。
「検知 → 状況理解（Context） → リスク判定 → 最適な制御・挙動（Action）」という一連のロジックを構造化データ（JSON/CSV）として提供可能です。
■ 得意分野・活用シーン（例）
1. スマートホーム・IoT家電
- カメラ/人感センサー検知に基づく、ユーザーの状態（多忙、リラックス等）の推定
- 状況に合わせた「気が利く」自動制御や通知タイミングの最適化データ
2. モビリティ・自動運転（AD/ADAS）
- 車内外のセンサー情報から、同乗者の不安や周囲の「空気（潜在リスク）」を読み取るロジック
- ドライバーに介入しすぎない絶妙な運転支援・警告判断
3. サービスロボット・見守りシステム
- 画像認識と連動した「遠慮」「察する」動作のアルゴリズム設計
- 異常検知時の、誤報リスクを考慮した段階的な対応フロー（レイヤー設計）
■ 実績・スキル
- センサーフュージョン領域における「意味づけ（Semantics）」データの構築
- 日本独自のハイコンテクストな判断基準の論理モデル化
- 海外APIプラットフォームでのロジックデータ公開実績
■ お約束
未発表製品や独自センサー技術に関わるデータを扱うため、NDA（秘密保持契約）の締結を遵守いたします。
「センサーの数値データを、ユーザー体験（UX）を向上させたいとお考えの企業様、ぜひご相談ください。
- 稼働時間の目安
- 対応可能です
- 得意なカテゴリ
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AIチャットボット開発機械学習・ディープラーニングデータベース設計・構築その他 (システム開発)
- 得意な業種
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IT・通信・インターネット自動車・バイクメーカー工業・製造介護・福祉
- 得意なスキル
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AIチューニング 1年AI言語分析 1年AI開発 1年ChatGPT 1年GPT-4 1年Python 1年
- 登録日
- 2026年1月8日
- メッセージ返信率
- ---%
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