どの企業にも、AI より先に、データがある。取引、業務、現場のやりとり。日々の記録が積み重なって、その企業だけのものになっている。
けれど、そのままでは、AI には届かない。モデルが賢くなっても、データが整っていなければ、何も起きない。
私たちは、そのデータを整える。AI が届く、使える形に。
AI Native な時代のデータ基盤を、データと LLM で。
monetは、導入するだけで社内文脈を学び、あなたの会社の仕事に合わせて動き出します。
高額なAIコンサルや受託開発に依頼する前に、まずmonetをつないでください。要件定義、プロンプト設計、ツール連携から始めなくても、社内文脈を学び、会社専用Agentとして動き出します。
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プロンプト設計や個別実装から始めない。
資料・会話・判断に合わせて動く。
対話と実行結果から、任せられる仕事が増える。
2019 年 から大規模言語モデルに従事。計算機科学・脳科学・数学 の三領域から LLM にアプローチし、Stanford 音声 AI プロジェクト Country Lead、ELYZA Lead LLM Engineer、DeNA Data Engineer を経て Hexis を創業。
福井大学地域創生推進本部 特命助教。専門は 社会情報学・生成 AI・GovAI・行動経済学。Virufy 代表として、音声解析 AI による感染症検知の国際共同研究を主導。
