表現インフラを、 貴社のスタックに。
エンタープライズエンジニアリングチームと協力して、最初の概念実証から本番の表現インフラ稼働まで、STADLEの導入をスコーピング・パイロット・スケールします。
最初の会話から 本番稼働まで
既存のデータソース・エンティティタイプ・AIユースケースをSTADLEのデプロイメントアーキテクチャにマッピングします。追加コンサルティングの提案ではなく、具体的な設計図をお持ち帰りいただけます。
期間
1〜2週間
成果物
→ 表現アーキテクチャ設計書
保留データを用いて一つのエンティティタイプにSTADLEを展開します。本番コミット前に表現アプローチがパフォーマンスを向上させることを検証します。
期間
4〜8週間
成果物
→ 保留データによるパフォーマンス検証
単一の本番ユースケースに展開し、新しいシグナルと表現レイヤーの間のフィードバックループを確立します。
期間
導入規模に応じてスコーピング
成果物
→ 単一ユースケースの本番デプロイ
追加のエンティティタイプとデータソースに表現レイヤーを拡張し、本番で学習したことを一般化します。
期間
継続的
成果物
→ スケールされた表現インフラ
STADLEで企業が実現すること
顧客理解
定期的なバッチプロファイルを、各顧客の継続的に更新される表現に置き換えます。人間向けレポートではなく、AI推論に即対応できる状態で。
ドライバーインテリジェンス
車両・環境・時間をまたいで各ドライバーの適応的な表現を維持します。走行履歴・位置・行動シグナルを統合します。
エンタープライズパーソナライゼーション
次のデータ更新サイクルを待つことなく、ゼロから再学習することなく、ユーザー行動の変化に継続的に適応するAIシステムを実現します。
マルチエージェントインテリジェンス
AIエージェントのための共有表現レイヤーを提供します。セッションとシステムをまたいで蓄積される永続的かつプライベートなユーザー理解。
導入モデル
無償
エンティティタイプ・データソース・AIユースケースをSTADLEのデプロイメントアーキテクチャにマッピングする集中的なエンゲージメントです。
アーキテクチャレビューを依頼する →まずは アーキテクチャレビューから
コミットメント不要。1〜2週間でユースケースをSTADLEのデプロイメントにマッピングします。