APTOのAI Solutions

の料金・機能・導入事例

APTOのAI Solutionsでは、AIシステムの開発に必要な工程をデータ収集・アノテーションからモデル設計・システム構築・導入まで一括して受託できる体制が整えられています。企業がAI活用を推進する際に直面する「データの準備」「モデルの開発」「システムへの組み込み」という各工程を個別の委託先を使い分けることなく進められる点が設計の特徴です。 対応するデータ種別は自然言語・画像・動画・音声にわたっており、複雑なデータ収集・アノテーション要件を持つプロジェクトに対しても専門チームが対応できる設計となっています。汎用のアノテーションサービスでは対応しにくい業務固有のラベル定義や、難易度の高いアノテーション要件が必要なプロジェクトでも、要件定義から参加して最適な対応策を提案できる体制が整えられています。 AI活用の検討初期段階にある組織に向けて、どのような課題にAIを適用すべきか、どのようなデータを準備すべきかの整理から関与できる設計となっており、技術的なロードマップの策定支援も行われています。社内にAI専門人材が不足している環境においても、外部の専門チームとして機能することで、AI活用プロジェクトの推進を支援できます。 ※出典：APTOホームページ（apto.co.jp）（2026年09月21日閲覧）

APTOのAI Solutionsでは、近年需要が高まっているRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築やLLM（大規模言語モデル）のカスタム開発にも対応しています。生成AIを自社の業務システムや社内情報基盤と組み合わせて活用するための技術設計から、実装・検証・本番稼働まで一貫して担えるチーム体制が整えられています。 RAGシステムは、LLMの回答精度を自社固有のナレッジベースや業務データと組み合わせて高める仕組みであり、汎用の生成AIサービスをそのまま導入するだけでは対応しにくい業務特化型の応答精度を実現するために活用されています。設計から実装までの工程を一括して担えることで、開発工程の途中で委託先が変わることによる仕様の齟齬や引き継ぎコストを抑えやすくなります。 LLMのカスタム開発においては、ファインチューニング用のデータ準備とモデル学習の工程を両方担えることが強みで、APTOが提供するAI Datasetsを活用したデータ準備と合わせてモデル改善を一体的に進める体制を構築できることも特徴です。 ※出典：APTOホームページ（apto.co.jp）（2026年09月21日閲覧）

APTOのAI Solutionsは、AI活用を検討している企業が自社だけではリソース不足になりがちな「AIシステム開発の専門性」を外部チームとして補えるサービスです。AIエンジニア・データサイエンティスト・MLエンジニアなどの専門人材を個別に採用・育成するコストをかけることなく、プロジェクト単位で高度な技術力を活用できる設計が魅力です。 APTOのAI Solutionsでは一括受託の体制を採用しています。そのため、データ整備やモデル開発、システム統合、運用保守と工程が多岐にわたるAI開発プロジェクトにおいても、工程間のデータ引き継ぎや要件の一貫性を維持しやすく、複数の外部委託先を使い分けた場合の要件の伝達コストや責任範囲の曖昧さなどの課題を回避できます。 受託開発の過程で積み上げたデータセットやモデルの資産は、開発終了後に顧客側の資産として引き渡す設計が取られており、継続的な改善や別プロジェクトへの転用を見据えたAI開発戦略の立案が可能となっています。 業種・業務特性に合わせたカスタム開発を通じて、導入後の実業務における活用効果を最大化することを目指した開発体制が整えられています。 ※出典：APTOホームページ（apto.co.jp）（2026年09月21日閲覧）