イメージで言うとプログラム上のライブラリ(箱)のようなものです。
何かのインプットに対して情報を分析し、AIモデルが何らかのアウトプットを出す、といったイメージになります。
AIモデルそのものはデータではありません。

弊社で研究してきた過去の経験から明確なKPIの設定・導入のイメージが付く研究のみ、以下の方法にて絞らせて頂いております。
<3つの導入パターン >
1. 簡易検品装置での導入 ※製造業などハードウェアへの実装が必要な場合
2. 単体アプリでの導入※PCやWeb単体で動作可能なアプリ、外部とのデータ連携がなく単独で動作するPCまたはWeb用のアプリケーション
3. AIモデル単体で提供※AI学習済みモデルと簡易的なデモとレポートのみの提供、 お客様側でモデルの組み込みを実施

AIモデルとAPI(Pythonで作成)をセットにしたDocker形式で提供します。
https://drive.google.com/file/d/1kx2-d_FfHZX6LJwKv32QISG99QEWWMZn/view?usp=sharing

弊社では過去、様々な業界の課題解決に携わってきました。

製造業：工場機器の予知保全、画像検知による不良品判別
リテール：出品掲載情報の最適化、画像解析による自然言語処理(NLP)
不動産：反響予測、統計を用いたデータ分析
化粧品：AR(髪色変更アプリを実装)
会計：勘定科目自動仕分け
調査：アンケート分析
ゲーム：VR
ソフトウェア：不適切画像検出
ヘルスケア：統計を用いたデータ分析

などがあります。

AI導入に必要なPoC・効果を検証までを無料でサポートします。
・データサイエンティストによる要求のヒアリングと分析
・全てオープンソースライブラリを利用した実証環境
・要望毎の適切なアルゴリズムの選定によるデータ分析
・機械学習
・効果検証用のデモ(Webやアプリ)やレポートの作成

AIモデルについては、月額でも一括でも同じとなり、AIモデル自体の著作権は弊社に帰属し、
お客様にはその利用権をご提供する契約形態となります。
一方、ラボ型開発を使って開発した部分のソフトウェアについては、その著作権はお客様に帰属します。