90日 → 1週
研究プロトタイプ
脳年齢モデルの構築準備を四半期単位から週単位の改善サイクルへ短縮。
データ収集、準備、構築、検証、展開まで、分断を減らし、本番運用までの完全なトレーサビリティを保ちながら、最先端のAIモデルをより速く進めます。
01/圧縮される開発期間
データ取り込みから検証済みモデルの引き渡し、本番運用に近いパッケージ化までを短縮します。
支援付きラベリング、レビュー、ドリフト検知、監査に耐える来歴管理で作業を前に進めます。
規制が求められるヘルスケアと製造業の品質要件に沿った成果物を標準で整えます。
ワークフロー圧縮
ModAstera は、AI提供で最も複雑な中間工程を一つの追跡可能なシステムに変えます。データ、ラベル、学習実行、検証証跡、展開記録が分断されずにつながります。
入力されるシグナル
展開パケット
引き渡しのたびに、分断されたファイル群ではなく、来歴、証跡、展開コンテキストが一緒に残ります。
証跡レジャー
Lineage / evidence / deployment
90日 → 1週
脳年齢モデルの構築準備を四半期単位から週単位の改善サイクルへ短縮。
数時間 → 数分
専門家はゼロから描くのではなく、AI支援ドラフトを確認・修正します。
数か月 → 数日
文書トリアージと自動化により、滞留が遅延になる前に不足点を可視化します。
ModAstera は、データ品質、開発スピード、トレーサビリティ、展開準備が重要な現場環境のチーム向けに設計されています。












02/規制・品質が求められるAIの現在地
規制や品質要件があるAIは、モデリングだけで失敗することは多くありません。失速するのは、データ準備、検証の摩擦、そしてヘルスケアや製造の専門家が扱いにくいツールです。ModAstera はこの3つの失敗要因を中心にパイプラインを組み直しました。
A·コスト
個別パイプライン、手作業の検証、数か月単位の構築サイクルは、資金、臨床価値、製造現場の改善スピードを削ります。多くのチームは、本来なら5つ改善できる時間で1つのワークフローしか出せません。
業界のベースライン
1プロジェクトあたり10万ドル超 · 中央値で6か月の遅延
B·ツール
臨床家、研究者、品質エンジニア、現場チームが、スキャンのラベル付け、欠陥検査、センサーデータ検証のために Kubernetes を扱う必要はありません。MLツールキットを平台化しただけの仕組みは、専門家の承認を遅らせます。
観測されるパターン
分断されたスタック、遅れるドメイン専門家の承認
C·データ
不十分なラベル、一貫しないセグメンテーション、検査データの欠落、監査証跡の不足は、モデルを展開しにくくし、認証も難しくします。モデルの品質はデータの下流にあります。
時間が使われる場所
プロジェクト時間の約64%がデータ作業に費やされる
AI提供に必要な重要工程を一つの作業面にまとめ、分断されたツール、ハンドオフ、社内での作り直しによるロスを減らします。
01 データのラベル付けと準備
支援付きラベリング、レビュー、構造化メタデータ、追跡可能な来歴により、生データを学習に使える資産へ変換します。
04/ソリューション
ヘルスケアと製造業では、扱うデータ、レビュー担当者、展開条件が異なります。ModAstera は、どちらの道筋もデータ準備から本番準備まで追跡可能な一つのワークフローで支えます。
ユースケース
各ストーリーで、現場のボトルネック、ワークフローの変化、そして得られた成果を示します。

ユースケース 01
ユースケース 01

ユースケース 02
ユースケース 02

ユースケース 03
ユースケース 03

ユースケース 04
ユースケース 04
06/パートナーの声
ヘルスケア、製造、研究、規制対応のチームが、想定以上のスピードでAIワークフローを前に進めるために ModAstera を活用しています。
ModAsteraのサポートにより、中医学の医師から舌診断を学習し、舌画像から特徴を分類するモデルを訓練することができました。ModAsteraのMAEAを活用することで、コードを書くことなくAIモデルを構築できます。限られたリソースで運営している私たちのようなスタートアップにとって、これは開発コストを削減し、AI開発を加速することを可能にする、特に魅力的なソリューションです。
CEO, PulSec Inc.
ModAsteraは、今日のヘルスケアにおける最も重要な課題の一つ、医療AIを真にアクセス可能でスケーラブルにすることに取り組んでいます。彼らのアプローチは先見性があるだけでなく、実用的な実行にも基づいています。医療データ会社として、Surg storage Co.,Ltd.はこのような先進的なイノベーターを支援することを誇りに思います。ModAsteraが医療AIの未来を形作り続ける中で、彼らの旅に貢献することを楽しみにしています。
CEO, Surg Storage
医用画像表現型から老化や生活習慣病・心血管疾患を予測する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルの開発について、ModAsteraのチームと協力しました。ModAsteraの作業は迅速で、高い予測性を持つCNNモデルを提供してくれました。私たちのプロジェクトに対するModAsteraの素晴らしいサポートと貢献に心から感謝しています。
Tohoku University Hospital
ModAsteraのAI技術は、私たちのドメイン専門性を活かし、アフリカおよびその先の製薬業界向けに、堅牢なAI搭載の規制コンプライアンス製品であるDocument Compliance Engine(DCE)を構築する助けになりました。DCEの機能により、品質を損なうことなく申請をより効率的に審査したい規制当局との長期的なパートナーシップにもつながっています。ModAsteraの技術がなければ、この製品の開発には大幅に長い時間がかかっていたはずです。提供された洞察の質は、製品アーキテクチャ、ユーザー体験、全体的な設計戦略を磨き込む上で役立ちました。私たちは、事業が拡大し規制ニーズが進化する中で、これを長期的なパートナーシップと考えています。
CEO, Infinity Health Africa
05/製品
MAEA は私たちが提供するプラットフォームです。Hebra はその上に構築した専門製品の一つであり、同じワークフローが実際のドメインサービスを出荷できること、そして医療AIと製造AIの両方を支えられることを示しています。
•MAEA · プラットフォーム
高い信頼性が求められるAIのためのエンドツーエンド開発・MLOps。アノテーション、学習、評価、ガバナンス、展開を一つの作業面にまとめます。
•Hebra · 専門製品
Hebra は、独立した専門医療プラクティスが、患者の関心を構造化された相談準備済みのケースへ変換できるよう支援します。ブランド化された入口、より強い問診、専門診療向けのワークフローを備えています。
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07/最近の投稿
医療・ヘルステックAI技術の最新動向、業界洞察、当社の更新情報をお届けします。
乱雑な業務データを稼働するインテリジェンスシステムへ変える専門チームのために、AI ROIを導入前、導入中、導入後に測る実践的な考え方です。
ばらばらの業務、臨床、製造、研究、サービスデータを、実際の意思決定を支えるインテリジェンスシステムに変えるための実践的な枠組みです。
Automated MLは外観検査の実験を速められますが、実運用できる工場AIには画像取得、ラベル、検証、業務統合、監視が欠かせません。
08/相談する
データから展開可能なAIモデルまでの道のりを、ModAstera がどのように短縮できるかライブでご案内します。