未整理のデータを、展開できるAIへ。

データの収集、ラベリング、学習、検証、展開までを一つのワークフローで。最初のファイルから本番エンドポイントまで、すべての工程を記録します。

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支援・採択実績

AI開発に欠けていたレイヤー。

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

DICOM検査
検査画像
センサーストリーム
レビュー記録
既存ラベル

レビュー、再現、出荷ができるモデルパッケージ

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。

モデルカード
監査ログ
エンドポイント文脈

モデルのデモだけでは足りないチームのために

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。

多くのプロジェクトが停滞する場所。

ヘルスケアや製造の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。

高コストと長いタイムラインが前提になる
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。チームは、既存モデルの改善ではなく、パイプラインの作り直しに時間を取られています。
プロジェクトで見てきたこと: 最初のモデルが出るまでに数か月の個別開発
ドメイン専門家には複雑すぎるツール
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ツールキットをプラットフォーム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
データ準備がボトルネックになる
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大半がデータ作業に費やされる

準備から展開まで、一つの流れで。

AI提供に必要な工程を一つにまとめ、分断されたツール、引き継ぎ、社内での作り直しによるロスを減らします。

データ準備とラベリングを高速化

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。

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ヘルスケアのために設計し、製造業にも対応。

ヘルスケアと製造業では、扱うデータ、レビュー担当者、展開のルールが異なります。ModAstera は、どちらもデータ準備から本番まで追跡可能な一つのワークフローで支えます。

A radiographer positions a patient in an MRI scanner

ヘルスケア向け

医療AIを、アノテーションと検証から展開準備へ進めます。来歴、専門家レビュー、審査担当者が求める証跡を明確に残せます。

臨床データ、支援付きアノテーション、モデル検証、記録の残る引き渡しを一つの流れに。

ヘルスケア向けを見る

Technicians inspect optoelectronic parts under bench lamps on a production line

製造業向け

検査、センサー、業務データを、品質、信頼性、本番規模の改善に使える展開可能なAIワークフローへつなげます。

欠陥検査、工程信号、信頼性分析、再現可能な展開記録を一つの流れに。

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ヘルスケアチームの活用事例

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。

長い基盤構築なしで医療AIアプリを展開する

医療AIアプリケーションの展開ダッシュボード — 別途のDevOpsプロジェクトなしで、検証済みモデルから本番エンドポイントへ。

ボトルネック: モデル検証が終わっても、インフラ整備やセキュリティ審査、API提供に時間がかかり、実運用まで数か月待たされることがあります。
変わったこと: ModAsteraは検証、環境管理、デプロイを一つの流れにまとめ、基盤を作り直さずに承認済みモデルをセキュアなエンドポイントへつなげます。
成果: スクリーニング用モバイルアプリを、別途の基盤構築なしで利用者に届けました。

研究が動いている間にモデル試作を進める

医療AI実験を高速に進める学習ワークスペース — 実験設定、計算資源、追跡を分断せず、一つのワークスペースで反復する。

ボトルネック: 研究チームは、本格的な仮説検証に入る前に、パイプライン構築や実験管理、計算資源の手配で助成期間を消耗しがちです。
変わったこと: MAEAなら、実験定義、バージョン比較、計算資源の管理を一か所で進められるため、研究の勢いを止めずにモデル探索を続けられます。
成果: 日本の大学チームは、MRIによる脳年齢推定プロトタイプを90日から1週間未満へ短縮しました。

専門家の負担を減らしてラベル付けを進める

医療データ準備のためのAI支援アノテーション画面 — すべてを最初から手で付けるのではなく、下書きを専門家が確認する流れへ。

ボトルネック: 高品質なラベル作成は、医療AI開発で最も大きな遅延要因であり、専門家が全件を手作業で注釈すると負荷が一気に高まります。
変わったこと: AIによるプレラベリング、レビュー工程、編集履歴の記録によって、専門家は単純作業ではなく修正や難しいケースに集中できます。
成果: ある手術データ会社では、専門家がすべてのスライドを一からアノテーションする代わりに、AIが下書きしたラベルを確認しています。

規制関連書類を、滞留する前にスクリーニングする

規制審査自動化のワークフローダッシュボード — 書類の優先順位付けと不足検知を、手作業のキューが膨らむ前に行う。

ボトルネック: 規制審査の現場では、書類の滞留、反復的な確認作業、レビュー品質のばらつきが重なりやすくなります。
変わったこと: ワークフロー自動化により、受領書類を先にスクリーニングし、不足やリスクを早い段階で示して、担当者がより一貫した起点から審査できます。
成果: 審査担当者は、未処理の書類の山ではなく、不足箇所が示されたスクリーニング済みの書類から作業を始められます。

現場から届く声。

ヘルスケア、研究、規制対応のチームが語る、ModAstera との取り組み。

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。

Shoji MaruyamaCEO, 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。

Akihiro HiraoCEO, 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。

助教東北大学病院

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。

Irene NwaukwaCEO, Infinity Health Africa