支援・採択実績

複雑なデータから展開可能なAIへ、最短で。

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モデルを準備、構築、検証、展開します。

ソリューションを見る

01/圧縮される開発期間

数か月かかっていた展開可能なAIワークフローを、今は数時間で。

75%

展開までの期間を短縮

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。

3

アノテーション処理量

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。

100%

追跡可能なモデル成果物

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。

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。

Qualcomm
JETRO
Beyond Japan
Tohoku University Hospital AI Lab
Infinity Health
Surg Storage
PulSec
Qualcomm
JETRO
Beyond Japan
Tohoku University Hospital AI Lab
Infinity Health
Surg Storage
PulSec

02/規制・品質が求められるAIの現在地

多くのプロジェクトが停滞する場所。

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

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。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

Problem item 1

B·ツール

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

Problem item 2

C·データ

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約64%がデータ作業に費やされる

Problem item 3

生データから本番運用に近いAIまで、一つのワークフローで

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

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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02 構築と検証

インフラを作り直さずに構築・検証

アノテーション、学習、追跡、レビューのために別々のツールをつなぎ合わせるのではなく、一つのワークフローで実験設定から評価まで進められます。

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03 トレーサビリティ付き展開

トレーサビリティを保って展開へ

より明確な記録、再現可能なワークフロー、検証から展開までのプロセス負債削減により、モデルを本番利用に近づけます。

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ユースケース

医療チームがModAsteraを実務でどう使っているか

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。

医療AIアプリケーションの展開ダッシュボード

ユースケース 01

DevOpsに何か月も費やさず、検証済みモデルから本番エンドポイントへ。

ユースケース 01

長い基盤構築なしで医療AIアプリを展開する

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
AI支援診断のモバイルアプリを、従来7か月かかっていたところから30日で公開できました。
医療AI実験を高速に進める学習ワークスペース

ユースケース 02

実験設定、計算資源、追跡を分断せず、一つの作業面で反復する。

ユースケース 02

研究が動いている間にモデル試作を進める

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。
医療データ準備のためのAI支援アノテーション画面

ユースケース 03

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。

ユースケース 03

専門家を手作業に埋もれさせずにラベル付きデータを整える

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、スライド1枚あたりのアノテーション時間を数時間から数分へ短縮しました。
規制審査自動化のワークフローダッシュボード

ユースケース 04

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。

ユースケース 04

規制審査を自動化し、バックログ化する前にさばく

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
数か月分たまっていたバックログを数日で解消し、申請品質の向上と却下の抑制につながりました。

06/パートナーの声

現場から届く声。

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。

PulSec Inc.
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。
SM

Shoji Maruyama

CEO, PulSec Inc.

Surg Storage
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。
AH

Akihiro Hirao

CEO, Surg Storage

Tohoku University Hospital
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。
AP

Assistant Professor

Tohoku University Hospital

Infinity Health Africa
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。
IN

Irene Nwaukwa

CEO, Infinity Health Africa

05/製品

自ら実証するAIインフラ。

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。

あらゆるチーム規模に対応するプラン

医療AI開発のニーズに最適なプランをお選びください

スターター

14日間すべての機能をお試しいただけます。お支払いは不要です。

  • ->無制限のAIアシストでデータセットを管理・アノテーション
  • ->予測モデルを無制限にトレーニング
  • ->ストレージは最大10GB
  • ->APIアクセス付きでモデルをワンクリックデプロイ
  • ->チームで使える共同ワークスペース
  • ->GPUベースのモデル学習
  • ->組織レベルの管理機能

チーム

人気

研究者や小規模チームに最適

  • ->無制限のAIアシストでデータセットを管理・アノテーション
  • ->予測モデルを無制限にトレーニング
  • ->ストレージは最大10GB
  • ->APIアクセス付きでモデルをワンクリックデプロイ
  • ->チームで使える共同ワークスペース
  • ->GPUベースのモデル学習
  • ->組織レベルの管理機能

エンタープライズ

大規模展開向け

  • ->カスタムセットアップ
  • ->すべて無制限
  • ->専用サポート
  • ->カスタム統合
  • ->SLA保証

08/相談する

AIワークフローのどこで時間を失っているか確認しませんか

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。

データから展開可能なAIモデルへ、より速く | ModAstera