「学習はできた、でも現場で動かない」を最後まで解決

YOLO・異常検知モデルを量子化／TensorRTコンパイル／ONNX変換で最適化。Jetson実機で目標FPS・レイテンシ・消費電力を達成した状態でお渡しします。最適化チームの内製は不要。調達先を切り替えるだけでエッジ化のボトルネックを解消します。

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こんなお悩みありませんか？

  • ✗クラウドで学習させたYOLO/異常検知モデルが、現場のJetson・組込GPUでは数FPSしか出ずリアルタイム制御に使えない
  • ✗TensorRT量子化・ONNX変換・レイヤー融合の専門知が社内になく、最適化の試行錯誤に開発リソースを取られる
  • ✗INT8量子化でどこまで精度が落ちるのか判断できず、許容劣化のラインが引けない
  • ✗Orin Nano / NX / AGX のどれを選べばよいか、熱・電力制約を含めたハード選定の根拠がない
  • ✗クラウド推論ではレイテンシ・通信費・データ持ち出しNGで現場運用できず、エッジ化を迫られている

モデルを送るだけ。現場で動く状態にして納品します

お客様の作業は学習済みモデルと目標性能（FPS・レイテンシ・電力）をお送りいただくだけ。量子化・コンパイル・実機チューニングはすべて当方で実施し、Before/Afterベンチマークを添えてデプロイ済みの成果物をお渡しします。お客様は最適化ツールを覚える必要も、操作する必要もありません。

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    依頼・ヒアリング

    学習済みモデル（PyTorch/ONNX）・対象ハード・目標FPS/レイテンシ・許容精度劣化をお聞きし、最適化方針と見積をご提示します。

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    AI最適化処理

    ONNX変換 → TensorRT FP16/INT8量子化 → レイヤー融合・キャリブレーションを実施。Jetson実機でFPS・レイテンシ・消費電力・mAPを計測します。

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    実機検証・デプロイ

    目標性能を満たすまで実機でチューニング。Dockerコンテナ等で現場にデプロイし、再現可能な状態に整えます。

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    成果物納品

    最適化済みモデル・推論コード・Before/Afterベンチマーク表を納品。希望に応じて月額運用保守で性能維持・モデル更新に対応します。

既存サービスとの違い

機能yoritech他社
「モデルが現場で動かない」ボトルネック専門✓一般的なCV受託は『モデルを作る』までが範囲で、実機デプロイ性能は対象外なことが多い
目標FPS・レイテンシ達成を成果物として納品✓最適化SaaS/ツールは環境構築と試行錯誤が顧客側に残る（OctoMLは汎用最適化SaaSから撤退）
ハード選定・熱/電力制約・許容精度劣化まで人が判断✓自動最適化ツールは数値変換は行うが、現場制約を踏まえた判断は提供しない
内製チーム不要・調達先の切替だけで導入✓内製化前提のツール導入は採用・教育コストが発生する

料金プラン

単発最適化（1機種）

¥300,000〜/件

  • ✓1モデル×1ハードの最適化・実機デプロイ
  • ✓ONNX変換／TensorRT FP16・INT8量子化
  • ✓Before/Afterベンチマーク表納品
  • ✓目標FPS・レイテンシ達成を成果物として保証
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おすすめ

複数機種・高難度最適化

¥800,000〜1,500,000/件

  • ✓複数モデル/複数ハード・厳しい電力/熱制約への対応
  • ✓ハード選定コンサル込み
  • ✓INT8キャリブレーション設計・精度劣化最小化
  • ✓現場デプロイ（Docker等）まで一気通貫
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月額運用保守

¥100,000〜200,000/月

  • ✓性能監視・モデル更新時の再最適化
  • ✓新ハード移行サポート
  • ✓月1回の性能レポート納品
  • ✓優先対応
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よくある質問

Q. 学習済みモデルがなくても依頼できますか？
本サービスは『学習済みモデルを現場で動かす』最適化・実装に特化しています。モデルの学習自体が必要な場合は、最適化を前提とした設計助言を含めてご相談ください。
Q. 対応しているハードウェアは？
Jetson Orin Nano / Orin NX / AGX Orin などNVIDIA Jetsonシリーズを中心に、組込GPU環境に対応します。対象ハードが決まっていない場合は選定からご支援します。
Q. 量子化で精度はどのくらい落ちますか？
モデルとデータに依存しますが、INT8キャリブレーションを適切に設計することで実用上の劣化を最小化します。許容できるmAP劣化ラインを事前にすり合わせ、達成状況をベンチマークで明示します。
Q. どんな成果物が納品されますか？
最適化済みモデル（TensorRTエンジン/ONNX）、推論コード、Before/Afterのベンチマーク表（FPS・レイテンシ・消費電力・mAP）をお渡しします。希望に応じてDocker等でデプロイ済みの状態で納品します。
Q. 納期の目安は？
単発1機種で2〜4週間が目安です。モデルの複雑さ・目標性能・ハード制約により変動するため、ヒアリング後に確定見積とスケジュールをご提示します。
Q. 現物のハードを送る必要はありますか？
原則リモートで完結します。当方の実機で最適化・検証を行い、成果物をお渡しします。特殊なカスタムボードの場合のみ実機お預かりをご相談します。
Q. クラウド推論のままではダメなのでしょうか？
レイテンシ・通信費・データ持ち出し制約・オフライン要件のいずれかが課題なら、エッジ化が有効です。判断基準のご相談だけでも承ります。

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