予測モデルの種類
地理空間データを活用した3つの予測領域
地価・賃料予測
位置情報・周辺施設・交通アクセスなどの空間特徴量から地価・賃料を予測。不動産査定の効率化に。
商圏需要予測
人口動態・POIデータ・交通量から出店候補地の需要を予測。データに基づく出店判断を支援。
災害リスク評価
ハザードマップ・建物特性・地形データからリスクを定量スコアリング。BCP策定の基礎データに。
2つのプラン
データ規模に応じてGPU環境を選べます
ローカルGPU自社GPU（A6000）
GISデータ×AI予測モデル開発
¥150,000〜3〜6週間
地理空間データと機械学習を組み合わせ、地価予測・需要予測・リスク評価モデルを構築します。
- 地価・賃料の予測モデル（不動産×位置情報）
- 商圏需要予測（人口動態×POIデータ）
- 災害リスクスコアリング（ハザード×建物特性）
- GISデータの特徴量エンジニアリング
- 予測結果の地図可視化ダッシュボード付き
クラウドGPUA100/H100クラウドGPU
大規模空間データAI学習
¥300,000〜1〜2ヶ月
全国規模の衛星画像解析・大量データ学習など、クラウドGPUで高精度モデルを構築します。
- A100/H100クラウドGPUによる大規模学習
- 全国規模の衛星画像・点群データの解析
- 70B+パラメータの大規模モデルのファインチューニング
- マルチGPU分散学習による高速化
- 学習済みモデルの軽量化・エッジ展開サポート