Adaptiv.meとは？
教育テクノロジー分野向けに、学習者モデリング、スマート評価、AIによる動画生成機能を統合した適応型学習OSを構築し、大学におけるマルチテナント環境に対応
文化テクノロジー分野向けに、文化グラフや没入型デジタル知識プラットフォームを構築。たとえばProject Bhaskarプロジェクトでは、歴史研究とAIを活用してインド独立運動の無名の英雄たちの物語を再構築しています。
フィンテック分野向けに、規制要件に準拠したAI意思決定支援ツールを開発し、独自データ、小型言語モデル、説明可能性コンポーネントを統合して、運用チームによるリアルタイムのリスク管理と意思決定をサポートします。
主な機能
エンドツーエンドのAIプロダクトサービスを提供：AIUX設計、小型言語モデルのトレーニング、AIビデオシステムの開発、および全周期にわたる運用保守を網羅
パリ、バンガロール、アジュメール、グルノーブルなど、複数地域にまたがるスタジオネットワークを構築し、分散型の協働と「太陽を追う」研究開発プロセスを支援
用途と対象者
教育テクノロジー、文化テクノロジー、フィンテック分野向けのチームとして、AIプロダクト設計からモデル開発、エンジニアリング実装に至るまで、ワンストップのサービスを提供
- エドテック分野向けに、学習者モデル、インテリジェント評価、AIによる動画生成機能を統合した適応型学習オペレーティングシステムを構築し、大学などのマルチテナント環境に対応します。
- カルチャーテック分野向けに、文化インテリジェンスAIシステムを開発します。たとえば、Project Bhaskarプロジェクトでは、インドの文化的文脈と人工知能を融合させたデジタル知識プラットフォームを実現しています。
- フィンテック分野向けに、高い信頼性を備えた意思決定支援ツールを構築します。例えば、独自データ、小型言語モデル（SLM）、説明可能性コンポーネントを組み合わせた運用レベルのAIアシスタントです。
顧客の業務シナリオ要件、業界固有のデータ資産、コンプライアンスやリスクに関する要求事項、文化的・教育的な文脈上の制約などを考慮
文脈認識型のAI製品群を展開しており、適応型学習システム、文化インテリジェンスプラットフォーム、説明可能な金融意思決定アシスタントなど、多市場への展開とオープンソースモデル資産の再利用をサポート
使い方
- 01
製品の目標と実現可能性を明確にするため、デザインスプリント（Build Sprint）を開始します。
- 02
発見調査、体験戦略、モデル実験、エンジニアリング実装、ライフサイクル運用までを網羅する、クロスファンクショナルな開発チームを編成します。
- 03
文化・教育・金融といった各垂直領域におけるコンテキストモデリングと小規模モデルのカスタマイズトレーニングを実施します。
- 04
最小限の実用的製品（MVP）を提供し、本番稼働に十分な準備が整い、洗練されたインタラクションとコンテキスト認識能力を備えていることを確認します。
公式サイトと情報源
情報更新日 2026-10-27
