ディープフェイクとはフェイクの動画や音声をディープラーニング（深層学習）の技術を利用して高精度に作り出す技術の総称です。そういったフェイクメディアに対してディープラーニング技術を用いて自動的にフェイク痕となるような特徴量を抽出し、リアルかフェイクかを判断するのがディープフェイク検知技術です。

ディープラーニングを用いて、 入力データの特徴を捉える技術です。この特徴を基に、新しいデータを生成することも可能です。 生成ディープラーニングの技術は画像や動画、音声といった分野を中心に活用が見られますが、その利用方法次第で データ圧縮、デザイン・芸術、工業製品の異常検知などへの応用も可能です。

時系列データを元に時間的な変化を解析し、将来の値を予測したりデータの中に隠された関係性を取り出す技術です。これまで蓄積した季節性やトレンド、その他の変動要素を含んだ時系列データを活用し分析する事で、将来的な需要の予測や計画策定の参考材料としていただける他、健康状態の異常検知を行えます。

現代社会では、日々様々な情報が飛び交っていますが、文字によ..人間が使う曖昧で複雑な言語（自然言語）をAIモデルで処理・解析する技術です。自然言語処理でテキストデータを解析する事で、様々な分野のマーケティングやビジネスシーンで有用なヒントを得ることができます。

NABLA-VLは、画像・動画などの視覚情報をもとに、分類・検出・説明文生成といった複数のタスクを1つのAIで処理できる、大規模視覚言語モデル（VLM）です。日本語や動画を含む複雑な情報の理解に優れており、正解ラベルのないデータや少量データも対応。業界・業務を問わず、視覚データの活用を効率化し、現場の意思決定や作業支援に貢献します。

画像に写っているものの特徴をつかみ、何が写っているのかを識別する技術です。画像認識技術では AIモデルによる高い観察力と解析能力により、様々なシーンでの省力化や無人化、効率化を進めることが可能です。

人間が発した音声を AIモデルが解析し、文字（テキスト）に変換したり、感情や発声者の分類、発声内容の認識などが行える技術です。ディープラーニングを活用した音声認識技術が、高精度に音声データと言語データをマッチングすることで、お問い合わせの自動化による人手不足の解消や音声の文字起こしなどの業務効率化が可能です。

レコメンドエンジンはユーザーにおすすめの商品や行動履歴・趣味嗜好に基づいた最適な情報を提示する技術です。 AIがユーザーに合う情報を適切に提示することで、サイトの回遊率や滞在時間、購買率を向上させるだけでなく、サイトの利便性向上にもつなげることが可能です。

機械学習の開発チームと運用チームが一体となり、 AIシステムの性能を継続的に維持・向上させるための基盤・体制のことです。AI導入では継続的な学習で常に最新のデータを与えてAIの鮮度を保つ必要があるため、AIの性能劣化をいち早く検知し、迅速に学習・更新する仕組みが不可欠です。様々なシーンでAI活用が広がる中で、適切なAIプロジェクトの開発環境、運用管理ができることが重要になってきます。