Brussle

概要

• JevのようなAIモデルの判断値を、実際のデータと結果に基づいて補正し、予測精度の向上を目指す仕組みです。
• 補正は未学習の検証結果で元モデルを上回る場合だけ適用されるため、効果を確認しながら導入できます。

主な特徴

• データに合わせた校正により、契約判断で対数損失55%、車両苦情判断で69%削減したテスト結果があります。
• 参照データの変更時だけ再実行し、変更の収束待ちや不要な呼び出しの省略、予算上限によって運用コストを抑えます。
• モデルの挙動が変わると新しい学習エポックを作成し、蓄積した入力と結果を使って補正を再学習します。

こんな人におすすめ

• 既存のAIモデルを置き換えずに、自社データ上での判断精度や予測結果を改善したいチームに適しています。
• 入力データが頻繁に更新され、変更時の再判定を効率化しながらモデル呼び出しのコストを管理したい場合に向いています。
• モデル更新による挙動の変化を追跡し、実績データに基づいて継続的に補正を見直したい運用担当者におすすめです。