既存サービスの共有 - AI記事要約技術製品
まず、アッパー・テクノロジーズのAI記事要約技術製品をご紹介します。この技術は、大量の記事情報から最も重要な核心内容を抽出し、効果的に要約することに注力しています。 さらに、記事の理解と問題解決サービスも行います。記事の内容を深く解釈し、読者が読む過程で生じる疑問に答えます。同時に、直面する可能性のある課題を評価し、適切な解決策を事前に計画することで、サービス提供の過程で最良の効果と利益を確保します。
顧客の業界に基づいて専用記事内容を理解するAI機械学習モデルの調整
開発プロセスの初期段階で、アッパー・テクノロジーズは収集した顧客のニーズに基づいて、その業界に特化した記事内容のAI機械学習モデルを設計し調整します。ユーザーが最初に接触するインターフェースから始め、その機能とシステム構造を明確に定義し、これらのニーズに基づいて開発スケジュールを策定します。また、あなたのアプリケーションシナリオに基づいて関連する機能要件仕様書を作成し、カスタマイズされた調整を行い、要約や回答の基準をあなたのニーズにより近づけます。
問題追跡と管理システムの導入による顧客フィードバックの収集
アッパー・テクノロジーズは、機能仕様書に基づき、アジャイル開発手法を用いてAI機械学習モデルの開発と調整を行います。2〜3週間ごとに製品のイテレーションを完了し、定期的な進捗会議を通じて結果を提供します。この方法により、顧客はプロジェクトの進捗を随時把握でき、実際の状況に基づいて即時フィードバックを提供できます。また、顧客のフィードバックを収集するために問題追跡と管理システムを導入し、特定の業界記事コンテンツに対する顧客のニーズをさらに理解し、これらのフィードバックに基づいて適切な調整を行います。
顧客のニーズとフィードバックに基づくソフトウェア機能の改善
アッパー・テクノロジーズは、顧客の予算とスケジュールを基に、ソフトウェア機能の改善テストを行います。私たちは顧客のニーズとフィードバックを十分に考慮し、システムの動作品質と安定性を確保しながら、ソフトウェア機能を継続的に向上させます。また、サービス体験をユーザーのニーズと期待により近づけるため、予算と開発時間を考慮して、複数回のユーザーバリデーションテストを計画します。この方法は、私たちの製品が各段階でユーザーのニーズに応え、適時に調整と改善を行い、最適なサービス体験を提供することを目的としています。
定期的なソフトウェア更新とメンテナンスでシステムの安定稼働を確保
プロジェクトのローンチ段階では、契約に基づいて定期的なソフトウェア更新を行います。これには、発生する可能性のある脆弱性の修正、要求に応じた新機能の追加、既存機能の最適化が含まれます。また、システムの動作を定期的にチェックし、安定して稼働し、効率的にその役割を果たすことを確認します。
