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Python開発

Python開発

ディープラーニングの標準ライブラリが最も多いPythonはAIアプリ開発において、なくてはならない言語です。Google、Facebookでも採用されたすぐれた言語です。ただ他の言語と同じでPythonも万能というわけではなく、やはり開発するアプリにより向き不向きがあります。マクロセンドでは案件のケースごとに他言語との使い分けも含め、Pythonの最適な利用方法の提案、ユーザビリティの高いシステム開発を提供いたします。

  • 人工知能分野での利用

    機械学習とは統計学などの様々な分野の寄せ集めで、さまざまな数式と多種多様なデータを双方向的に扱います。そのため「コンパイルの必要がない」「インタプリタの中で実行速度が速い」「科学計算分野のライブラリ豊富さ」からPythonが選ばれています。

  • アメリカでの開発学習用言語実績

    全米ではコンピューターサイエンスのコースを持つ大学において、Pythonが初心者にプログラミングを教育する教材として最もカリキュラムに取り入れられています。

  • Google社のシステム開発言語採用

    GoogleではバックエンドにC++やJavaが、フロントエンドや運用管理ツールには、Pythonがよく使われています。理由として、その他の言語を運用で使用したい場合には特別な許可が必要になるため、PythonはGoogleの3大言語として用いられています。

Pythonを活用したソリューションの提供

マクロセンドは、設立当初からPythonの可能性に目をつけ、これまでPython言語の利点を活かした数々のソリューションを提供してまいりました。多種多様なAIシステムの開発(詳細は人工知能ページを参照)を初め、ビジネス改善統計解析、システム監視・情報収集用クローラーの開発、また、旧言語システムのPython言語マイグレーション等、これまで数多の実績がございます。

サービスの特徴

  • Feature 01

    PythonによるAI・機械学習開発

    TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、LangChainなどを活用し、画像解析、自然言語処理、生成AI連携などに関して幅広く対応しています。

  • Feature 02

    Webアプリケーション開発(Django/Flask/FastAPI)

    Pythonフレームワークを用いて、高生産性かつ保守性の高いWebサービスを構築しています。管理画面やAPIサーバーにも対応可能です。

  • Feature 03

    クローラー/データ収集・自動化ツール

    ネットデータ収集や定期処理の自動化をPythonスクリプトで構築しすることで、業務効率・精度アップを支援しています。

  • Feature 04

    クラウド連携とMLOps環境構築

    Azure 、AWS、GCPを活用し、モデルの学習・運用環境(MLflow、Kubeflow等)の構築・運用支援にも対応しています。

Python開発事例紹介

  • 特許AIシステム(JSR株式会社様)

    対応

    機械学習モデル構築からアプリケーション開発まで実施

    使用技術
    • AWS
    • Python

    メーカーの知的財産活動において、他社の特許侵害をしていないかの判断が重要となります。一方で特許公報は年間数十万出願され、その総数は膨大なため、特許業務担当者は大変な労力をかけて確認作業を行っていました。自然言語処理AIを活用して、利用者が指定した検索文章の意味を解析し、膨大な特許公報から意味が近いと認識した文章の類似度を算出するAIのWebアプリケーションの開発を行いました。特許業務担当者の作業時間を短縮及び検索結果の精度を向上し、負荷軽減に貢献いたしました。

  • 研究データ登録のためのWebアプリケーション開発

    対応

    ヒアリングからアプリケーション開発、保守まで実施

    使用技術
    • AWS
    • Python
    • React.js

    素材メーカーの研究部門では、マテリアルズインフォマティクス(MI)※によって新規素材の開発スピードを上げる取り組みを行っており、MIの実施において一番の課題が研究データの蓄積です。研究者は材料・実験条件から生成物の特性などあらゆるデータをまとめる必要があり、研究データの整理から登録までに労力がかかっていました。そこで、研究者の業務フローをヒアリングし、UX(ユーザーエクスペリエンス)を重視したWebアプリケーションの開発を行い、作業効率を上げ、蓄積するデータの質の向上に貢献しました。今後は蓄積したデータに基づき、MIの実施を検討していきます。

    自動翻訳結果を手動で変更する事も可能です。

  • ホテル会社のレベニューマネジメントシステムの開発

    対応

    ヒアリングからアプリケーション開発、保守まで実施

    使用技術
    • AWS
    • Python
    • React.js
    • RDB

    グローバル企業様の各拠点でバラバラに保管されたデータを一元管理するためのデータベース構築を行いました。

  • MI向けアプリケーション開発

    対応

    リファクタリング、保守、改修

    使用技術
    • AWS
    • Python
    • React.js
    • Snowflake

    素材開発用のMIモデル及びアプリケーションを開発し、研究者が直観的に操作できるUIを意識して、項目名の設定を行いました。 データレイクの構築も併せて実施いたしました。

  • 研究重複防止システム

    対応

    要件定義、設計、開発、保守、改修

    使用技術
    • AWS
    • Python
    • React.js
    • RDB

    グローバル企業様の各拠点でバラバラに保管されたデータを一元管理するためのデータベース構築を行いました。

  • アンケートシステムの自動集計

    対応

    開発、保守、改修

    使用技術
    • GCP
    • Python
    • React.js
    • BigQuery
    • ChatGPT

    マーケティングでユーザー像を明確化するため、Webアンケートの集計結果を可視化する分析システムの構築を行いました。 併せてデータレイクの構築とChatGPTによる要約機能も追加しました。

  • ドローンを使った設備点検

    対応

    開発、保守、改修

    使用技術
    • AWS
    • Python
    • React.js
    • RDB

    化学メーカーの工場設備のサビ検出のため、ドローンで取得した画像に対して画像認識モデルを構築及び操作用のWebアプリケーションを開発しました。

主な使用技術

OS

  • Linux
  • Windows
  • macOS

インフラ

  • AWS
  • Azure
  • GCP

DB/DWH

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Snowflake
  • Databricks
  • BigQuery
  • RedShift
  • Azure Synapse Analytics
  • ChromaDB

言語

  • Python
  • JavaScript
  • TypeScript

フレームワーク

  • Django
  • Flask
  • FastAPI
  • React.js
  • Vue.js
  • Angular

機械学習

  • TensorFlow
  • Pytorch
  • Keras
  • BERT
  • LLM
  • ChatGPT
  • RAG
  • LangChain
  • Kendra
  • Bedrock

MLOPs FW

  • MLFlow
  • KubeFlow
  • AirFlow

その他

  • Figma
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