01
Simplicity
シンプルさ
直感で理解できるものが最も強い。複雑さは内部で引き受け、 ユーザー体験は限りなく明快に設計します。

Neosophieは、人間の知性とテクノロジーの融合を探求し、 次世代のソフトウェアソリューションを創造します。 より賢く、より直感的な未来へ。
思想で終わらせず、検証し、実装し、届けきる。
流行に左右されず、本質に向き合い、使える形まで落とし込む。 Neosophieの意思決定は、次の3つの原則に基づいています。
01
シンプルさ
直感で理解できるものが最も強い。複雑さは内部で引き受け、 ユーザー体験は限りなく明快に設計します。
02
プロダクトファースト
議論より検証。仮説は実装して測ることでのみ前進します。 作って確かめるサイクルを最速で回します。
03
真理志向
流行ではなく本質を追う。短期的なノイズではなく、 長期的に価値を生む原理に投資します。
AIプロダクト開発と実装の専門チーム
Neosophieは、LLMアプリケーション設計、業務へのAI導入、品質改善までを一気通貫で支援します。 机上の理論ではなく、実運用で成果につながる知見をブログとプロダクトを通じて公開しています。
LLMアプリ開発、検索拡張生成(RAG)、自然言語処理、プロダクトアナリティクス。
PoCで終わらない設計。運用・改善・拡張まで見据えた実装で、継続的な事業成果をつくります。
技術解説だけでなく、設計判断、失敗事例、検証プロセスなど現場で使える情報を発信します。
ビジネスとクリエイティビティを加速させるソリューション群
知名度ではなく「相性」で企業を選べるマッチングサービス。100万件以上のデータと独自アルゴリズムで、隠れた優良企業との出会いを支援します。
あなたが必要とする情報だけを、一つの場所に集約する情報整理プロダクト。WebサービスとiOS/Androidアプリの両方で利用できます。
Allow you to access all languages web content. 次世代AI Dictionary & Chat Toolとして、言語を横断した学習と情報アクセスを支援します。
開発・技術・プロダクトについての最新記事
LLM・生成AIの最新情報を速く・正確に・ノイズ少なく追うために、現役AIエンジニアが厳選した一次情報源17サイトを紹介。研究・論文・実装・OSS・コミュニティ別に整理し、RSS活用法まで解説します。
AIのAPIは使えても精度改善できない理由は、モデル内部の理解不足にある。紹介する5冊はHuggingFace・Chip Huyenなど第一線の実務家が書いたO'Reilly本で、海外MLエンジニアのスタンダード。
RTX5090を使い8種類の日本語ASRモデルを同一条件でベンチマークした結果、精度・安定性ともにqwen/qwen3-asr-1.7b(WER: 0.1899)とwhisper(WER: 0.2099)が頭一つ抜け出しました。速度最優先ならparakeet-tdt-0.6b-v3(RTF: 0.002)、日本語メディア特化ならreazonspeech-espnet-v2が有力な選択肢です。WER評価にはMeCab分かち書き+句読点除去による正規化を実装し、モデル間の公平な比較を実現しています。
Macで無料&完全オフラインで使える文字起こしアプリ「Local Whisper」。whisper.cpp + CoreMLでApple Silicon上でも高速動作。マイク音声・Web会議の相手の声にも対応し、データ外部送信なし・サブスク不要。Silero VADやaudio_ctx最適化による低遅延リアルタイム化の工夫も解説します。
DER単体では「なぜ失敗しているか」が分からないため、miss/FA・confusion・Purity/Coverage・Boundary Errorを組み合わせて「VADの問題かクラスタリングの問題か」「過分割か統合不足か」を切り分けることが重要だ。実測では短発話のmiss=0%&conf=56%という数値が「VADは正常、話者割り当てが主因」を確定する決め手になった。評価時はcollar・skip_overlapの設定を必ず統一・明記することが再現性の絶対条件だ。
カスタムLogits Processorを使い、JSONのContentフィールド内に限定してno-repeat-ngramを適用することで、Qwenファインチューニング時の繰り返しハルシネーションを副作用なく抑制した。repetition_penaltyやno_repeat_ngram_sizeは全体に効きすぎるため実用上の副作用があるが、スコープを絞ることでその問題を回避できる。TransformersのLogits Processor APIは柔軟で、Qwen以外のモデルにも同じアプローチが使える。