システム開発会社を
お探しですか?

PRONIアイミツは最適な出会える
ビジネスマッチングサービス
です

システム開発発注は初めてですか?
システム開発
無料で一括見積もり
0120-917-819 平日10:00-19:00

大阪府の費用301万円~600万円|システム開発実績・事例一覧(15件)

大阪府の費用301万円~600万円|システム開発実績・事例一覧

大阪府の費用301万円~600万円のシステム開発実績15件をアイミツデータベースの中からご紹介致します。

検索結果15 1ページ目(1〜15件)

【301万円~600万円】 Prop Dock

Prop Dock
出典:フリー株式会社
業界
  • 不動産
発注元規模
10〜25人未満
納期
6ヶ月~10ヶ月
オプション業務
  • AI活用
  • ITコンサル
  • UI改善
  • アジャイル開発
  • スクラッチ開発
  • セキュリティ対策
  • デザイン制作
  • フルスクラッチ開発
  • 広告運用
  • 最新技術
  • 生産性向上
  • 戦略立案
  • 保守運用サービス
  • ソフトウェアテスト
  • パッケージ開発
  • 高速化/負荷分散
実績企業
株式会社cozmic
課題
多くの不動産オーナーが自己管理の不動産状況を把握できておらず、各物件の収支管理や賃貸会社ごとの異なる書式に頭を悩ませていました。また、年次の確定申告用報告書作成が大きな負担となっていました。
解決
「Prop Dock」は、オーナーが自らの手で運用状況をリアルタイムに把握できるダッシュボードを提供します。文書保存、固定資産税などの支出の記録、異なる書式の一元化、完全ペーパーレス化を実現しました。さらに、確定申告用の収支報告書をワンクリックで生成する機能も搭載しました。
効果
このアプリの導入により、オーナー様は前例のない効率的な不動産管理を実現し、運用のストレスを軽減しました。運用後も継続的な機能向上とサポートを提供し、アプリリリース後のユーザー数は継続的に増加し、さらにWebシステムからアプリの開発へと拡大しています。

【301万円~600万円】 マッチングシステム(採用サイト)

マッチングシステム(採用サイト)
業界
  • 人材サービス
発注元規模
50人〜100人未満
納期
6ヶ月
オプション業務
  • アジャイル開発
  • インフラ設計
  • オフショア開発
  • クラウド構築
  • サーバー設計構築
  • スクラッチ開発
  • デザイン制作
実績企業
株式会社WanoSoft
課題
以前、弊社の採用プロセスは非効率的で、適格な候補者を見つけるのに多くの時間とリソースが必要でした。履歴書の選定や面接のスケジューリングに関する手作業の作業は、採用担当者に多くの負担をかけていました。また、候補者も求人情報を見つけるのが難しく、採用プロセスへのアクセスが限られていました。
解決
マッチングシステムの開発により、採用プロセスが劇的に改善されました。システムは候補者の履歴書と求人情報を効率的にマッチングし、適格な候補者を提案します。また、面接のスケジューリングやコミュニケーションも自動化され、採用担当者は重要な業務に専念できるようになりました。候補者にも、求人情報へのアクセスが簡単になり、より多くの機会を見つけることができるようになりました。
効果
マッチングシステムの導入により、弊社の採用プロセスは迅速かつ効果的になり、以下のような効果がありました。まず第一に、適格な候補者を迅速に見つけることができるようになり、採用プロセスの時間を大幅に短縮しました。さらに、採用担当者の負担が減少し、彼らはより戦略的なタスクに集中できるようになりました。候補者にとっても、求人情報へのアクセスが容易になり、適切な求人にアクセスできるようになりました。

希望のシステム開発会社は見つかりましたか?

【301万円~600万円】 ロボット向けの深層学習による画像認識技術の提供

ロボット向けの深層学習による画像認識技術の提供
業界
  • 機械
発注元規模
10〜25人未満
納期
6ヶ月
オプション業務
  • AI活用
  • アジャイル開発
  • ビッグデータ分析
実績企業
株式会社Digeon
課題
ロボット開発においてひとつの作業を実施するには複数の画像認識技術とロボット操作の両方の技術と実装が必要であり、幅広い知識が求められます。
その中で画像認識部分に十分手が回らず、精度が低いこと、現場毎の照明環境の差異による精度の悪化、定量評価が出来ていない、といった技術的な問題を抱えていました。
解決
ディジョンが日頃から研究開発の成果を蓄積させている画像認識AIモジュールを活用し、物体検出・セマンティックセグメンテーション(領域検出)・インスタンスセグメンテーションといったさまざまな画像認識タスクに対して、高速に画像認識モデルを構築し、PythonのSDKとして提供しました。
効果
また最先端の画像認識モデルを利用して定量評価ベースで大幅に精度を向上させ、学習時にデータ拡張という技術を用いて照明環境の差異による精度の悪化を防いだモデルを提供しました。
技術の提供だけではなく、どのような論文のどの知識や経験を使っているのかといったノウハウを資料として提供し、今後お客様社内で同レベルの画像認識技術が構築可能にする点でも貢献しました。

希望のシステム開発会社は見つかりましたか?

検索条件を絞り込む