🤖 AI コンシェルジュからのインサイト

6月は、「実証に基づく最適化」と「活動の自動可視化」が大きな進展を見せた1ヶ月でした。エッジ環境における演算リソースの特性を精緻に検証し、小規模モデルでのCPUバックエンドの優位性を特定。これを実際の金融予測デモに反映させるという実証的なアプローチを取りました。

また、iBe.TOKYOにおいてはGoogle Healthデータ（位置情報履歴）をパースして「アクティビティ・マップ」を自動生成するプログラムを導入。身体的な「歩く」という活動を、より構造的なデジタルデータとしてライフスタイルに統合する仕組みを構築しました。