AfterQueryとは何ですか？
AfterQuery（アフターコーリー）は、専門家の「考え方」をAIが学べる形に変えるデータソリューションラボです。従来のAIトレーニングデータはインターネット上の大量のテキストに依存していましたが、それだけでは現実世界の複雑な判断やトレードオフに対応できません。AfterQueryは、医師、エンジニア、法律家など各分野のエキスパートが実際に問題をどう解くか——その意思決定プロセスや文脈、理由付けをキャプチャし、高品質なトレーニングデータに変換します。
このアプローチにより、単なる「答え」ではなく、「どう考えて答えに至ったか」を学んだAIモデルが生まれます。結果として、業務遂行能力が飛躍的に向上し、実際の職場で使えるエージェントの開発が可能になります。
AfterQueryの特徴は何ですか？
- スーパーバイズド・ファインチューニング（SFT）: 専門家による高品質なプロンプトとチェーン・オブ・ソート（思考の過程）を含むレスポンスペアで、複雑タスクにおけるモデルの振る舞いを指導。
- 強化学習＋ルーブリック: 専門家が設計した評価基準（ルーブリック）に基づき、推論やコード生成の質を客観的にスコア化し、報酬信号として活用。
- エージェント環境（API / MCP）: 実際のツールやAPI、サービスを組み込んだカスタム環境で、AIエージェントの訓練と評価をリアルなワークフロー内で実施。
- コンピュータ使用軌跡（Computer Use Trajectories）: 人間がブラウザやデスクトップソフトを操作する様子を記録し、エンドツーエンドのソフトウェア操作スキルをモデルに教える。
AfterQueryの使用例は何ですか？
- ファウンデーションモデル開発者が、医療診断や法務契約など専門領域で信頼性の高い推論能力を持つAIを構築したい場合
- エンタープライズ企業が、社内の専門知識をAIエージェントに埋め込み、業務自動化を実現したい場合
- AI研究ラボが、Terminal-Benchなどのベンチマークで5倍以上のスコア向上を目指してエージェントを訓練したい場合
- 開発チームが、コード生成だけでなく、設計判断やデバッグ思考も学ばせたい場合
AfterQueryの使い方は？
- AfterQueryのウェブサイトから「Get data」をクリックし、ニーズに合ったデータソリューションをリクエスト
- 自社のドメインエキスパート（例：シニアエンジニアや臨床医）を準備し、実際の意思決定プロセスを共有
- AfterQueryチームと協力して、専門知識を構造化されたトレーニングデータ形式（SFT、ルーブリック、軌跡など）に変換
- 提供されたデータセットを自社のモデル訓練パイプラインに統合し、ファインチューニングまたは強化学習を実施
- 訓練後のモデルを実際の業務フローでテストし、パフォーマンスを評価
