SNNは、深層学習技術を用いた画像認識やセンサーデータ、自然言語処理のベースモデルを複数準備し、ユーザーの持つデータやノウハウを追加学習することで、独自のAIモデルを構築する。SCSKによると、SNNを利用するユーザーは、AIモデルのビジネス適合性検証が容易となり、業務効率化や生産性向上といったビジネス課題に迅速に対処できるようになるという。
SNNでは、深層学習技術を活用したAIモデルを構築するために、「ベースモデル」「AIモデル構築支援ツール」などを提供する。
ベースモデルでは、PoC（Proof of Concept：概念実証）の実験段階で性能評価を行う複数のベースモデルを無償提供する。画像認識技術では、検出モデル、分類モデル、分割モデル、類似推定モデル、目視検査モデル、深度推定モデルを準備する。センサーデータ処理技術として、異常検知モデルを準備。また、自然言語処理、映像生成など、その他モデルについても順次リリースする予定。これらのモデルを組み合わせ、窓口における待ち行列の導線解析や在庫切れの予測、セキュリティ監視などの業務活用を可能にする。
AIモデル構築支援ツールとしては、ベースモデルに個別業務データを追加学習させる管理ツール、AIモデル学習に必要なアノテーション※1やラベル編集に関する各種ツール、AIモデルをクラウドやオンプレミス、エッジデバイス環境上で稼働させる実行支援ツールなど提供する。
その他にも、AI業務適用コンサルテーション、SNNを使ったPoCを提供。PoCは、「USiZE（ユーサイズ）パブリッククラウドモデル」を使ったクラウド環境にて提供する。構築したAIモデルを、既存システムに搭載するシステムインテグレーションを実施する。SNNを活用するためのAI／PoC推進（研修）プログラムを提供する。