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機械学習サービス
AIと機械学習は産業界に旋風を巻き起こし、企業が高度な予測機能と最先端の意思決定能力を備えるのを可能にしました。機械学習のSDKやフレームワーク、ツール、APIのおかげで次世代技術を容易に導入することができます。それでもなお、十分なスキルセットがないためにプロセスが滞り、リソースを無駄にしてしまうということは珍しくありません。当社の豊富な機械学習の知識や経験によってこの溝を埋め、革新的な技術に対して出資の価値を高めるサポートをいたします。
深層学習
私たち人間の脳は常に音声・音・画像の認識を行っています。膨大な計算能力と高度なアルゴリズムを駆使すれば、機械でもこの脳の神経システムを再現することができます。多層人工ニューラルネットワークは何百万という画像や音のサンプルを用いて訓練し、パターンを習得します。深層学習を用いると、機械は話し言葉をリアルタイムで理解できるようになったり、画像の認識や描写、ゲームプレイ、さらには病気の診断まで行えるようになります。作業によっては人間の能力を上回ることさえあります。当社では深層学習フレームワークを活用し、人間の能力を補うビジネスアプリケーションの構築をサポートします。
自然言語処理（NLP）
お客様からの問い合わせに正確に答えられる自動対応チャットボットを想像してみてください。膨大なメールやSNSでのやり取り、アンケート調査などから顧客の感情を識別するテキスト分析アプリケーションのことです。人間の言葉を理解する機械の能力は今日までに高い進化を遂げ、文書処理・音声処理能力を備えた様々なアプリケーションを構築できるようになりました。当社は、機械学習の高度なスキルに加え、分類アルゴリズム、エンティティ抽出、感情分析、トピックモデル、PythonやJavaに関する深い専門知識を活用し、プロセス効率やプロダクトエクスペリエンス、顧客エンゲージメントを高める自己学習NLPアプリケーションを構築いたします。
詳しく見る- コグニティブ・チャットボット
- 感情分析
- 文書分類
- 情報抽出
- 推奨プロダクト
- 不正検知
- 医療注釈テキスト
- テキスト読み上げ
- 翻訳システム
コンピュータビジョン
顧客の属性や感情をリアルタイムの画像分析から測定します。光学式文字認識（OCR）と ロボティック・プロセス・オートメーション （RPA）を組み合わせ、申請/請求処理を最適化することができます。低視力のユーザーのために画像説明機能を追加しましょう。かつては計算上複雑な作業であった画像認識・分類は、コンピュータビジョンの革命的な進歩により、今では機械でも簡単にこなせるようになりました。コンピュータビジョン駆動のアプリケーションも、今やあなたの手の届くところにあります。自動画像処理、顔検出/認証、感情分析、テキスト抽出、画像キャプションなどは最新のコンピュータビジョンの実用例であり、当社の得意分野です。
詳しく見る- 物体検出とタグ付け
- 画像取込
- 顔検出/認識
- 光学式文字認識（OCR）
- 視覚ベース測定
- 視覚ベース品質管理
動画分析
出入店追跡、平均滞在時間、滞留時間、滞留エリア、顧客人口動態といった多様な顧客洞察を得て、リアルタイムの店舗/人員最適化を行いましょう。物体・顔認識と特別な機械学習アルゴリズムが組み込まれたAI駆動の動画監視を活用し、人と大切な資産を守りましょう。こういったソリューションは病院、住宅ビル、商業施設の立ち入り禁止区域における異常または不審な行動をリアルタイムで検知し、アラートで通知できます。また、当社はお客様の希望に合わせて、動体検知、行列/混雑管理、交通渋滞や駐車違反の監視、出席管理など、他分野の動画分析もサポートいたします。
詳しく見る- 店内の顧客分析
- 出席管理
- 交通状況監視
- 行列監視
- 監視
予測分析
予測分析を用いて、未来のインサイトを得ましょう。膨大な過去のデータ・リアルタイムのデータを分析し得たパターンや関係性から、将来のトレンドや動向を正確に予測することができます。当社のデータサイエンティストは予測モデリングからお客様のリスクスコアを定め、購買決定や起こりうる結果を予測するお手伝いをすることで、重要な意思決定を行う際のリスク要因を最小化にします。故障時間の正確な予測と予防保全を実施し、大切な資産を守り、予期しないダウンタイムを減らすことができます。 IoT統合の予測分析は、資産集約型の業界ビジネスを根本から変える革命をもたらすかも知れません。
- 異常検知
- 価格設定の最適化
- 需要予測
- クロスセリングとアップセリング
- 予知保全
- ターゲット・マーケティング
深層学習
私たち人間の脳は常に音声・音・画像の認識を行っています。膨大な計算能力と高度なアルゴリズムを駆使すれば、機械でもこの脳の神経システムを再現することができます。多層人工ニューラルネットワークは何百万という画像や音のサンプルを用いて訓練し、パターンを習得します。深層学習を用いると、機械は話し言葉をリアルタイムで理解できるようになったり、画像の認識や描写、ゲームプレイ、さらには病気の診断まで行えるようになります。作業によっては人間の能力を上回ることさえあります。当社では深層学習フレームワークを活用し、人間の能力を補うビジネスアプリケーションの構築をサポートします。
自然言語処理（NLP）
お客様からの問い合わせに正確に答えられる自動対応チャットボットを想像してみてください。膨大なメールやSNSでのやり取り、アンケート調査などから顧客の感情を識別するテキスト分析アプリケーションのことです。人間の言葉を理解する機械の能力は今日までに高い進化を遂げ、文書処理・音声処理能力を備えた様々なアプリケーションを構築できるようになりました。当社は、機械学習の高度なスキルに加え、分類アルゴリズム、エンティティ抽出、感情分析、トピックモデル、PythonやJavaに関する深い専門知識を活用し、プロセス効率やプロダクトエクスペリエンス、顧客エンゲージメントを高める自己学習NLPアプリケーションを構築いたします。
詳しく見る- コグニティブ・チャットボット
- 感情分析
- 文書分類
- 情報抽出
- 推奨プロダクト
- 不正検知
- 医療注釈テキスト
- テキスト読み上げ
- 翻訳システム
コンピュータビジョン
顧客の属性や感情をリアルタイムの画像分析から測定します。光学式文字認識（OCR）と ロボティック・プロセス・オートメーション （RPA）を組み合わせ、申請/請求処理を最適化することができます。低視力のユーザーのために画像説明機能を追加しましょう。かつては計算上複雑な作業であった画像認識・分類は、コンピュータビジョンの革命的な進歩により、今では機械でも簡単にこなせるようになりました。コンピュータビジョン駆動のアプリケーションも、今やあなたの手の届くところにあります。自動画像処理、顔検出/認証、感情分析、テキスト抽出、画像キャプションなどは最新のコンピュータビジョンの実用例であり、当社の得意分野です。
詳しく見る- 物体検出とタグ付け
- 画像取込
- 顔検出/認識
- 光学式文字認識（OCR）
- 視覚ベース測定
- 視覚ベース品質管理
動画分析
出入店追跡、平均滞在時間、滞留時間、滞留エリア、顧客人口動態といった多様な顧客洞察を得て、リアルタイムの店舗/人員最適化を行いましょう。物体・顔認識と特別な機械学習アルゴリズムが組み込まれたAI駆動の動画監視を活用し、人と大切な資産を守りましょう。こういったソリューションは病院、住宅ビル、商業施設の立ち入り禁止区域における異常または不審な行動をリアルタイムで検知し、アラートで通知できます。また、当社はお客様の希望に合わせて、動体検知、行列/混雑管理、交通渋滞や駐車違反の監視、出席管理など、他分野の動画分析もサポートいたします。
詳しく見る- 店内の顧客分析
- 出席管理
- 交通状況監視
- 行列監視
- 監視
予測分析
予測分析を用いて、未来のインサイトを得ましょう。膨大な過去のデータ・リアルタイムのデータを分析し得たパターンや関係性から、将来のトレンドや動向を正確に予測することができます。当社のデータサイエンティストは予測モデリングからお客様のリスクスコアを定め、購買決定や起こりうる結果を予測するお手伝いをすることで、重要な意思決定を行う際のリスク要因を最小化にします。故障時間の正確な予測と予防保全を実施し、大切な資産を守り、予期しないダウンタイムを減らすことができます。 IoT統合の予測分析は、資産集約型の業界ビジネスを根本から変える革命をもたらすかも知れません。
- 異常検知
- 価格設定の最適化
- 需要予測
- クロスセリングとアップセリング
- 予知保全
- ターゲット・マーケティング
エンドツーエンド 学習サポート
当社の機械学習サービスは戦略策定から、データモデルの構築、トレーニング、導入、そしてドメイン特化型 AIソリューション. 設計と構築まですべてを網羅します。当社のデータサイエンスチームは、データを収集、前処理、そして変換を行い、起こりうる結果を正確に予測する 実行可能なモデル を作ります。優れた機能設計によって、使われるデータとアルゴリズムが高性能で容易に維持できることを保証します。当社のデータエンジニアが統合要件を満たしつつ、本番環境へのモデル展開を担います。展開後は、経時的なモニタリングを通して、新しい機能を追加するなど、より良い性能を目指すためのモデルに再構築を行います。お客様の業務要件が変更された場合、新たな機会を探究できるようにモデルの再トレーニングも行います。
機械学習の専門技術
当社は機械学習のエコシステム全般にわたる専門性を有しています。
フレームワーク/ライブラリ
TensorFlow（テンソルフロー）
PyTorch
Keras
Scikit-learn
Tesseract
OpenCV
Dlib
データマイニングツール
R
WEKA
RapidMiner
クラウド プラットフォーム
Azure Machine Learning
AWS Machine Learning
AWS SageMaker
Google Cloud AI
データセット
ImageNet
Common Crawl
PASCAL VOC
COCO
CIFAR
MNIST
ボット開発プラットフォーム
Amazon Lex
Azure Bot Service
IBM Watson
Oracle Intelligent Bots
機械学習アルゴリズム
教師あり学習
決定木分析
線形・非線形回帰モデル
単純ベイズ
k近傍法
ニューラルネットワーク
ランダムフォレスト法
サポートベクトルマシン
非管理学習
k平均法
ファジィクラスタリング
階層的クラスタリング
LOF(局所外れ値因子法)
アソシエーション・ルール
フレームワーク/ライブラリ
TensorFlow（テンソルフロー）
PyTorch
Keras
Scikit-learn
Tesseract
OpenCV
Dlib
データマイニングツール
R
WEKA
RapidMiner
クラウドプラットフォーム
Azure Machine Learning
AWS Machine Learning
AWS SageMaker
Google Cloud AI
データセット
ImageNet
Common Crawl
PASCAL VOC
COCO
CIFAR
MNIST
ボット開発プラットフォーム
機械学習アルゴリズム
- 教師あり学習
- 決定木分析
- 線形・非線形回帰モデル
- 単純ベイズ
- k近傍法
- ニューラルネットワーク
- ランダムフォレスト法
- サポートベクトルマシン
- 非管理学習
- k平均法
- ファジィクラスタリング
- 階層的クラスタリング
- LOF(局所外れ値因子法)
- アソシエーション・ルール
機械学習 アプリケーション
特注の機械学習ソリューションで、新規参入の壁を越えましょう。
推奨プロダクト
コンテンツベースの協調フィルタリングアルゴリズムを使って、 ユーザ固有のレコメンデーションを生成. します。このレコメンデーションでは、ユーザが選んだ製品に共通する特徴に基づく製品や、類似するユーザに好まれた製品が提案されます。
感情分析
政治から小売業界まで様々な分野で実施するキャンペーンにとって、有権者や顧客の感情を測定すること は非常に重要になってきました。自然言語処理を導入することで、感情を分析して迅速にキャンペーンの展開やブランドポジショニングの変更に繋げることができます。
ターゲット・マーケティング
クラスタリングによる顧客セグメンテーションを行うことで、高価値顧客を含むビジネスの顧客基盤を構成する様々なカテゴリーを抽出することができます。各セグメントに適したキャンペーンや製品を打ち出すことで、顧客の獲得と定着率を向上することができます。
エネルギー需要予測
機械学習による予測システムは 、過去のエネルギー消費データと気象パラメータから将来のエネルギー需要を予測します。SARIMAモデルと機械学習技術を組み合わせたハイブリッド予測モデルも進化を続けています。これにより電力会社は、スケジュールの最適化ができ、コストとエネルギーの無駄を削減することに繋がります。
予知保全
分散した場所にある装置の継続的な監視 は、もはや課題ではありません。検出アルゴリズムが装置のパラメータを履歴データを照会しリアルタイムで分析、装置の劣化箇所を洗い出します。予知保全は、オペレーターが先導を取って実施できるので、資産に取り返しのつかない損害が生じることを未然に防ぐことができます。
自動文書処理
光学式文字認識、インテリジェント文字認識、そしてRPAを組み合わせたアプリケーションは 請求書処理（サプライチェーン管理）、保険請求処理や住宅ローン処理（保険）、顧客のオンボーディングやローン処理（金融サービス）というような文書ベースのプロセスを加速化します。
不正検知
合法的な取引と不正取引事例に基づき構築されたモデルは、新規取引に対して不審性スコアを算出し、クレジットカードの不正利用を特定することができます。ここには決定木、ニューラルネットワーク、回帰、SVM、k平均クラスタリングといった一連のアルゴリズムが用いられています。他にも予測モデリングは不正な保険申請の検知にも使われています。
保険引受査定
人口動態や従来の保険データ、医療やソーシャルメディアのデータといった多様なデータセットに基づく予測モデルによって、引受査定者は個々のリスクをより正確に見極め、最適価格を算出することができるようになります。さらに予測分析を活用して、クロスセリングの最適な候補を見つけ出すこともできます。
顧客エンゲージメント
音声アシスタントや統合 NLP駆動型コグニティブ・チャットボット は、人の言葉（音声およびテキスト）を正確に解読し、顧客と高度にリアルタイムに対話することができます。また、最近の深層学習ベースのText-to-Speech（音声読み上げ）システムなら人と同じような自然な音声で話すこともできます。
健康情報学
医学研究によってもたらされる知識は、医師が把握できる範囲を超えています。NLPに意味的知識処理と機械学習を統合した高度なシステムなら、医師が特定の問題に関する研究文献を探すのが容易になります。
医療記録の注釈
電子診療記録は患者データの宝庫と言えますが、構造化されていないため分析には利用できません。NLPを使うことで、症状、疾患、治療内容といったエンティティを解析してタグ付けできるようになり、臨床的意思決定を行う際に簡単に検索できるようになります。
医療画像分析
特定の脳疾患をコンピュータ支援診断で行うために用いられる医療画像分析には、教師あり機械学習技術が組み込まれています。分類画像（CTやMRIスキャン等）で構成される大規模なデータセットで訓練されたモデルは自動で疾患の兆候を検知し、医師が予後を予測する上で役立ちます。
推奨プロダクト
コンテンツベースの協調フィルタリングアルゴリズムを使って、 ユーザ固有のレコメンデーションを生成. します。このレコメンデーションでは、ユーザが選んだ製品に共通する特徴に基づく製品や、類似するユーザに好まれた製品が提案されます。
感情分析
有権者や顧客の感情を測定すること は非常に重要になってきました。自然言語処理を導入することで、感情を分析して迅速にキャンペーンの展開やブランドポジショニングの変更に繋げることができます。
ターゲット・マーケティング
クラスタリングによる顧客セグメンテーションを行うことで、高価値顧客を含むビジネスの顧客基盤を構成する様々なカテゴリーを抽出することができます。各セグメントに適したキャンペーンや製品を打ち出すことで、顧客の獲得と定着率を向上することができます。
エネルギー需要予測
機械学習による予測システムは 、過去のエネルギー消費データと気象パラメータから将来のエネルギー需要を予測します。SARIMAモデルと機械学習技術を組み合わせたハイブリッド予測モデルも進化を続けています。これにより電力会社は、スケジュールの最適化ができ、コストとエネルギーの無駄を削減することに繋がります。
予知保全
分散した場所にある装置の継続的な監視 は、もはや課題ではありません。検出アルゴリズムが装置のパラメータを履歴データを照会しリアルタイムで分析、装置の劣化箇所を洗い出します。予知保全は、オペレーターが先導を取って実施できるので、資産に取り返しのつかない損害が生じることを未然に防ぐことができます。
自動文書処理
光学式文字認識、インテリジェント文字認識、そしてRPAを組み合わせたアプリケーションは 請求書処理（サプライチェーン管理）、保険請求処理や住宅ローン処理（保険）、顧客のオンボーディングやローン処理（金融サービス）というような文書ベースのプロセスを加速化します。
不正検知
合法的な取引と不正取引事例に基づき構築されたモデルは、新規取引に対して不審性スコアを算出し、クレジットカードの不正利用を特定することができます。ここには決定木、ニューラルネットワーク、回帰、SVM、k平均クラスタリングといった一連のアルゴリズムが用いられています。他にも予測モデリングは不正な保険申請の検知にも使われています。
保険引受査定
人口動態や従来の保険データ、医療やソーシャルメディアのデータといった多様なデータセットに基づく予測モデルによって、引受査定者は個々のリスクをより正確に見極め、最適価格を算出することができるようになります。さらに予測分析を活用して、クロスセリングの最適な候補を見つけ出すこともできます。
顧客エンゲージメント
音声アシスタントや統合 NLP駆動型コグニティブ・チャットボット は、人の言葉（音声およびテキスト）を正確に解読し、顧客と高度にリアルタイムに対話することができます。また、最近の深層学習ベースのText-to-Speech（音声読み上げ）システムなら人と同じような自然な音声で話すこともできます。
健康情報学
医学研究によってもたらされる知識は、医師が把握できる範囲を超えています。NLPに意味的知識処理と機械学習を統合した高度なシステムなら、医師が特定の問題に関する研究文献を探すのが容易になります。
医療記録の注釈
電子診療記録は患者データの宝庫と言えますが、構造化されていないため分析には利用できません。NLPを使うことで、症状、疾患、治療内容といったエンティティを解析してタグ付けできるようになり、臨床的意思決定を行う際に簡単に検索できるようになります。
医療画像分析
特定の脳疾患をコンピュータ支援診断で行うために用いられる医療画像分析には、教師あり機械学習技術が組み込まれています。分類画像（CTやMRIスキャン等）で構成される大規模なデータセットで訓練されたモデルは自動で疾患の兆候を検知し、医師が予後を予測する上で役立ちます。