AIモデルとは
与えられたデータを処理して推論を行うエンジンであり、人間で言えば脳に当たる部分になります。
店舗データなどをAIモデルに入れると明日の売り上げ予測をしたり、画像データを入れると中に写っているものが猫と予測したり様々な予測や分類に活用されます。
通常は（ PPoC Proof of Concept ）を行った上で導入を行います。
通常のAIプロジェクトでPoCが必要な理由
AIモデルはデータを学習させて作成してみないとどの程度の予測精度が出るかわからないという特性があります。
それが原因となる失敗例として、AIモデルとそれを運用するための業務システムを作成し、いざ本番運用したらAIモデルが業務に耐えうる精度がでないためシステム全体が使用できなくなってしまうことがあります。そういったリスクを避けるため、連携する業務システムなどを構築する前にモデルが実用可能か実験をする必要があり、それを（ PoC Proof of Concept ）と呼びます。
PoC を行うことで AI モデルや業務システムを作成するための費用と時間が無駄になってしまうリスクを下げることが出来ます。
サービスの特徴
多くのAIモデルは、データサイエンティストが大量のデータを学習させることにより作られますが、それを実現するためには、データサイエンティストの力やデータを作るための多くの手間や費用がかかります。
弊社の提供するAIモデルは既に大量のデータを学習済みとなっており、高性能なAIモデルを素早くご利用いただけます。
提供可能なAIモデル
自然言語処理モデル
- 類義語検索
- テキスト同士の従属関係認識
- テキストの関係性抽出
- 様々な特定情報の抽出
- 類似文章検索
- 個人情報検出及び黒塗り
- 文章中欠損文字の推定
- Q&Aの自動生成
- 翻訳の間違い検出・修正自然な翻訳文の生成
- 特許データ称号
- ポジネガ診断
- チャットボット
画像認識モデル
- 指定ロゴ認識
- 一般物体カテゴリ分類
- Semantic Segmentation
- 人体検出
- 物体追跡
- フェイストラッキング
- QR認識
- 道路白線認識
- 文字認識
- 注視点推定
データ分析
- ゲームデータ操作ログ分析
- 身体運動データ分析
- 地震センサー分析
- サーモセンサー分析
最適化アルゴリズム
- 交通経路分析
- 材料カット効率化
- 会員データ分析
- ECレコメンド配置最適化
- シフトの自動生成
相談の例
画像
課題
食品メーカーの広告クリエイティブにおいて、膨大な写真データから旧ロゴを使用していないかチェックに時間がかかっていた。
解決方法
画像上に旧ロゴが入っているか自動判定出来るAIモデルの導入を行い、作業の手間を圧縮し、人件費削減や浮いた人手をよりクリエイティブな作業に配置転換が可能となりました。
自然言語
課題
議事録記入を音声認識AIで自動化した際に、正確に文字起こしできずに空欄や欠損になってしまう文字を手動で補っているが、さらなる自動化を行いたい。
解決方法
欠損文字を、文章内の単語から推測し補完するAIモデルの導入をおこなった結果、担当者の確認負担の軽減に貢献出来ました。
データ分析
課題
ゲーム会社においてユーザーの分析が上手く出来ておらず、どのような地点でユーザーが離脱するかどのようにしたら長期的に利用してもらえるかを定量的に判断したい。
解決方法
ユーザーの操作ログ情報をAIモデルに投入し、初級レベルユーザーと上級レベルユーザーをクラスタリングし、相関などを分析し、定量的な指標を導出いた結果より早く納得感のある意思決定が可能となりました。
＊ あくまで解決できる内容の一部になりモデルの数だけソリューションがあり、さらにモデルを組み合わせたりすることで解決出来ることの幅がより広がります。
サービスのメリット
導入スピードの速さ
既に学習済みのAIモデルを使うので、通常3ヶ月 〜 5ヶ月程度かかるPoC期間が1ヶ月以内に短縮可能となり、素早い導入を実現します。
低リスク
AIモデルの実用性をすぐに確認出来るため、PoCを行い失敗した際にかかる時間とコストを大幅に圧縮する事ができます。
カスタマイズ可能
お客様のデータを使いAIモデルを再学習することで、より最適化されたモデルの提供が可能となります。（別料金となります）
導入ステップ
1担当者ヒアリング
フルスクラッチ
2お見積もり
お客様のデータ状況（保存場所・量・加工が必要かどうか）や実際に運用する場合のシステム構成、求められる精度などを伺わせていただいた後お見積書を提出いたします。
3お客様よりデータ提供
データの受取方法についてはお客様の状況に合わせて調整させていただきます。
4AI モデル精度検証
モデル運用
カスタマイズ
スクラッチ開発
5導入システム開発
実業務で運用するためのシステム要件定義を行った上で開発を行います。
主にAPI開発がメインとなりますが、オンプレ環境への組み込みも可能です。
PoCの結果次第ではシステム開発を行わないことも可能です。