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CASE
案件事例

案件事例

ALBERTは多種多様な業界での
プロジェクト実績があります。

  1. CASE 01.

    車載カメラ動画から車両識別・構造物識別(自動車)

    目的

    自動運転の実現のために、人間と同等またはそれ以上の精度で車両や車線等の構造物を認識したい。

    • ■利用データ:車載動画
    • ■分析方法:ディープラーニング等

    車載動画から障害物、走行車、歩行者等の自動識別や領域検出に有効な手法を選定して、精度の高いモデルを開発。

    車載カメラ動画から車両識別・構造物識別(自動車)
  2. CASE 02.

    製造工程における最適加工条件の算出(機械・素材)

    目的

    歩留改善のため、材料の状態に合わせた最適な加工条件を導き出すアルゴリズムを開発したい。

    • ■利用データ:製造データ、品質データ等
    • ■分析方法:重回帰、ランダムフォレスト等

    理想品質の因果関係を統計的に解明し、モデル化することで品質の安定と省力化を実現。

    製造工程における最適加工条件の算出(機械・素材)
  3. CASE 03.

    旅行者の行動パターン分析・可視化(情報・通信)

    目的

    地域活性のために旅行者の動向を知りたい。

    • ■利用データ:位置情報データ、地域データ
    • ■分析方法:隠れマルコフモデル、時系列等

    旅行者の滞留状況を細分化して可視化することに成功。移動者と滞在者それぞれへの施策が可能に。

    車載カメラ動画から車両識別・構造物識別(自動車)
  4. CASE 04.

    電力需要の予測(インフラ)

    目的

    過去の電力需要および気象データ、曜日データをもとに、翌日の電力需要を精度高く予測したい。

    • ■利用データ:電力需要データ、気象データ、曜日データ
    • ■分析方法:ディープラーニング等

    ディープラーニング(LSTM)を使って24時間後の電力需要を97%以上の精度(誤差率3%未満)で予測した。

    電力需要の予測(インフラ)
  5. CASE 05.

    カタログ送付量の削減と売上の維持(小売・流通)

    目的

    カタログを送ったら買ってくれるお客様を知りたい。

    • ■利用データ:購買、閲覧、会員属性データ
    • ■分析方法:アソシエーション、重回帰分析等

    スコアを算出して送付ターゲットを抽出。カタログ送付を5万部から3万部に削減したが、受注総数は向上。収益最大化に貢献。

    カタログ送付量の削減と売上の維持(小売・流通)
  6. CASE 06.

    動物の皮膚病の自動判定(医療)

    目的

    画像認識技術を用いて動物の皮膚病を判別したい。

    • ■利用データ:動物の画像データ
    • ■分析方法:ディープラーニング等

    案件の多い皮膚疾患に対して判定精度を上げることに成功。診察業務の効率化や遠隔対応に貢献できる見込みが得られた。

    動物の皮膚病の自動判定(医療)
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