SERVICE

ALBERTができること

お客様の課題解決において、ALBERTの各サービス(AI・データ分析/研究開発支援、プロダクト、データサイエンティスト育成支援)が実現できることを、
テーマ・活用データ・分析手法・産業別にご紹介いたします。

ピックアップ

位置情報を活用したユーザー店舗滞在判定

位置情報を活用したユーザー店舗滞在判定

各ユーザーの Wi-Fiアクセスポイント履歴から、滞在した店舗を推定し行動予測するアルゴリズムを構築。これにより、ユーザのアクセスポイント(位置情報)から滞在地や移動先を推定可能となり、ユーザーの行動に応じた最適な情報配信を実現。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法
バッテリー劣化予測

バッテリー劣化予測

車輌から取得したデータを用いて、バッテリーの劣化状況を予測するアルゴリズムを構築。数ヶ月以内の劣化を予測し、交換が必要になる会員に事前通知する仕組みを実現。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法
中古車価格予測アルゴリズム構築

中古車価格予測アルゴリズム構築

精度のさらなる向上を目的として、中古車価格予測アルゴリズムを構築。過去に実施した車両単位の査定価格と、生産からの経過による価格減衰を組み合わせ、車種ごとに分析を行い、新車価格からの減法方式で価格を予測。これにより、中古車販売価格の予測精度が向上し、適正価格での販売を実現。

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顧客育成を目的としたデータドリブンマーケティング

顧客育成を目的としたデータドリブンマーケティング

新規・既存顧客の継続率向上 、ロイヤル化、DMやカタログのCVR向上を目的として、データドリブンマーケティングを実施。ロイヤルカスタマー分析によるターゲット選定・施策の評価や、ブランド間共起分析による推奨商品の特定、顧客クラスター分析によるコンテンツ内容の決定等、さまざまなデータを活用したマーケティング分析を実行。これにより顧客タイプごとの趣向性を把握でき、DM・カタログ・メールなどで各顧客タイプに合わせたコミュニケーション設計を実現。

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複数のセンサーデータを活用した異常動作検知

複数のセンサーデータを活用した異常動作検知

正常時のセンサーデータのみを用いてアルゴリズムを構築し、検査データ中に現れる異常を検知することで、それまで熟練者の感覚に頼っていた異常検知をAIで代替。技術伝承と省人化の両面から人手不足を解消できます。異常データが存在せず教師あり学習ができない場合でも、時系列的な変化・複数の要因を考慮できる隠れマルコフモデル(状態空間モデル)を用いて正常時から逸脱する値を異常と判定することで、アルゴリズム構築が可能。また、複数種類のセンサーデータの組み合わせに対応可能のため、人間では認識しにくい異常も検知できます。

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書類の文字読み取り自動化

書類の文字読み取り自動化

スキャナーから読み込んだ文書の画像データのレイアウト解析を行い、項目ごとの文字列(活字)を認識して返すアルゴリズムを構築。画像を補正するアルゴリズムを活用して透かし模様等のノイズに頑健なアルゴリズムを構築することで、OCR(光学的文字認識)では精度が出ないような画像に対しても文字認識精度を向上でき、99%以上の正答率で識別に成功。これにより、これまで人の手で行っていた入力作業を自動化し、コストやミスを削減できます。

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獣医療における皮膚病の自動判定

獣医療における皮膚病の自動判定

スマートフォン等のカメラで撮影した動物の皮膚の画像に対し、診断候補となる皮膚病名を確率的に判定する仕組みを構築。同じ病名ごと・同じ個体ごとでそれぞれ学習することで判定精度が向上。これにより、医師の診察業務の効率化や、飼い主が撮影した患畜の画像を獣医師に送信して判断を仰ぐなどの遠隔対応を実現。

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