SERVICE サービス
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・分析プロジェクト、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
旅行者の行動パターン分析・可視化
位置情報データを用いてエリア別の滞留ユーザー数・滞留時間を分析して可視化し、一時的な通過や居住者カウントされないよう除外するアルゴリズムを構築。旅行者の滞留状況を細分化することで、移動者と滞在者それぞれに最適な施策を展開。
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。
仕入れの発注量を判断する需給予測モデル
発注・在庫をシンプルに管理するために、商品の売上個数を予測し仕入れの発注量を判断する需給予測アルゴリズムを構築。複数のアルゴリズムを検証の上、最適なアルゴリズムを構築し誤差数を大幅に改善。これにより、属人的に人がExcelを用いて行ってきた作業から脱却し、予測精度の向上と業務効率化を実現。
交通事故要因推定アルゴリズムの構築
交通事故を減少させる目的で、交通事故要因を解明するアルゴリズムを構築。交通事故における内的要因（事故内容や当事者の属性など）と外的要因（天候、路面状況など）を分析し、特徴と傾向から事故発生との関係性の強弱を解明。これにより、開通前の新しい道路を含め、交通道路の安全性を高める対策を事前に講じることを可能にした。
ロボットのAI化による業務効率化
ピッキング・ねじ締め・組み立てなど汎用的な作業を行うロボットは稼働前に複雑なプログラミングを行う必要がありますが、AIを用いてプログラム不要のロボットを作ることで、ロボットの実稼働までにかかる膨大な準備期間を短縮。従来のプログラミングでは対象物を二次元上の輪郭で認識させていたところを、汎用的で高精度な物体認識を行うために単眼カメラのみで対象物の形状と三次元姿勢を推定することで、プログラムが不要となります。これにより、ルールベースでの物体認識を行うことなく対象物を認識でき、準備期間の短縮と柔軟な製造品種変更が可能となります。また、色味や影等の撮像環境の変化に影響を受けにくいため、さまざまな環境下でロボットの利用が可能となります。
データ活用プロフェッショナル人材の育成
企業様におけるデータ活用のプロフェッショナル人材育成を目的とし、高度な育成カリキュラムを用いて、ビッグデータ解析基礎プログラムを実施。分析手法理論を学び、実データを用いた演習を行うことで、実務で即戦力となる専門的な知識と実践力を習得。
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。