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。
異常(不正処理)データが存在しないため、正常データのみで学習し、不正コマンドを自動検知するアルゴリズムを構築。当てはまりが著しく悪い場合を異常と判定しサーバー管理者にアラートを出す仕組みを開発することで、社内業務における不正行為(情報漏洩行為など)を抑止できます。
賞味期限がある商品を扱う店舗にて、販売不振による過剰在庫の発生・需要過多による材料不足などの販売機会損失を防ぐため、日々の売上データ等を用いて最適な材料調達量や商品の売れ行きなどを予測するアルゴリズムを構築。売上データ、商品データ、店舗データの他に、気象データ、イベントデータなどを採用することで、精度の高い最適化アルゴリズムを実現。
単眼の車載カメラ映像を用いて距離の推定を行い、複眼カメラ同様の精度を実現。学習の際は複眼で撮影した動画を使用して深度推定アルゴリズムを構築しており、実運用時には、単眼で撮影した映像を用いた推定が可能です。また、車・人・信号・標識などの物体を認識するアルゴリズムと組み合わせることで、認識した物体までの距離も推定可能です。小型の単眼カメラで実現可能のため、コストダウンと省スペース化に繋がります。
従来、作業員の主観や経験値で判断していた建造物の外壁劣化度診断について、画像データを用いて自動で判定するアルゴリズムを構築。学習データと検証データを活用し画像データを劣化度ごとに分類することで、学習データとの正誤率等を確認し、精度を評価。これにより、人的作業のコストの削減および診断結果の標準化を実現。
子どもの年齢や居住地域に合わせて、妊産婦や子育て世代に向けた子育てに関する様々な情報をOne to Oneコミュニケーションで提供できる仕組みをAIチャットボットとSNSツールの連携で実現。これにより、ユーザーが日中の忙しい時間に電話やメールで問い合わせをしなくても、開庁時間外でも必要な情報を取得できる環境を提供。
為替図チャートの画像データを用いた予測と為替変動の時系列数値データを用いた予測を組み合わせたアンサンブル学習により、AIアルゴリズムを構築。複数のデータやアルゴリズムを組み合わせることで精度の高い予測を実現。
オフィスに関連する通信・OA機器・自社サービスについてなど、社内の営業担当者からの多岐にわたる問い合わせに対してサポートセンターの応対が追い付いていない状況を改善するために、社内問い合わせ専用のAIチャットボットを提供。営業担当者は、時間・場所に左右されずチャットボットに質問をすることで、電車・バス等の移動中やお客様との商談中にも迅速に解決が可能に。また、サポートセンターの回答時間短縮、運営の効率化を実現。