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、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

AIによる為替予測

AIによる為替予測

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。

データサイエンティスト育成支援

データサイエンティスト育成支援

データドリブンマーケティングを促進することを目的として、マーケティング担当者様向けに、ALBERTのデータサイエンティストが基本的な統計学やRの基礎プログラム等の講義を実施。データに対しての正しい見方や評価方法を学ぶことで、実践で活用できる知識を習得。

売上予測に基づく食材調達の最適化

売上予測に基づく食材調達の最適化

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。

3次元点群データを活用した工場内作業の自動化

ロボティクスの要素技術である「3次元点群マッチング」により、工場内ライン作業等、作業員が手動で行っていたピッキング等の作業を自動化。3Dセンサーを用いて得られた3次元点群データを元に対象の物体を検出し、3次元空間上におけるロボットと対象物の相対位置、角度情報を算出します。人が行っていた作業をロボットによるピッキング作業に置き換えることで自動化が可能。

大容量データ処理技術を活用し、アジャイル開発でデータ基盤を迅速に構築

大容量データを処理する技術やデータ処理を減らすためのノウハウを活用し、処理を大幅に高速化。また、従来のITシステム構築とは異なり、ウォーターフォール型の開発手法とアジャイル開発をうまく組み合わせることにより、スピーディかつユーザーフレンドリーなシステム構築が可能に。試行錯誤しながらダッシュボード開発を進めることで、迅速なデータの可視化を実現し、運用負荷を軽減。

3次元空間上での位置・姿勢推定(点群セグメンテーション)

3次元点群情報の点にラベルやカテゴリを関連付ける「点群セグメンテーション」の技術を活用し、従来のRGB画像による2次元のセグメンテーション(領域検出)では不可能だった3次元空間上での位置関係や姿勢を推定することができます。自動運転における障害物、野菜等の不定形の物体のピッキング、災害予測等にも応用可能。

UNIX不正コマンドの自動検知

不正アクセス検知

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開発。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。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法