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
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。
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。
細胞の分類自動化
従来では専門家が手動で行っていた細胞の分類について、アルゴリズムを構築し自動で判別。また、細胞名ラベルを付与したデータを用いて学習させ、分類正解率を確認してアルゴリズムをチュー二ング。新たな画像を追加することで自動的に再学習し精度を向上させるシステムを開発し、作業効率の向上を実現。
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。
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。
服のカテゴリの自動分類タグ付け
従来行っていた、膨大な商品データを手動でカテゴリに分類し、それに関連する検索用のタグを付与する作業について、自動で分類しタグを付与するアルゴリズムを構築。これにより、人的作業の効率化やコスト削減、誤ったタグが付与されるヒューマンエラーの解消を実現。
キャラクターチャットボット
オウンドメディアサイトにおけるユーザーとの関係性強化のために会員向けAIチャットボットを提供。これにより、会員に対するメリットの創出と多様なコンテンツにおけるパーソナライズされた接客支援を実現。また、チャットボットの活用によりユーザーの声やニーズを取得することができ、メディア運用におけるユーザー理解を深めることができます。