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・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

建造物の外壁劣化度診断

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。

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。

車載カメラ動画から車両識別・構造物識別

車載カメラの動画データを用いて障害物、走行車、歩行者等を自動的に識別するアルゴリズムを構築。これにより、レーンごとの車両有無を特定し、自車が走行しているレーンの特定が可能。また、従来の画像認識手法をディープラーニングに置き換えることにより、道路上の白線や縁石などの識別困難な画像の識別精度向上を実現。

産業
分析テーマ
活用データ

AI・分析プロジェクトにおけるマネジメント職育成支援

AI・分析プロジェクトのマネジメント担当者様向けに、プロジェクトガイドラインの策定方法から、目的・KPI設計・評価方法、AIアルゴリズムの概要などを学ぶことで自社でのAI・分析プロジェクトを円滑に進めるための知識を習得。

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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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。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法
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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。