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

サーバーラックの吸気温度予測精度向上

サーバーラックの吸気温度予測精度向上

サーバーラックにおける、吸気温度の上昇を理由とした異常発生を防ぐため、各サーバーラックおよび空調の消費電力等のデータを用いて、吸気温度の変化を予測するアルゴリズムを構築。これにより、空調設備を適切な温度で管理でき、電気代等の経費削減に成功。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法
車載カメラ動画から車両識別・構造物識別

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
電力需要の予測

電力需要の予測

過去の電力需要および気象データ、曜日データをもとに、エリアごとの電力需要を予測するアルゴリズムを構築。時間単位で精度を検証することで高精度な予測アルゴリズムを実現。これにより過剰な発電によるコストを抑えます。

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工業生産の最適化

工業生産の最適化

人が生産時のパラメータを調整する場合には時間も検討できる組み合わせも限界がありますが、AIで代替することで、従来手法では検討できなかった組み合わせも検討対象に含めた上で加工条件の予測を最適化。既存データで実行可能性を十分検証した上で従来手法をベイズ最適化に置き換えて自動化し、効率的に最適値を求めることが可能です。これにより、品質の安定と省力化を実現し、歩留まり率を高めます。

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UNIX不正コマンドの自動検知

UNIX不正コマンドの自動検知

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。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法
仕入れの発注量を判断する需給予測モデル

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。

書類の文字読み取り自動化

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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