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/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。

ピックアップ

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。

対象物の検出と位置・姿勢情報の算出

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物を検出し、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。

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。

バッテリー劣化予測

バッテリー劣化予測

車輌から取得したデータを用いて、バッテリーの劣化状況を予測するアルゴリズムを構築。数ヶ月以内の劣化を予測し、交換が必要になる会員に事前通知する仕組みを実現。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法
位置情報を活用したユーザー店舗滞在判定

位置情報を活用したユーザー店舗滞在判定

各ユーザーの Wi-Fiアクセスポイント履歴から、滞在した店舗を推定し行動予測するアルゴリズムを構築。これにより、ユーザのアクセスポイント(位置情報)から滞在地や移動先を推定可能となり、ユーザーの行動に応じた最適な情報配信を実現。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法
正常な画像データのみを活用した外観不良検知

正常な画像データのみを活用した外観不良検知

不良データがない場合にも、正常時の画像データを数百枚学習し、正常ではないと判断された画像に対して「不良」と判定する外観不良検知アルゴリズムを構築。これにより、人の目による再検査が大量に発生する従来の外観検査装置とは異なり、人の目による判断に近いアルゴリズムを用いて再検査を減らすことで、人手不足を解消できます。また、注目箇所の可視化により画像内のどこを重視して判断したのかを確認できるため、判断のブラックボックス化を回避可能です。

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社内問い合わせチャットボット

社内問い合わせチャットボット

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。

活用データ
分析手法