専門家は不要
AIの導入・内製化を
加速させます
プログラミング不要のAI開発ツールMatrixFlowを活用した、
受託開発・内製化支援のコンサルティングサービス
AI開発を取り巻く数々の問題
AI開発を「外注業者任せ」にしていませんか？
AI開発を外注する場合、PoC（プルーフ・オブ・コンセプト）と呼ばれるトライアルで終了するケースや、「外注業者任せ」になり、社内にAI開発・活用に関するノウハウが蓄積されないケースが多くみられます。
あなたのビジネスに寄り添ったAIを作れていますか？
AIベンダーはあなたのビジネスに関する知識を有していません。
最適化されたAIを作るためには、そのビジネスに関する知識が必要不可欠です。
そしてその知識の共有には多大なコミュニケーションコストがかかります。
AIは開発したらそれで終わりだと思っていませんか？
AIは一度開発したら終わりではなく、データサイエンティストをはじめ、プロによる運用が必要不可欠です。
不足しているデータサイエンティストを採用できていますか？
こういった内製化要員のデータサイエンティストは不足しています。採用は難しく、社内教育で育成することも、専門性の高い技術であるため難しい状況です。
![MatrixFlow]()
を使って
AIの導入・開発から、内製化まで、
サポートします
AI構築プラットフォームMatrixFlowを使用して、AIの受託開発を行い、
納品後もMatrixFlowを使用して、ご自身でAI開発・活用ができるよう、サポート・コンサルティングを行うサービスです。
![MatrixFlow]()
とこれまでのAI開発の違い
MatrixFlowのみで実現します
弊社のAI受託開発では、AI構築プラットフォームMatrixFlowを使用して開発を行います。
MatrixFlowではデータの加工、機械学習モデルの作成・評価・チューニングを簡易化し、簡単に、プログラミング不要でAIを構築することができます。
このMatrixFlowの使用方法を弊社がご説明し、
みなさまの手でAI開発・活用ができるまで、サポートいたします。
開発費・人件費・コミュニケーションコストなど
あらゆるコストを軽減します
従来のAI受託開発の形式では３ヶ月かかる案件において、
AI開発プラットフォームMatrixFlowを活用することで1.5ヶ月での納品を実現しました。
長期間の開発でかさむ、膨大な開発費とは別れを告げましょう。
また、MatrixFlowは誰もがマウス操作のみで使用できます。
AI開発者以外の社内の人材がAIを開発を行えるようになり、データサイエンティストの採用、外注業者とのコミュニケーションが不要になります。
面倒なメンテナンスは簡単に、
だれもができるように
AIは一度開発して終わりではありません。
１/３のモデルは最低でも月１回の更新が必要で、特にマーケティングや営業、サプライチェーン・マネジメント、製造業では毎日の更新が求められます。
何度もモデル更新を外部業者へ委託することは経済的・時間的に好ましくありません。
MatrixFlowでは、誰でも、マウス操作のみで、毎日のモデル更新を実行できます。
MatrixFlowを使った受託開発・内製化支援の
コンサルティングサービス
事例紹介
SNSデータを用いた人の属性推定・分類
SNS投稿内容を分析し、投稿者の年齢、性別、職種といった属性を自動で推定するAIシステムを構築しました。
事例紹介記事へ
解析スキーム
1.位置情報付きのSNS投稿内容から、まちに関するSNS投稿内容のみを抽出
2.投稿内容から投稿者の属性（性別や年代などを推定）、カテゴリ（食事、イベントなど何についての投稿かを10個に分類）、印象（ポジティブ／ネガティブ）を分類し、その場所の質的評価として蓄積
東証一部企業
製造業
不良品を自動検出
AIを用いて不良品を自動検出するシステムを作りました。
解析スキーム
1.良品写真と少量の不良品写真を用意
2.ディープラーニングを使い写真をインプットしたときに良品か不良品かの判断を行うシステムを構築
3.不良品の場合は不良品箇所をマーキングしてユーザーに提示
東証一部企業
製造業
ログデータを用いた異常検知
ソフトウェア開発の際に使用していた大量のログデータをAIが解析し、異常箇所の指摘して開発者を支援するアルゴリズムを構築しました。
解析スキーム
1.大量のログデータを用意
2.ディープラーニング、自然言語処理、クラスタリングという様々な手法を組み合わせて通常のログとは違う出力のログファイルを指摘
3.異常度をランキングし、さらに異常と関係が不快ログファイルの行までも開発者に提示
SNSデータを用いた人の属性推定・分類
SNS投稿内容を分析し、投稿者の年齢、性別、職種といった属性を自動で推定するAIシステムを構築しました。
事例紹介記事へ
不良品を自動検出
AIを用いて不良品を自動検出するシステムを作成しました。
ログデータを用いた異常検知
ソフトウェア開発の際に使用していた大量のログデータをAIが解析し、異常箇所の指摘して開発者を支援するアルゴリズムを構築しました。
解析スキーム
1.位置情報付きのSNS投稿内容から、まちに関するSNS投稿内容のみを抽出
2.投稿内容から投稿者の属性（性別や年代などを推定）、カテゴリ（食事、イベントなど何についての投稿かを10個に分類）、印象（ポジティブ／ネガティブ）を分類し、その場所の質的評価として蓄積
解析スキーム
1.良品写真と少量の不良品写真を用意
2.ディープラーニングを使い写真をインプットしたときに良品か不良品かの判断を行うシステムを構築
3.不良品の場合は不良品箇所をマーキングしてユーザーに提示
解析スキーム
1.大量のログデータを用意
2.ディープラーニング、自然言語処理、クラスタリングという様々な手法を組み合わせて通常のログとは違う出力のログファイルを指摘
3.異常度をランキングし、さらに異常と関係が不快ログファイルの行までも開発者に提示
受託開発から内製化までの
シームレスな移行の流れ
1MatrixFlowを使用して、
当社がAI開発を受託
MatrixFlowを用いて、業界・データタイプを問わず、幅広い分野に対応しています。
2MatrixFlowの使い方をレクチャー
AI開発に関するノウハウを移管
MatrixFlowの特徴であるアルゴリズムの見える化と自動機械学習の技術により、専門家なしでAIを構築できる体制が効率的に形成できます。
3MatrixFlowを使って内製化を実現
AIの社内開発・運用を開始
内製化を実現することで、以下のように、
AI技術の活用を進めることができます。
MatrixFlowを用いて、業界・データタイプを問わず、幅広い分野に対応しています。
MatrixFlowの特徴であるアルゴリズムの見える化と自動機械学習の技術により、専門家なしでAIを構築できる体制が効率的に形成できます。
内製化を実現することで、以下のように、
AI技術の活用を進めることができます。