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今そこにあるAI

私たちはAIという技術を、ビジネスに運用します。
将来の技術ではなく、今そこにある現実的な武器として。
技術論でなく、利用可能な具体論として。

広義のAI

人間の設定した大量のルールを元に判断.

機械学習によるAI

学習時の観点は人間が指定し学習, 学習ルールを元に判断.

深層学習によるAI

学習時の観点も含めて機械自ら学習, 学習ルールを元に判断.

利用の種類

数値予測
分類予測
パターン認識
画像認識
音声認識
チャットボット等

AI構築・可視化の流れ各業界固有の課題解決をサポートし、
AIをオーダーメイドで構築。
可視化・最適化・効率化を実施します。

前処理

生データ

外部データ

市場データ

業界レポート

ニュースデータ

SNSソーシャルデータ

顧客属性／購買履歴

営業担当者属性

取扱商品情報

顧客問い合わせ情報

クレンジング
データ

基礎集計

欠損値補完

不均衡補正

カラム合成

変数選択

集計データ

機械学習による分析

傾向分析

類似性分析

波形パターン抽出

分析用
データ

学習用
データ

AI構築

システム化

可視化

顧客の見える化

顧客行動の先読みによるアフターフォローの実施

マッチングエンジンを用いた営業担当者のアサイン

上記によるロイヤルティ向上

業務効率化

前任者が作成したレガシーExcelの見える化

利用可能データの棚卸によるスリム化・効率化

集計作業後の結果解釈へ割く時間の拡大

※業界や各個別課題ごとに業務適用結果や元データは多様なため、上記はあくまで一例です。

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