Machine Learning
機械学習による予測・検知の仕組みづくり
機械学習を試したが本番で使えていない会社が、予測や検知を日々の業務の判断に組み込めるようにします。
CHALLENGES
こんなお悩みはありませんか
- 試行（PoC）はしたが、本番の業務で使うところまで進まない
- 予測の精度が十分なのか、客観的に判断できない
- モデルをつくった後、見直しや改善をする人がいない
SERVICES
できること
APPROACH
進め方
- 01
課題を決める
解く課題とデータを整理し、機械学習の使い方を決めます。
- 02
モデルをつくる
予測の手がかりを設計してモデルをつくり、精度を確かめます。
- 03
運用して改善する
本番で運用し、精度を見ながらモデルを改善します。
PROJECTS
関連する事例
需要予測・異常検知・最適化・レコメンドなど、機械学習を活用して意思決定と業務を高度化します。 PoCで終わらせず、本番運用と継続的な改善までを見据えたモデル開発を支援します。
投資判断モデルの開発
マーケットやそれに準ずるデータを用いた投資判断支援モデルを開発し、判断プロセスを定量的に体系化。
需要予測AIの構築
季節性・イベント要因を織り込んだ需要予測AIを構築し、在庫計画の精度向上を支援。
財務不正検知モデル
財務データの異常パターンを検知する財務不正検知モデルを開発し、不正兆候の早期把握を支援。
特徴量設計の高度化
業務知見をデータに翻訳する特徴量設計を実施し、既存モデルの精度改善を実現。
売上予測パッケージの構築
売上実績や外部要因を学習する機械学習モデルを開発し、継続的に予測・評価・更新できるパッケージとして構築。
PoCから本番運用への移行
PoC 止まりのモデルを本番運用に載せるための MLOps 基盤と運用体制を整備。
※掲載事例には、代表者が当社設立以前または当社外で担当・参画した事例を含みます。
FAQ
よくある質問
データがどのくらいあれば始められますか。
目的によって変わります。最初に手元のデータで何が予測できそうかを確かめ、足りない場合は集め方からご提案します。
試行で止まったプロジェクトの続きを頼めますか。
はい。試行から本番運用への移行を支援した実績があります（掲載事例: PoCから本番運用への移行）。
費用はどのくらいかかりますか。
需要予測モデルの構築などは30万円〜、複数の業務にまたがる仕組みは100万円〜です（いずれも税抜の参考価格）。
まずは無料でご相談ください
まだ何も決まっていない段階でも構いません。AIやデータで楽にしたい業務をお聞かせください。