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コンペ型・クラウド型開発まで
貴社へのオーダーメイドなソリューションをご提案します
15000名以上のコンペで腕を磨く技術者が貴社のAIを開発！
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そもそもAI導入で解決できる課題なのか分からない
どのAIベンダーが良いものを開発してくれるのか分からない
ベンダーの提案が自社に最適なものか不安
開発したいAIの難易度が高く、開発に一度失敗した/ベンダーが見つからない
⾃分たちの課題を解決するのに、AIが相応しいのか分からないお客様。実際、ディープラーニングなど⾼度な技術を使わずとも解決できる課題は多くあります。Nishikaは、お客様の期待する効果や使えるリソースから、必要⼗分な解決策をご提⽰します。
色々な提案をベンダーから聞いたが、結局どのベンダーが良いのか分からないお客様。⼤切なのは、どんな最先端技術を使っているかではなく、貴社のデータに対して結果を出せる技術を使っているかです。Nishikaは、貴社の⽤途に最適化し、かつ競争に勝ち残ったモデルを提供します。もうAIベンダーの選び⽅に悩む必要はありません。
弊社では自社で最も得意とするAI技術を押し付けません。高い精度が求められる難易度の高いタスクはコンペ型、トップクラスのデータサイエンティストに開発を委託しクイックにコストパフォーマンスの高いAIモデルを開発したいのであればクラウド型と、貴社の課題や保有するデータに合わせた最適な方法でAI導入を支援します。
AI開発に⼀度失敗した、開発できるベンダーが⾒つからないお客様。NishikaのAI開発では、各専⾨領域のトップクラスのデータサイエンティストが参加します。AI開発はそれぞれの業界における知見をベースとした開発が重要と言われますが、Nishikaには15000名以上の会員がおり、難易度の⾼いAI開発にもこれ以上ない体制で臨めます。
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そもそもAIの導入が最適解なのか分からない方
自社の保有するデータでAIを導入できるか不安な方
今までAI開発を検討したことがない方
目的とする精度が現実的なのか分からない方
最先端の技術に関心がある方
最高精度のAI開発が必要な方
開発したいAIの難易度が高く、AI導入に一度失敗した経験のある方
自社のデータに最適化されたAIモデルを必要としている方
データの秘匿性を重視する方
特定の業界に明るく、機械学習に精通した人材の知見が必要な方
短期間でコストパフォーマンスの高いAI開発を重視する方
プロジェクトマネジメントまでNishikaに一任したい方
1週間
貴社が抱える事業課題を整理し、課題解決のためにAIの活用が最適な解決方法なのかを検討します。
実際に貴社が保有するデータサンプルを分析し、AI（機械学習モデル）の開発に対して必要十分なデータと言えるかを判断します。
加えて、目的達成のために求められるAIの精度・目標の擦り合せなど、AI導入に辺り初めのステップとして抑えておくべきポイントを整理します。
~2週間
貴社の課題解決にAIの活用が最適であると判断された場合、貴社の実データを用いてベースラインとなるAI（機械学習モデル）をNishikaが開発します。
過去の類似テーマのコンペティションなどで実績があるアルゴリズムを活用するなど、一般的なPoC開発よりも高い精度のAI開発を目指します。
3ヶ月
フェーズ２で開発したベースラインモデルよりも更に精度の高いAIを開発します。
コンペ型の開発、クラウド型の開発、どちらの方式が貴社の要件に最適かを判断し、最高水準の精度を達成できるAIを開発します。
1ヶ月〜
フェーズ３で開発したAI（機械学習モデル）を、貴社の業務システム、サービスプロダクトに実装します。
実装に際しては、Nishikaが提携しているシステムベンダーと連携しながら実施します。
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顧客データを解析し、高精度のレコメンドエンジンを開発する。精度向上を第一の目的とするコンペティションと非常に相性の良いタスクです
オンライン買い物代行サービス
ユーザーの過去の購入履歴データを分析し、ユーザーが次回利用時に購入する商品を予測する
オンライン民泊サイト
サイトへの登録データやユーザーのデモグラフィックデータから、新規ユーザーが旅行する国を予測する
オンライン音楽配信
ユーザーの過去の行動履歴データを分析し、ユーザーがリピート再生する楽曲を予測する
住宅保険
見積価格や顧客情報から、顧客に薦めるべき住宅保険プランを選択する
センサーデータから生産設備の異常や不良を自動で検知したり、クレジットカードの不正利用を自動で検知する。異常検知を高精度で実現するAIモデルを開発する
決済事業者、金融
ユーザーの決済情報から、クレジットカードの不正利用を自動検知する
自動車・機械部品メーカー
工場の製造工程におけるセンサ情報から、完成品が不良品かどうかを自動検知する
電力
電線の電圧変化の計測値から、電線の故障に繋がる「部分放電」が起こっているか否かを自動で検知する
重電メーカー
多数のビルのエネルギー消費データから、異常が発生しているビルを検知する
過去の販売実績データなどを元に今後の需要動向を予測できるモデルを構築する
薬局チェーン
過去の販売実績データや競合のデータから、自社のドラッグストア全店（3000店）の6週間先までの売上を予測する
レストランレビューサイト
過去の予約情報/来店情報から、各レストランの来客者数を予測する
エンターテインメント
過去の映画の興行データから、映画の興行収入を予測する
オンラインメディア
過去の映画の興行データから、映画の興行収入を予測する
過去の販売実績データやマーケットデータなどを元に、特定の商品やサービス、不動産、株価など需給関係により価格が変動するものの将来価格を予測する
オンライン不動産メディア
不動産の公開データから、各不動産の将来価格を予測する
金融
ニュース記事を元に将来株価を予測する
EC、オンラインオークション
過去の商品データ（説明文、カテゴリー、ブランド、状態など）と実販売価格データから、新たに販売される商品の適切な販売価格を予測する
顧客の属性データ、購買履歴などの行動データから見込み顧客のレベル分けや特定、解約可能性のある既存顧客の特定を自動で出来るモデルを構築する
ソフトウェア
ユーザーの属性データや行動データから、見込み顧客をレベルごとに分類する
金融
匿名化されたデータ解析から、ダイレクトメールに反応しそうな顧客を特定する
金融
自社サービスへの満足度が下がっている顧客を特定する
音楽サブスクリプションサービス
ユーザーの登録状況や利用状況から、解約可能性の高いユーザーを特定する
様々な画像や動画を解析して特定の物や人を特定したり、新たに画像を生成できるモデルを構築する
ヘルスケア
患部画像を解析し、3つの子宮頸癌タイプを分類する
情報通信
新たにゼロから犬の画像を生成できるAIモデルを構築する
研究機関
市街地の衛星画像から、自動車やビルを検出しラベル付け出来るモデルを構築し、温暖化の兆候を検出する
動画共有
動画を解析し特定の場面を検出する
インターネット上の書き込みや文章など、様々なテキストを自動解析し、不適切な書込や目的に見合わない文章などを検出するモデルを構築する
オンラインメディア
ユーザーによる不適切な書込を自動で検出出来るモデルを構築する
オンラインメディア
ユーザーの投稿が、過去の投稿とどの程度類似しているかを定量化し、同一目的での投稿を検知できるモデルを構築する
EC
ユーザーの商品検索履歴から、検索語句と検索結果が適切に一致するかを4段階評価出来るモデルを構築する
情報通信
暗号文を解読し平文を分類できるモデルを構築する
他にもデータサイエンスコンペティションによるAIモデルの開発には、音声解析など、様々な事例があります
音楽
音声データを自動解析し、音の種類毎に自動でタグ付を行うモデルを解析する
研究機関
分子特性の特定（分子中の2つの原子間の磁気相互作用を予測するモデルを構築する）
スポーツ
バスケットボール大会の勝ち上がりを予測する
住宅保険
地震の発生タイミングを予想する
政府機関
ある都市におけるレストランのレビューデータを自動で解析し、衛生基準上問題がありそうなレストランを抽出する
データ量は多い方が精度が上がりやすいですが、データ量が少なくても、事前学習したモデルを各用途にチューニングして使うなど、様々な工夫が出来ます。開発したいAIモデルの種類やタスクにも依りますが、まずはお気軽にお問い合わせください。
人材採用を前提として開催するコンペティションも開催可能です。
データに対してマスキング・グルーピング（年齢を年代でまとめるなど）といった処理を施したり、参加者を限定したクローズドなコンペを開催するなど、データセキュリティを高めた上でコンペを開催することも可能です。
社内の研修や授業の課題などのために、事前登録した参加者のみが閲覧・参加が出来るコンペティションを開催できます。必要に応じて問題提供や解法の解説などもご提供可能です。
可能です。提供したデータから示唆を抽出する定性評価方式のコンペティションや、データ分析から新たなアイデアや仮説を得るためのオンライン型のアイデアソン・ハッカソンの開催なども準備がございます。
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