ビッグデータから、今まで見えなかったパターンを見つけ出す技術

機械学習って?

大量・高速・高精度な分析

今まで人の手によってされてきた判断を、人工知能に行わせることができます。

機械学習はビッグデータや蓄積してきたデータベースの情報を基に、高度なアルゴリズム(答えの導き方)を作り出し、高速な分析を行います。
処理を行うことのできる量・速度・精度のいずれも、人間の情報処理能力では不可能なパフォーマンスを発揮することが可能です。

大量・高速・高精度で自動的に行われる分析
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自動的なアルゴリズムの最適化

人工知能は自身が導いた計算結果を基に、分析アルゴリズムの自律的な更新を行い、自身のさらなる最適化を行います。

この自律的なアルゴリズムの最適化によって、刻一刻と変化し増加し続ける情報に対しても、常に最新の状態で結果を出し続けることが可能です。
情報が増え学習を積み重ねることで、より詳細で、より正確な結果が出せるようになっていきます。

自動的な機械学習モデルの最適化
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先入観を排した合理的な判断

人工知能は先入観に影響を受けず、与えられた情報の中で正確な判断を行います。

人の手で判断を行う際、得られる結果に判断を行った人の先入観、偏見、憶測といったものが含まれることは避けられず、そのため潜在的な可能性の全てを考慮した合理的な判断を行うことはできません。
しかし、適切に学習を行った人工知能に判断を任せることによって複雑かつ多様的なデータに対しても自身の立場や状況に左右されずに、利益を最大化するための論理的・合理的判断を実現することができます。

先入観を排した合理的な判断
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機械学習でできること

教師あり学習

判断の基となる「正解データ」と、過去の実測値やサイトの閲覧履歴といった、人工知能の学習に使用する「学習データ」の2種類を用意し、人工知能に与えます。
人工知能は正解データを基に膨大な量の学習データで学習し、入力された値に対して予測を導き出します。
教師あり学習は主に「分類」「回帰」の2つに分かれます。

分類

境界のある正解データを基に、入力されたデータをカテゴリ分けします。
 


教師あり学習分類

回帰

正解データと学習データから「予測方法」を作り出します。
その予測方法に、入力されたデータを当てはめ、予想結果を導きます。


教師あり学習回帰

教師なし学習

学習データのみを基にして学習を行わせることで、学習データに含まれた潜在的なパターンを見つけ出す「機械学習モデル」を作成することができます。
出来上がった機械学習モデルを利用することで「クラスタリング」の機能を使用したデータ分析を行うことが可能になります。

クラスタリング

学習データに潜在的に存在するパターンを見つけ出し、似たようなパターンを持つ性質の近いデータ同士をまとめます。


教師あり学習

ご提供方法

ご提供いただいた学習データを基に、学習を行った機械学習モデルによる
分析結果を簡単に取得できるWebAPIをご用意いたします。
作成されたAPIのURLにパラメータを送信するプログラムを
ご用意いただくことで、簡単に「機械学習」をご利用いただけます。

ご提供いただいた学習データを基に、学習を行った機械学習モデルによる分析結果を簡単に取得できるWebAPIをご用意いたします。
作成されたAPIのURLにパラメータを送信するプログラムをご用意いただくことで、簡単に「機械学習」をご利用いただけます。

Windows

Windowsアプリケーション

VB/VB.NET、C#、C/C++、Javaなど。

Mac

Macアプリケーション

Objective-C、Swiftなど。

WebApp

Webアプリケーション

Perl、PHP、Python、Ruby、ASP/ASP.NETなど。

iOS

iOS

Objective-C、Swiftなど。

Android

Android

Java、C#など。

Eddystone

その他さまざまな環境で利用可能!

詳しくはお問い合わせください。

ご利用例

機械学習は様々な分野でご利用いただけます。

「おすすめ商品」機能

「おすすめ商品」機能

オンラインショッピングサイトで蓄積してきた購入履歴や、お気に入り登録のような補助機能の利用情報・サイト内の行動データを分析し、商品をレコメンド(推奨)します。
顧客の深層心理に訴えるようなおすすめ商品を表示させることで購買意欲を促します。

画像解析を利用した防犯機能

画像解析による防犯機能

家族の顔画像データを学習させておくことで、家族以外の訪問者を記録・クラウド共有することが出来たり、
画像登録したストーカー等の危険人物を玄関防犯カメラが発見すると、モバイルデバイスに通知をするようなシステムを作ることが可能となります。

画像解析を利用した防犯機能

売上高の予測

イベントの開催履歴等を元に学習を行い、集客率の予測や売り上げの予測が出来ます。
これによりイベント内容による費用対効果の算出や、より効果の大きい開催時間・販促活動等のパターンを探し出すことが出来ます。

画像解析を利用した防犯機能

顧客を行動からカテゴライズ

サイト内のアクセス履歴や商品閲覧履歴といった行動データを分析し、顧客をカテゴライズ出来ます。
そうすることで、新規顧客の少量の行動データでもカテゴライズし、そのニーズに合わせたサービスや商品の紹介が可能になります。
行動が増えるほど精度は高まります。

お問い合わせ

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