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ディープラーニングのビジネスへの応用

株式会社ALBERT代表取締役社長 上村 崇

DEEP LEARNING LAB

2017.10.24

株式会社ALBERTのご紹介

経営理念

分析力をコアとし、顧客の意思決定と問題解決を支援する

分析力をコアとするデータソリューションカンパニー

事業コンセプト

1

分析力

独自開発力 豊富な実績

ALBERTは分析力、データサイエンス領域におけるコアシステムの独自開発力と豊富な実績をもとに、国内でリーディングカンパニーとしての地位を確立しつつあります。

ALBERTの強み

2

・ 顧客コミュニケーション戦略の立案・実践の支援

分析コンサルティング－IoTデータ分析 / 顧客分析 / 商品分析 / 商圏分析 / 広告分析－IoTデータ活用のコンサルティング・導入支援サービス－人工知能・ディープラーニングのコンサルティング・導入支援サービス

・ 企業内のデータサイエンティスト養成へのニーズに対応

データサイエンティスト養成講座

ALBERTの2つのコア事業

3

・ プライベートDMP構築ソリューション

smarticA!DMP（スマーティカ ディーエムピー）

・オンライン上でオフラインの接客を実現するチャットボット型接客ツール

Proactive AI （プロアクティブ エーアイ）

・ ビッグデータの分析環境をクラウドで提供

分析プラットフォーム構築サービス

・ データを総合的に活用し、顧客の好みを自動で抽出する人工知能（AI）による自動ターゲティングサービス

Gripper（グリッパー）

・”おすすめ商品"を自動表示する高精度アルゴリズム搭載レコメンドエンジン

Logreco（ログレコ）

・ ディープラーニングによる類似図形商標検索システム

Deepsearch Logo（ディープサーチロゴ）

第一次人工知能ブーム

第二次人工知能ブーム

第三次人工知能ブーム

1956年～1960年代 1980年代 2013年～

考えるのが早い人工知能

物知りな人工知能

データから学習する人工知能

• エキスパートシステム（専門家の知識）

• 対話の研究

• チェスを打てるようになった

• 数学の定理を証明できるようなった

• ディープラーニング

• 強化学習

• 劇的な計算機能力の向上

絶望 絶望

人工知能ブームの歴史

4

人工知能・ディープラーニング

5

AIを用いた画像タグ付け自動化によるマーケティング業務効率化

人的作業の自動化で大幅なコスト削減を実現

人手作業機械学習自動化

6

服のカテゴリの分類結果事例

大手アパレル通販企業向けの事例では、人間と同等の精度で瞬時にタグ付けを行うことが出来ることを実証しています。

7

・車両の位置を矩形で捉える・複数の車両がある場合、それぞれ個別の車両と識別する

検出問題 セグメンテーション問題

・各物体をピクセル単位で捉える・複数の車両を1つの塊と捉える手法と個別に識別する手法がある

自動車メーカー向けに、人工知能による自動運転を実現するためのR&D支援を行っています。

自動運転のための車両識別と構造物識別

8

9

獣医療への応用

VDT社と人工知能・ディープラーニング技術を活用し

獣医療における皮膚病自動判定に関する実証実験を実施

ALBERTでは、ビジネスロードマップの作成からシステム化、製品への組み込みまで一貫してサポートしています。また、モデルチューニングのみなど、お客様の要望に応じて必要なサービスのみの提供も可能です。

人工知能のビジネス活用をワンストップで支援しています。

コンサルティングモデルチューニング

精度検証プロトタイプ開発スクリプト化

システム化製品組み込み

人工知能の具体的な活用領域、活用方法、並びに活用によって得られるビジネスインパクト等を体系的に整理し、ロードマップを具体的に描くためのコンサルティング

学習済みディープラーニングモデルによって、どの程度の精度が得られ、実ビジネスで導入効果が得られるかをアナリストが分析した上で、各企業に合わせたチューニングを実施

独自チューニングを施したアルゴリズムをスクリプト化し、システムのよる自動化の実現性を検証

実ビジネスにおけるデータの容量やパフォーマンス要件に耐えうるよう、分散処理やGPUチューニングを施した上でシステム化や製品への組み込みを実現

人工知能・ディープラーニングのビジネス応用支援サービス

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IoT領域

11

センサーデータなどの時系列データに対して状態空間モデルを用い、いつもと違う動きをしている箇所（異常部位）を自動的に検知することができます。

2.0

2.5

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正常時を想定した予測結果正常時を学習データとしてモデリング

𝑦1 𝑦2 𝑦3 𝑦4

𝑥1 𝑥1 𝑥1 𝑥1

観測変数

潜在変数

状態空間モデル

検証データ

学習データ 検証データ

予測

正常時を想定した予測結果と比較し、異常部位を検出

比較

状態空間モデルを用いた異常部位検出

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IoTにおけるマクニカとALBERTの強み

IoTにおいては、データの収集・蓄積だけでなく、その後分析し活用することが重要となります。ただし、集計や見える化のためのソリューションは存在しても、機械学習的に分析して活用する技術を提供している企業は非常に少ないという現状があります。 IoT総合ソリューションでは、マクニカとALBERTの強みを活かし、データの収集から、高度な分析や最適化予測等の活用まで総合的に支援しています。

IoTにおける必要技術の補完関係

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独自プロダクト

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～顧客をつかむAI。自動ターゲティングサービス～

AIによる自動ターゲティング「Gripper」

集英社のファッション通販サイトFLAG SHOPにて、それまでカタログを5万人に送付していましたが、親和度の高い3万人に絞って送付したところ、広告効率が1.6倍となりました。

RFM分析を使用して5万人を

抽出し、カタログ送付

ALBERTの技術を使用して3万人を

抽出し、カタログ送付

1.6倍

広告効率MarkeZine掲載記事

カタログの配布先最適化だけでなく、メール、WEB表示に活用し顧客コミュニケーションを実現しています

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導入実績：集英社様

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①対話型商品検索

店舗でスタッフに相談するように、欲しい商品を検索するとProactive AIがユーザーに合わせて最適な商品を見つけます。

よくある問い合わせと回答を登録しておけば、Proactive AIが自動で回答します。オペレーターはクレームなどのセンシティブな対応に集中することができます。

②問い合わせの自動応答 ③プロアクティブサポート

ユーザーの抱える問題が顕在化する前に、先回りしてプッシュ型で問題解決を促します。ユーザーのステータスに合わせて、サイト上のナビゲーションをコントロールすることで、CVRや離脱率を改善します。

欲しいが見つかる！ 最適なタイミングで接客！困ったを瞬時にサポート！

AIチャットボット「Proactive AI」

～チャットボット型接客ツール～

問い合わせの自動応答

「よくある質問と回答」を登録しておくことで、Proactive AIが自動回答します。

回答内容の信頼度に応じた対応 類似質問の候補を提示

問い合わせ内容がユーザーの意図したものではない場合、類似した質問

の候補を提示します。

アンケートの収集

アンケートを取り、解決率を計測します。

▼「はい」を押下

▼「いいえ」を押下

▼信頼度が高い場合は、ダイレクトに回答

▼別の候補も想定される場合は、ユーザーに確認

回答内容の信頼度に応じて、対応方法が変わります。

AIチャットボット「Proactive AI」による新たな接客体験

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渋谷区のOne to One子育て支援サービスで人工知能（AI）と

LINEを連係した自動応答サービスの実証試験を開始

AIチャットボット「Proactive AI」 行政での導入について

API

LINE

ビジネスコネクト

子育て情報今まで

導入後

対象者全員に共通した一方通行のお知らせのみ

お問い合わせ 個別のお問い合わせにリアルタイムで回答を送ることができます

予防接種情報アンケート

子育て情報

妊娠出産情報 LINE

ビジネスコネクト

メッセージ管理

ソリューション※

メッセージ管理

ソリューション※

FAQ

お問い合わせDB

※LINEビジネスコネクトパートナーが提供するソリューションを活用し連係しています。

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キリン株式会社の「ワインすき！」サイトに

「Proactive AI」を導入

AIチャットボット「Proactive AI」 キリン株式会社での導入について

類似図形商標検索システム「Deepsearch Logo」

Yahoo!ニュース掲載

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株式会社ALBERT

03-5909-7525

sales@albert2005.co.jp

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