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AI開発支援サービス
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AI開発支援サービスのご紹介
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弊社のAI開発支援サービスは一流のデータサイエンティストが
確実なモデル構築に対応します。
弊社データサイエンティスト AIモデル実証実験
AIモデルの実証実験
AIモデル可否評価レポート/
AIビジネス実行ロードマップ作成
【本物のデータサイエンティスト】
AIプログラマーではなく
機械学習モデルの特許取得レベルの
弊社データサイエンティスト
AI開発支援サービス
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AI開発ベンダーの能力はまちまちであり、最適なAIベンダーの
選定がAI開発成否に関わります。
参照:https://www.teradata.jp/
ITベンダー AI研究者
AIプログラマー企業
プログラマーがPythonで
各種ライブラリーやプ
ラットフォームを駆使し
てAIモデルを開発する
AI研究者/R&D
大学・研究機関・企業
R&Dにおいて、新しいモ
デルや実装アルゴリズム
方式を研究・開発する
データサイエンス企業
数学・統計学の専門性を
もったデータサイエン
ティストがオリジナル実
装モデルまで構築する
AI開発ベンダーの選定とは?
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よって、利用したいAI機能の汎用性度合に応じて最適なベン
ダーを選ぶ必要があります。
参照:https://www.teradata.jp/
AIプログラマー企業
プログラマーがPythonで
各種ライブラリーやプ
ラットフォームを駆使し
てAIモデルを開発する
AI研究者/R&D
大学・研究機関・企業
R&Dにおいて、新しいモ
デルや実装アルゴリズム
方式を研究・開発する
データサイエンス企業
数学・統計学の専門性を
もったデータサイエン
ティストがオリジナル実
装モデルまで構築する
■一般技術化したAI開発
• 画像識別アプリや
チャットボット構築な
どのAI開発難易度が低
い場合
• AIを組み込んだシステ
ム構築に近い案件
■AIモデルが複雑
• どのようなAI開発が必
要かも悩んでいる
• データ変数が大量で複
雑なモデル構築が必要
■AIモデルの将来的な実
現を目指す
• 研究開発として中長期
的なAI研究が必要
AI開発ベンダーの選定とは?
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本物のデータサイエンティストの有無
が最も大事な選定ポイントです。
AI開発ベンダーの選定とは?
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弊社はCAOの那須川進一をリーダーに、DACやJustInCaseの
データ分析・AI開発を担当していたメンバーが対応します。
AI開発リーダー
【経歴】
◼ 東京大学理学部数学科卒業
◼ あずさ監査法人(2004~2007):公認会計士として会計監査担当
◼ マーサージャパン株式会社(2007~2013):M&A/年金数理業務など
◼ 株式会社デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム(2013~2017)第二データ解析部長
◼ 株式会社justInCase(2016~)を創業:人工知能を活用した保険アプリ事業
◼ 株式会社エデュテックパートナーズ(2018~) パートナー参画
公認会計士/アクチュアリ―/データサイエンティストとして活躍するデータ活用のプロフェッ
ショナル。現在は弊社と並行して保険系FINTECHベンチャー:justInCaseのCAOとしても活躍
【実績】
◼ 大手リース会社の財務諸表監査(日本基準・米国基準)
◼ その他、日本基準による財務諸表監査
◼ 企業年金制度の設計・再構築案件多数
◼ 企業年金に関する数理計算業務
◼ 大手フォークリフト製造会社の合併などのM&Aデューデリジェンス多数
◼ DACのDMP(Audience One)などの自社ソリューションに搭載のデータ解析エンジンの立
案・ロジック作成
◼ データドリブンな広告配信に関する特許5件
◼ 東京大学との人工知能分野の共同研究におけるDAC側のリード
◼ 日本初InsurTech企業であるjustInCaseの共同創業者
◼ 人工知能による業務の完全自動化に向けて奮闘中
◼ センサーデータを活用したリスクの定量化、保険料の算出に関する特許出願(審査中)
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弊社要員のAI開発経験からAIモデルの精度が上がらない要因
を的確に確認し、対処することができます。
データの要因 アルゴリズムの要因 人材・技術力の要因
そもそもの
データの不足・低品質
⇒データ収集からやり直し
説明変数データの選択ミス
⇒検証しなおし
データの対象範囲分けミス
⇒検証しなおし
アルゴリズムの特徴量
パラメーターが不十分
⇒調整しなおし
既存アルゴリズム
では対処不可
⇒独自アルゴリズムが必要
そもそも
現状のAI技術では不可
【弊社】
業界トップレベルのデータサ
イエンティストが対応
アルゴリズムの選択ミス
⇒検証しなおし
AI精度向上施策
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AIモデル検証結果を受けた今後の対応策についても検討し、
まとめさせていただきます。
実証実験評価レポートの作成
実証実験結果の評価 今後の対応施策案
実証実験の精度結果とその
考えられる要因
実証実験から得られた
AIモデルに必要な要件
【精度不足の場合】
データ再収集などの要因別に
今後の対応策のご提案
【精度十分の場合】
今後のAI開発に必要な要素の
ご提案
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実証実験自体はデータ解析によるAIモデル検証から実環境試
験に至るまで幅広く対応可能です。
実施期間
既存データでAIモデル構築が可能か検証する
AIモデル構築が実運用
環境に適用できるか検証する
- 10. 10 Copyright © 2018 EdutechPartners.inc All Rights Reserved.
AI開発支援範囲
データ検証
実験データによる
AI実証実験
実運用環境での
運用検証
期間
見積
もり
実施期間
2週間~1カ月
100万円~400万円
400万円~
(アプリ内容に応じて)
実施期間
2カ月前後
(検証用アプリ開発
/実運用テスト)
- 11. 11 Copyright © 2018 EdutechPartners.inc All Rights Reserved.
【問合せ先】
株式会社エデュテックパートナーズ
新宿区西新宿8-3-1西新宿GFビル2F
URL:http://www.edutech.co.jp/
ご連絡:shingoshibata@edutech.co.jp
研修担当:柴田真吾
実施可否が決まらない‘お悩み’の段階から
弊社にお気軽にご相談ください。