AI事例
センサーデータ予測SaaSサービス新規開発
(⻘⼭シビルエンジニヤリング様)
カテゴリ
AI･IoT
ソリューション
新規構築
担当
調査･要件定義･基本設計･詳細設計･開発･構築･試験･運⽤保守
開発期間
8ヶ⽉
AWSサービス
EC2､NLB､S3､Route53､SNS､SageMaker､Glue､Athena､Kinesis Data FireForce､QuickSight､Code Commit､Code Deploy､Code Build､Code Pipeline
課題
- 既存サービスではデータが可視化される際にデータの表⽰形式などが変更出来ず､分析を伴う業務では⼈⼿が⼊る事が必要であった為､多くの労⼒を使っていた｡
- 取得したセンサー情報からは実測値のみ取得されており､ユーザーへ付加価値を提供する⼿段を模索していた｡
- 既存サービスではランニングコストが掛かり過ぎており費⽤⾯のコストカットを検討していた｡
提案･施策
AIサービスの提供
サービスの付加価値を提供する為に､実測値のみならずAIによる予測値の算出及び提供を⾏った｡
QuickSightの導⼊
分析業務を伴う業務を⾏う場合には､感覚的に操作可能なユーザビリティと柔軟な操作性が求められていた為､AWSより提供されるサービスである､QuickSightを導⼊し可視化を実現｡
効果
- 既存の実測値の測定に加え､予測値を算出する事が出来るようになった為､独⾃コンテンツを持つことで様々なIoTサービスとの連携可能性を⾼めた｡
- ランニングコストを既存サービスの10分の1程に抑えた｡
ゲーム課⾦データ分析
(ソーシャルゲームアプリ制作会社様)
カテゴリ
データ分析
ソリューション
既存サービス改善
担当
調査･分析
開発期間
3ヶ⽉
課題
- 売上(課⾦)の低下要因が分からない｡
- 売上増加の為､ゲーム運営として次に取るべき⽅策を取ればいいかデータによる確証を得たい｡
提案･施策
クロス集計･分析
売上が良かった課⾦について､ユーザーを課⾦額ごとにセグメント化直後の売上が低かった課⾦についても同様にセグメント化ほか関連のありそうな要素(ログイン⽇数やプレイ頻度など)も同様にセグメント化｡
共分散分析
ログイン頻度やユーザーレベルなどを共変量として共分散分析｡
効果
課⾦の結果､⽬的とするキャラクターやアイテムの獲得有無によって翌⽉以降の課⾦額に影響があることを要因特定｡ ｢課⾦の結果､⼀定⾦額課⾦すると無条件に⽬当てのキャラ､アイテムを獲得できるようにする｣施策材料として分析結果を提⽰し⾧期的売上の向上へ貢献｡
介護⽤対話システム
(⼤⼿キャリア総合研究所)
カテゴリ
AI
ソリューション
研究開発
担当
詳細設計･開発･構築･試験
開発期間
4ヶ⽉
課題
既存モジュールには､会話中の区切りが“発話が終わった”のか“話者が考え中”なのかを判定できる機能がなかった｡ そのため､スムーズな会話が実現できず､話者が話し途中にも関わらずシステムが話し始める現象が多々発⽣した｡
提案･施策
⽂章の切れ⽬判定
⾳声認識モジュールから受け取った⽂⾔より､⽂章の区切り度合いを判定し､話者の発⾔待ち時間を調整｡ 例えば､｢今⽇は｣を受け取った場合､⽂章が続く可能性が⾼いため⻑めに待ち､｢今⽇は暑かったです｣を受け取った場合､⽂章の区切りの可能性が⾼いので､短めに待つという調整を⾏った｡
効果
スムーズな会話が実現され､実証実験における使いやすさのアンケート結果が改善された｡
医療従事者向けAI-OCRサービス
(医療Tech企業様)
カテゴリ
AI
ソリューション
新規開発
担当
詳細設計･開発･構築
開発期間
4ヶ⽉
課題
- 医療現場ではバイタルチェックや､患者の服薬履歴を⼈⼿で⼊⼒することが多く､救急隊員や事務員の負担となっている｡
- バイタルモニタやお薬⼿帳の内容を⾃動取得するニーズが増しており､携帯電話での撮影からこれらを読み取るOCRサービス企画開発を検討していた｡
提案･施策
画像処理+AI技術を⽤いたアルゴリズム提案･開発
画像処理による光や影､向きなど撮影条件の違いを考慮した対象物の⾃動加⼯AIを使⽤した⽂字認識及び異常検知による誤検知の抑⽌機構を開発多種あるバイタルモニタや､病院ごとに異なるお薬⼿帳の記載⽅法に対応｡
効果
バイタルモニタOCR､お薬⼿帳OCR共に実践レベルの精度を達成し試験段階に｡ 紹介状など次のOCRサービス開発へ着⼿｡
ECサイト商品レコメンドAPI新規開発
(TV通販企業様)
カテゴリ
AI･データ分析
ソリューション
新規開発
担当
分析･調査･要件定義･基本設計･詳細設計･開発･試験
開発期間
3ヶ⽉
AWSサービス
ECS､S3､Lambda､SageMaker､EC2､ElastiCache､RDS
課題
- 利⽤頻度が中程度の顧客の購⼊回数アップ､⾼頻度化が課題となっていた｡
- 既存のレコメンド表示では外部ASPを利⽤していたが､コスト削減も課題となっていた｡
提案･施策
Webログ及び購⼊履歴分析
マニア層顧客と中程度顧客を⽐較分析｡ その結果、新規ブランド商品の購⼊がネックであり､また幾つかのグループにてサイト露出度や価格帯がネックとなっていることが判明｡
レコメンドシステムの開発
分析結果に基づき､購⼊履歴のクラスタリングによりからターゲット顧客グループを設定､価格帯等を加味して｢購⼊しやすい新規ブランド商品｣を提示するレコメンドシステムを開発｡
効果
- ターゲット顧客の購⼊回数が向上｡
- 内製システムとの置換により､運⽤コストを⼀部削減｡
新規開発､システム刷新､移⾏以外にスポットでの対応も可能です｡
モデル生成
データ加工
データ収集
データ可視化
データ分析
PoC
