機械学習ソリューション（ビッグデータ活用）

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機械学習ソリューション（ビッグデータ活用）

お客様のニーズに合わせたデータ分析を実施
最適な機械学習モデルを構築し、一歩先を行く意思決定を支援

現代のビジネスシーンでは、あらゆる分野においてデータの利活用は不可欠であり、特に高速・高精度が求められています。

機械学習（ML：Machine Learning）とは、コンピューター上で大量のデータから傾向を自動で探し出し、問題に対する解答を人の手を介さずに出力する仕組み（モデル）を構築するアルゴリズム、またはそれを利用した研究や業務のことを指します。一般的にはAIの一つの分野とされていますが、現代ではAIという言葉も機械学習と大方同義で使用されております。旧世代のAIは、手動で場合分けを行うようなアルゴリズムがメインでしたが、現代のAIである機械学習は旧世代と比べて構築速度・精度共に圧倒的に向上しております。

機械学習ソリューションでは様々な分野のデータに対して知見のあるコムチュアのデータサイエンティストがお客様の業務上の課題をヒアリングし、ニーズに合わせたデータ分析を実施、最適な機械学習モデルを構築することで、高精度なデータ利活用を高速で実現することが可能です。

機械学習ソリューション（ビッグデータ活用）

このような課題を抱えていませんか？

手作業で予測業務を行っており、毎月膨大な工数がかかっている
データの蓄積は行っているが利活用しておらず、無駄になってしまっている
データ利活用をしているもののノウハウがなく、精度が低い

機械学習モデルの構築例

出荷業務の効率化、機会損失の削減、商品廃棄削減のために、マスタデータや販売実績データ等から商品の販売数を予測する
回帰分析モデルを構築
生産工場ラインの異常停止発生の事前検知、異常停止要因特定のために、センサーデータや稼働データ等から異常停止発生を
予測する二値判別分析モデルを構築
不正取引特定の効率化、不正取引者の特徴分類のために、過去の取引データやサービスの利用データ等から不正取引を検知する二値判別分析モデルを構築

事例の詳細はこちら

３つの特長

様々な形式のデータをデータマネジメント

様々な形式のデータを
データマネジメント

お客様社内に保管されている様々な形式の膨大なデータを取得・構造化し、データの分析・機械学習モデルの構築が可能な状態にします。通常、機械学習のスコープ外となるデータマネジメントについても併せてご提案が可能です。

ニーズに合わせたデータ分析

ニーズに合わせた
データ分析

データの確認、データの可視化・観察、データのクレンジング・加工、分析モデル構築・予測、予測結果の評価・考察を繰り返し行い、様々なタイプのデータに対してデータの特徴や目的に合わせた最適な分析モデルの構築を行います。

環境に合わせたデータ分析基盤の構築

環境に合わせた
データ分析基盤の構築

構築したモデルを実際にお客様で運用していただくために、お客様環境にデータ分析基盤の構築の実施・支援が可能です。お客様環境に分析基盤を構築することで、お客様ご自身で分析結果の抽出が可能になります。

お客様ごとに最適な分析モデルを構築
ニーズに合わせてシステム化にも対応

システム概要

お客様に最適な分析モデルを構築し、ニーズに合った予測結果を提供

分析事例

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弊社の分析事例をご紹介します。

A社様（大手機械メーカー様）：製品の売上を予測する回帰分析モデルの作成

背景・課題	A社様では、扱っているメインの製品が、特性上1日に何個も売れるようなものではなかったため、売上目標の策定や在庫の管理が難しいという課題があった。そこで、過去の売上データを活用することで下記を実現できないかとご相談いただいた。・商品の売上データから高精度な売上予測モデルを作成することで、販売店舗での在庫管理を効率化する。・新製品について売上予測モデルを使って将来の売上予測を行うことで、売り上げ目標を立てる。
分析のポイント	お客様との密なコミュニケーションを取りながらの分析設計と丁寧なデータ加工により、売上データ・マスタデータなどの多様な種類のデータを扱う複雑な要件をすべてクリアしたデータセット・分析モデルを作成。
分析の効果	・売上予測の自動化により、売上目標の策定にかかる工数を削減・高精度に製品の売上を予測することにより、売上機会損失や在庫過多による廃棄ロスを削減

B社様（国内有数の食品加工メーカー様）：工場のセンサーデータを使用した故障予測モデルの作成

背景・課題	B社様では、加工食品の生産工場ラインの異常停止による故障ロスが度々発生していた。そこで、過去の状況を表すデータを活用することで下記を実現できないかとご相談いただいた。・温度、湿度等を記録しているセンサーデータや活動記録から機械が異常停止するタイミングを予測する。・異常停止が発生する要因として考えられるものをピックアップする。
分析のポイント	様々な角度からのデータ観察と説明変数作成の試行錯誤により、ドメイン知識からだけではわからなかった重要な要因を取り込んだ分析モデルを作成。
分析の効果	・異常停止の事前予測により、機会損失・故障ロスを削減・異常停止の要因特定により、工場環境を改善

C社様（製品の開発等も行うインフラ事業者様）：インフラ需要を予測する時系列回帰分析モデルの作成

背景・課題	C社様では、インフラの需要データが過去数年分蓄積されていたが、人手での予測に基づく供給量の決定しかされていなかった。そこで供給量決定の自動化を行うために下記の検討をしているとご相談いただいた。・従来の人手での需要量予測による精度を基準として、機械学習による予測精度の目標を設定する。・データの可視化、観察結果から分析の設計を行い、インフラ需要を予測する分析モデルを構築する。・分析モデルを実際に運用するためにデータのインプットから予測結果のアウトプットまでを一括実行できるように整備する。
分析のポイント	複数のアルゴリズムの分析モデルを作成し、単純な精度だけでなくグラフや統計量を活用した結果考察を行うことで、最も適した分析モデルを選定。
分析の効果	・インフラ需要予測の自動化により、人手予測にかかっていた分の工数を削減・インフラ需要予測の精度向上により、供給過多を解消