CONTENTS

なぜ「機械学習」が注目されているのでしょうか。スマホの普及などに伴い、大量のデータが出現するようになりました。いままでは、複雑なデータを処理するため、多大なコストや時間が必要でしたが、「人間では到底実現できない速さと精度で、分析結果を計算すること」が機械学習によって実現できるようになりました。

機械学習のメリット

  • 特徴量を学習することで予測値を算出
  • 複数のアルゴリズムを適用して、再現性の高いモデルを選定
  • クラスタリングによって特徴を分類化して予測精度が向上

デメリット

  • ある程度の教師データが必要(分類ごとに最低 100 件程度)
  • モデルの精度向上には、再学習が必要

当社ではオープンソースの AI 開発フレームワーク ML.NETにて、速やかに機械学習をモデリングします。貴社の現状の理解から企画の立案については、当社プロフェッショナルへご相談ください。

事例

業種:証券業

要望:株価の独自フェアバリューの算定したい

ソリューション:上場企業の財務情報を過去分を含め EDINET より取得して、教師データとすることにしました。基本統計量およびクラスタリングを適用し、特徴量と株価の相関について粗い粒度で解析し、机上のモデルを作成しました。重回帰および数量化による仮モデルを作成して、特徴量とその変換によって、一次的な精度向上へ取り組みました。理論、精度の両面で、現場から一定の評価を得た上で、本番モデリングのためのアルゴリズム選定、最終的にはクラスターごとにモデルを作成しました。フェアーバリュー算定を独自の目線で行うことに成功され、投資判断に活用されているとのことです。

EXAMPLE

サービス例

期間
  • 随時
契約
  • 計画立案および設計:準委任契約
  • 製作:請負契約
納品物

基本セット

  • 現状把握と貴社ソリューションの理解
  • ゴール設計、マイルストーン策定
  • 要件定義書作成
  • 基本設計書作成
  • プロトタイプ/POC 作成
  • レビューミーティングの実施

設計

  • AI モデリング
  • 精度、正確性管理

貴社の IT チームとして

  • AI コンサルタント
  • SI コンサルタント
  • ML.NET エンジニア
  • C#/JavaScript プログラマー

運用

  • システム利用状況の分析
  • 改善施策の立案
  • サポートデスク
  • 管理者向け機能説明

MORE INFORMATION

詳細についてはお問い合わせください

お名前を入力してください
お名前を入力してください
会社名を入力してください
メールアドレスを入力してください
部門を選択してください
役職を選択してください
個人情報利用に同意をチェックしてください
送信に失敗しました。暫くしてからもう一度送信してください。